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摘要:
物联网与智能制造的结合导致大量制造数据的产生,为了实现基于大数据的智能制造电力负荷预测,提出并实现了一种智能物联云计算平台,实现用户与智能物联网之间双向通信控制的快速响应.提出一种基于改进外加输入的自回归滑动平均模型的短期动态负荷预测模型,结合平台中的智能传感设备和历史负荷、天气变化等综合数据,作为预测模型的外部输入变量,并利用改进的实数编码量子进化算法对预测模型进行参数估计以提高动态负荷预测的准确性.利用智能制造企业的实际负荷数据,采用所提方法进行预测并与实际负荷数据及传统方法的预测结果进行比较,实验结果表明,所提方案和算法能够有效提高智能制造过程中短期动态负荷预测的精度,同时通过并行化计算提升负荷预测的速度.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 面向智能物联的动态负荷预测量子进化方法
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 智能电网 智能制造 短期负荷预测 外加输入的自回归滑动平均模型 量子进化算法 云计算
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 数字化/智能化/网络化制造技术
研究方向 页码范围 3027-3037
页数 11页 分类号 TM714
字数 6308字 语种 中文
DOI 10.13196/j.cims.2018.12.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王万良 浙江工业大学计算机科学与技术学院 303 3770 29.0 48.0
2 王宇乐 浙江工业大学计算机科学与技术学院 3 5 2.0 2.0
3 王铮 浙江机电职业技术学院信息技术系 5 20 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
智能电网
智能制造
短期负荷预测
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量子进化算法
云计算
研究起点
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计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
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82-289
1995
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