陈思远
- 作品数：29 被引量：539H指数：9
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家电网公司科技项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术经济管理动力工程及工程热物理更多>>
- 一种基于小波变换和改进萤火虫优化极限学习机的短期负荷预测方法
- 本发明涉及一种基于小波变换和改进萤火虫优化极限学习机的短期负荷预测方法，包括：（1）通过小波分解和重构，对原始负荷序列进行降噪；（2）在模型训练阶段利用改进的萤火虫短发优化极限学习机参数，获得个序列的最优模型；（3）针对...
- 陈思远方必武王佳丽
- 文献传递
- 一种高能源利用率的光伏发电装置
- 本发明提供一种高能源利用率的光伏发电装置，包括光伏发电板、导热板、导热管、冷却水箱、水泵和温差发电片，光伏发电板安装在导热板的一个端面上，温差发电片安装在导热板的另一个端面上，导热管与导热板相接触，导热管的两端同时连通冷...
- 张一凡徐睿谭先华陈思远陈志豪
- 吉利汽车品牌国际化策略研究
- 陈思远
- 关键词：吉利汽车营销策略
- 基于搜索+调整的两阶段萤火虫算法求解机组组合问题被引量：7
- 2016年
- 提出了一种新颖的基于搜索+调整的两阶段萤火虫算法求解机组组合问题。算法将机组组合求解流程分解为具有离散变量和连续变量的两个优化问题,通过二进制编码的萤火虫算法求解含离散变量的机组启停主问题,利用改进的实数编码萤火虫算法解决连续变量的负荷经济分配子问题,采用调整策略校核和修复约束,实现主子问题的交替迭代求解。算法通过启发式的约束调整策略,以及两种编码方式实现了离散变量和连续变量的分解优化,提高了机组组合问题求解的效率和精度。通过对6个不同规模算例的计算及与其他经典算法的对比,验证了所提算法的有效性和优越性。
- 方必武王波刘涤尘罗金号马恒瑞陈思远
- 关键词：机组组合
- 基于平行系统的人工智能量化评估和自主进化方法及设备
- 本发明提供了一种基于平行系统的人工智能量化评估和自主进化方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤7。本发明能够对电网调控智能系统的智能水平进行客观量化评估，便于电力从业人员对不同智能系统的智能水平的比较和优选，还能够以智能...
- 张俊张天韵高天露张浩然司睿绮许沛东陈思远
- 考虑多目标约束的充电桩数量规划研究被引量：7
- 2020年
- 当前多数对充电桩规划方法的研究缺乏对电动汽车(electric vehicle,EV)优化调度能力的考虑,大量可调度容量利用率极低。为降低充电桩闲置率并促进系统分布式光伏消纳能力,提出合理应用EV优化调度能力的充电桩数量规划模型。该模型结合设备成本、充放电损耗提出充电桩规划方法,以协助区域电网配置合适的充电桩数量。首先构建了详细的EV及储能设备充放电模型,然后以最小化系统供需不平衡及综合经济成本作为目标函数。最后通过粒子群算法依次求解出EV集群和储能设备的充放电功率,在EV集群调节能力不足或受限时,通过储能设备进行补充调节。仿真算例验证了所提规划模型的有效性。
- 方舟张俊孙元章孙元章
- 关键词：EV充电桩
- 考虑需求侧资源的电力日前交易策略研究
- 随着电改9号文的发布，近年来电力市场在国内受到了越来越多的重视，但是在传统的电力体制中，只存在负荷侧的概念，没有真正意义上的用户侧的概念，用户只能作为一个负荷接受电力供应和支出电费。即使在电力市场改革的初级阶段，也只在发...
- 陈思远
- 关键词：电力市场交易策略需求侧响应
- 文献传递
- 新能源开发预测方法、装置、设备及存储介质
- 本发明公开了一种新能源开发预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取新能源最大消纳量和新能源系统运行成本，根据新能源最大消纳量和新能源系统运行成本对新能源的消纳能力进行评估，建立新能源评估指标体系；对新能源源域和任...
- 张俊高天露刘佳伟赵杭许沛东陈思远戴宇欣
- 一种基于两阶段萤火虫编码的机组组合优化方法
- 本发明提供了一种基于两阶段萤火虫编码的机组组合优化方法；本方法首先确定机组组合模型，其次针对标准萤火虫的搜索机制进行变异和自适应改进，然后对萤火虫进行里散化处理求解机组启停问题，接着用实数编码萤火虫求解负荷最优分配子问题...
- 王波方必武罗金号马恒瑞陈思远
- 文献传递
- 基于强泛化卷积神经网络的输电线路图像覆冰厚度辨识被引量：47
- 2018年
- 实际自然场景下的覆冰监测系统中,受天气、光线、摄像头老化和角度等问题的影响,覆冰图像具有低分辨率化和多形态化的特性,如何找到具有强泛化能力的覆冰图像识别方法成为关注的热点。该文提出一种基于强泛化卷积神经网络（India buffet process-convolutional neural network,IBP-CNN）的输电线路覆冰厚度识别方法。该方法首先通过增强与消减算法确定滤波器数目及滤波器参数,以减少模型的冗余度,然后基于输出损失函数,利用反向传播算法调整层间连接权值,最后根据更新的模型参数和网络结构推算逐层输出,得到强泛化性的IBP-CNN网络。实际场景数据集测试结果表明,相比力学模型监测方法、图像边缘检测和浅层机器学习方法,IBP-CNN能够在不同分辨率和不同位置角度的覆冰图像场景下保持较高的辨识精度和速度,具有较强的自然场景泛化能力和工程实用价值。
- 林刚王波彭辉陈思远方必武孙勇
- 关键词：覆冰监测卷积神经网络特征提取
