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谭海龙

作品数：3 被引量：20H指数：2
供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇负荷预测
  • 2篇电力
  • 2篇短期负荷预测
  • 2篇C-均值
  • 1篇电力短期负荷...
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷预测
  • 1篇映射
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机方...
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织映射
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类分析
  • 1篇基于.NET
  • 1篇SOM网络

机构

  • 3篇中南大学

作者

  • 3篇谭海龙
  • 2篇梁建武
  • 1篇孙正军
  • 1篇陈祖权

传媒

  • 1篇微计算机信息
  • 1篇电力系统及其...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于.NET的电力负荷预测系统设计与实现被引量：4
2009年
提出了一种基于.NET的电力负荷预测系统总体架构,并对本系统的需求分析、整体架构和安全性设计进行了阐述。按照软件工程规范的要求,详细设计了系统各功能模块:负荷分析、负荷预测、数据接收与上报管理、考核管理、数据查询与报表管理、系统维护等六个模块。重点阐述了系统实现的关键技术,如NetAdvantage组件、XML Web Service技术和负荷数据读取实现。
谭海龙梁建武孙正军
关键词：负荷预测
短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法被引量：15
2011年
为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法。该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测。预测结果表明,该方法比单一的支持向量机算法具有明显的优势。
梁建武陈祖权谭海龙
关键词：短期负荷预测SOM网络C-均值相似日
基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测研究
电力系统短期负荷预测是电力系统安全和经济运行的重要依据,随着价格竞争机制的引入和电力市场改革的深入,电力部门对短期负荷预测的精度提出了更高的要求。支持向量机是一种新型的机器学习方法,具有全局最优、结构简单、推广能力强等优...
谭海龙
关键词：短期负荷预测聚类分析自组织映射C-均值
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