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[学位论文] 作者：郑敏嘉,,
来源：山东大学 年份：2019
光子晶体是一种可以调控电磁波传播的人工微结构,其出色的调控使得它自从被提出后,就一直是凝聚态物理领域研究的重要方向之一。利用光子晶体优异的特性,研制和发展出许多光学和光电器件。例如,光学传感器、开关器、激光器、光子晶体微型天线等。在第二章,本论......
[期刊论文] 作者：郑敏嘉,,
来源：现代经济信息 年份：2004
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们羽 制作:陈恬’＃陈川个美食Back to yield...
[期刊论文] 作者：郑敏嘉, 卢洵, 程鑫,,
来源：机电工程技术 年份：2018
负荷预测是电力系统研究和电网规划的重要组成部分。采用隐马尔可夫模型,训练过程采用Baum-Welch算法,在Matlab软件上隐马尔可夫模型进行训练,得到负荷特性预测最优模型,解码...
[期刊论文] 作者：郑敏嘉,赵静波,钟式玉,吴伟杰,
来源：能源与节能 年份：2020
当前建设粤港澳大湾区的国家战略正处于世界能源转型的趋势之中,能源作为经济社会发展的重要物质基础,合理的能源结构和消费水平有助于推动大湾区经济高质量发展。针对当前世...
[期刊论文] 作者：吴伟杰,赵静波,钟式玉,郑敏嘉,
来源：节能 年份：2020
当前珠三角九市城市发展正处于建设粤港澳大湾区的国家战略布局之中,能源作为经济社会发展的重要物质基础,能源消费结构不断优化调整与产业结构相协调适应。针对当前粤港澳大...
[期刊论文] 作者：卢斯煜,郑敏嘉,吴伟杰,周保荣,姚文峰,
来源：南方能源建设 年份：2021
[目的]随着风电装机规模和比重的不断提升,受风电反调峰特性的影响,含核电的受端电力系统(如广东电网)在汛期的调峰问题将更为凸显。为了保障多类型电源协调发展和电网的安全...
[期刊论文] 作者：孙辉,李逸欣,吴伟杰,朱蕾,郑敏嘉,张伊宁,
来源：价格理论与实践 年份：2022
随着电力市场化改革的逐步深入，风电等可再生能源发展将对电力市场现货价格带来较大影响。本文构建风电发展对电力现货价格风险溢出效应测算模型，并基于2019-2021年美国PJM市场风力发电量和电力现货价格数据测算风电发展对电力现货价格风险溢出效应。研究结果表明......
[期刊论文] 作者：王嘉阳, 周保荣, 吴伟杰, 郑敏嘉, 卢斯煜, 姚文峰,,
来源：南方电网技术 年份：2020
为比较分析西部集中式与东部分布式光伏经济性,本文在分析研究光伏发电成本构成的基础上,基于平准化成本法构建了光伏平准化度电成本模型,包括发电成本模型和综合成本模型。...
[期刊论文] 作者：吴伟杰, 吴杰康, 雷振, 郑敏嘉, 张伊宁, 李猛, 黄欣,
来源：电网技术 年份：2004
针对目前能源需求预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题，提出了一种改进关联分析和纵横交叉优化深度信念网络的多能互补系统能源需求预测方法。首先，分析了园区......
[期刊论文] 作者：黄欣,吴杰康,李红玲,李逸欣,郑敏嘉,李猛,吴伟杰,张伊宁,
来源：四川电力技术 年份：2021
针对目前能源需求预测考虑影响因素单一、忽视宏观政策影响因素、预测精度不足等问题,提出了一种融合灰色关联度分析和BP神经网络的能源需求组合预测方法。首先,根据宏观政策...
[期刊论文] 作者：吴伟杰,吴杰康,雷振,郑敏嘉,张伊宁,李猛,黄欣,李逸欣,
来源：电气应用 年份：2021
针对经济发展与能源消费存在复杂的耦合关系,从能源耦合角度出发提出了一种改进灰色关联分析和粒子群算法优化BP神经网络的能源需求预测方法。首先为量化能源耦合,粗略选取了与能源耦合密切相关的输入要素;其次,基于传统灰色关联分析的不足,建立了距离相似度和......
[期刊论文] 作者：吴伟杰,吴杰康,雷振,郑敏嘉,张伊宁,李猛,黄欣,李逸欣,
来源：电网技术 年份：2020
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[期刊论文] 作者：吴伟杰,吴杰康,雷振,郑敏嘉,张伊宁,李猛,黄欣,李逸欣,
来源：南方电网技术 年份：2021
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法.首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分模态分解方法对CCHP用户冷......
[期刊论文] 作者：吴伟杰,吴杰康,李红玲,李逸欣,郑敏嘉,李猛,黄欣,张伊宁,
来源：供用电 年份：2022
考虑目前对地区电力需求预测研究甚少且预测模型所存在的不足,提出了一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)智能优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的智能极限学习机电力需求预测模型.首先,对所用数据(影响因素数据、电力消费量)进行归......
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