卜凡鹏 作品数:16 被引量:95 H指数:4 供职机构: 国家电网公司 更多>> 发文基金: 国家电网公司科技项目 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 电气工程 自动化与计算机技术 更多>>
配用电典型场景大数据需求分析及集成技术 被引量:2 2017年 随着智能电网建设的逐步推进,电网企业安装了大量智能量测设备,形成了大量历史数据;分布式计算、高性能计算、非关系数据库系统等先进信息技术在电力公司也得到初步应用。文章以电网企业实例数据为基础展开研究,首先分析配用电大数据典型应用,接着详细分析配用电典型应用大数据需求、数据特性、关联关系,然后分析配用电典型场景大数据应用数据集成技术,以期为大数据在电网企业中的应用提供参考。 田世明 卜凡鹏 时志雄 苏运关键词:配电 大数据 数据需求 数据分析 一种自适应选择样本的用电负荷预测方法 被引量:3 2017年 针对传统短期负荷预测中预测模型缺乏自适应性、预测影响因素复杂难于筛选的问题,提出一种结合自适应技术的岭回归预测模型。通过引入岭回归技术,能在预测中多方面考虑各种复杂因素而不会受到因素间多重共线性的影响;引入虚拟预测日,同时设置不同权重对相似历史样本进行自适应筛选并训练,能够对每一个预测日减小预测误差。算例分析表明,应用结合自适应技术的岭回归预测方法后,实际预测误差得到显著降低。 方芳 田世明 卜凡鹏 苏运关键词:岭回归 自适应 短期负荷预测 一种基于自识别的智能用电终端即插即用方法 本发明公开了一种基于自识别的智能用电终端即插即用方法,智能用电终端接入智能用电自动化系统中;由智能用电自动化系统的监测主站判断是否遵循IEC61850建模标准,如果遵循就不动作,如果不遵循就根据智能用电终端的功能定义,按... 田世明 潘明明 卜凡鹏 朱伟义 袁伟玉标准信息模型在主动配电网中的应用研究 被引量:3 2015年 IEC 61850标准是当前主动配用电系统的研究热点,IEC61850标准提供了变电站自动化系统中功能完善的数据模型,方便该标准在智能电网的其他部分的拓展应用。将其应用到配电网自动化中可以有效地实现配电网自动化中大量设备的互操作和即插即用。针对基于IEC 61850标准的信息模型在主动配电网中的应用问题,提出适用于主动配电网的分层分布式模型,并对主动配电网中常见的电动汽车"充电模块"、光伏模块进行功能分解和模型建立,以及主动配电网中IEC61850的具体映射方式问题进行了理论研究。 潘明明 田世明 曾伟 范瑞祥 卜凡鹏关键词:IEC 信息模型 基于改进快速密度峰值算法的电力负荷曲线聚类分析 被引量:25 2018年 为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一化后的负荷曲线集进行降维处理,以减少样本向量间欧式距离的计算量和加快后续操作。然后利用kd树算法对降维后的数据进行快速K近邻搜索生成KNN矩阵。最后以KNN矩阵代替原算法的距离矩阵作为输入数据。在基于KNN改进的样本局部密度和距离计算准则的基础上,运用快速密度峰值算法对负荷曲线进行聚类分析。通过实验和算例分析验证了所提改进算法的实用性和有效性。 陈俊艺 丁坚勇 田世明 卜凡鹏 朱炳翔 黄事成 周凯关键词:主成分分析 KD树 KNN算法 一种基于自识别的智能用电终端即插即用方法 本发明公开了一种基于自识别的智能用电终端即插即用方法,智能用电终端接入智能用电自动化系统中;由智能用电自动化系统的监测主站判断是否遵循IEC61850建模标准,如果遵循就不动作,如果不遵循就根据智能用电终端的功能定义,按... 田世明 潘明明 卜凡鹏 朱伟义 袁伟玉文献传递 一种基于岭回归的短期负荷预测方法及装置 本发明涉及一种基于岭回归的短期负荷预测方法及装置,所述方法包括:利用历史日的气象数据及其对应的负荷数据确定训练样本;将预测日的气象数据输入至预测模型,确定预测日的负荷数据,所述预测模型为对训练样本进行岭回归训练获取的;该... 田世明 卜凡鹏 李德智 苏运 潘明明 董明宇 石坤基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测 被引量:3 2017年 介绍了批量处理时间序列数据情况下,基于台区负荷特性聚类的样本自适应反向传播神经(BP)神经网络预测短期电力负荷的方法,通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果及待预测日的温度、湿度、气压、风速、星期等相关参数,使用BP神经网络算法得出待预测日负荷曲线预测结果。通过实例验证,基于台区负荷特性聚类的样本自适应神经网络短期负荷预测能够得到较为准确的预测结果。 方芳 卜凡鹏 田世明 齐林海 李夏威关键词:聚类分析 人工神经网络 电力负荷预测 数据挖掘 改进F-score特征选择的MPSO-BP神经网络短期负荷预测 被引量:14 2018年 针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神经网络短期负荷预测和传统BP神经网络短期负荷预测进行对比。算例表明,文中提出的短期负荷预测方法可以较好地对海量数据进行挖掘,具有较高的预测精度。 丁坚勇 朱炳翔 田世明 卜凡鹏 陈俊艺 朱天曈关键词:降维 改进粒子群 高危用户安全隐患评估 2013年 高危用户的用电安全不仅关系到自身的经济利益,也关系到社会稳定的大局和电网的安全稳定运行。对此,对用户侧安全隐患进行了梳理和分类,建立包含环境、设备、人为和管理隐患的安全隐患评价体系。评价体系具有模糊性、随机性、突发性、非线性和动态性等特点,而且四个子系统的特点也各不相同。环境隐患的影响因素多为定量指标,采用熵权法方法,充分利用隐患状态的数据来确定评价指标的权重以避免主观确定权重的不足,建立基于熵权法的环境隐患评价模型;针对人为隐患的评价指标多为定性指标,且指标值的确定有很大的随意性,所以首先利用集值统计原理确定评价指标值,建立基于神经网络的人为隐患评价模型;考虑到设备和管理隐患的实际情况,建立了设备和管理隐患的模糊综合评价模型。通过建立综合评价体系,对用户侧的安全隐患进行最终评估。 祁彦鹏 刘树勇 于建成 卜凡鹏关键词:安全隐患 熵权法 神经网络