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国家自然科学基金(50847042)

作品数:6 被引量:368H指数:5
相关作者:丁茂生冯双磊刘纯王伟胜戴慧珠更多>>
相关机构:国家电网公司宁夏大学宁夏电力公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家电网公司科技项目“十一五”国家科技支撑计划更多>>
相关领域:电气工程一般工业技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇电气工程
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 4篇风电
  • 3篇功率
  • 3篇功率预测
  • 2篇风电场
  • 2篇风电功率
  • 2篇风电功率预测
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统稳定
  • 1篇电力系统稳定...
  • 1篇电网
  • 1篇调度
  • 1篇动态稳定
  • 1篇短期风电功率
  • 1篇短期风速
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇扰动试验
  • 1篇网络
  • 1篇物理方法

机构

  • 4篇国家电网公司
  • 2篇宁夏大学
  • 2篇宁夏电力调度...
  • 2篇宁夏电力公司
  • 1篇北方民族大学

作者

  • 4篇丁茂生
  • 3篇冯双磊
  • 2篇戴慧珠
  • 2篇王伟胜
  • 2篇师洪涛
  • 2篇刘纯
  • 2篇张军
  • 1篇王金梅
  • 1篇耿天翔
  • 1篇杨静玲
  • 1篇赵强
  • 1篇施佳锋
  • 1篇李文峰
  • 1篇杨国凤
  • 1篇王勃

传媒

  • 2篇宁夏电力
  • 1篇太阳能学报
  • 1篇电力系统自动...
  • 1篇中国电机工程...
  • 1篇电网技术

年份

  • 3篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2008
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
宁夏电网风光一体功率预测系统被引量:6
2011年
风光一体功率预测系统首次在我国宁夏电力系统应用,具有很高的研究价值,可为我国新能源的开发利用提供重要参考依据。本文通过介绍宁夏风光一体功率预测系统的建设,对系统功能与结构进行技术分析,展示了该系统的实用化应用情况。
施佳锋冯双磊丁茂生王勃
关键词:风力发电光伏发电
风电场功率预测物理方法研究被引量:189
2010年
对风电场输出功率进行预测是增加风电接入容量、提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段,风电场功率预测的物理方法不受历史数据的限制,可用于新建风电场的功率预测。对基于物理原理的风电场功率预测方法进行研究,提出了适用于工程应用的预测方法,该方法采用解析原理分析风电场局地效应与风电机组尾流影响,具有鲁棒性强、计算时间短等特点。通过与某风电场实测功率比较,表明预测方法可以实现对风电场各种典型出力方式的预测,整体预测与逐点预测的准确性满足功率预测的工程应用要求。受数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)计算网格分辨率与模式的影响,预测方法对风电场输出功率快速变化的预测能力相对较差,提高NWP数据的准确性是改善预测结果的有效手段。
冯双磊王伟胜刘纯戴慧珠
关键词:风电场功率物理方法
宁夏电网电力系统稳定器投入及验证试验被引量:2
2008年
基于宁夏电网大机组励磁系统实测模型,分析了电网动态稳定问题特性。提出了加强系统动态阻尼的PSS整定方案,完成了网内主要机组PSS参数整定试验。仿真计算表明,PSS投入后对系统动态稳定特性有较大改善。大扰动试验为PSS投运后阻尼效果提供了宝贵的系统试验数据,验证了该网PSS投入的有效性。
丁茂生赵强杨国凤张军李文峰
关键词:动态稳定电力系统稳定器大扰动试验
宁夏电网风电功率预测系统开发被引量:9
2010年
大规模风电的接入对宁夏电网的安全、稳定和经济运行影响较大,急需建设宁夏电网风电功率预测系统。本文在总结国内外风功率预测研究成果的基础上,阐述宁夏电网风电功率预测系统框架、建设原则、软硬件方案。以确保宁夏大规模风电接入后电网的安全、稳定、经济运行。
耿天翔丁茂生刘纯张军师洪涛
关键词:电网调度风电功率
基于物理原理的风电场短期风速预测研究被引量:46
2011年
对符合功率预测要求的短期风速预测进行研究,提出了基于物理原理的预测方法,该方法以数值天气预报(Numerical-Weather-Prediction,NWP)风速为输入数据,采用粗糙度变化模型与地形变化模型反映风电场局地效应对大气边界层风的影响;通过与不同风况下的实测风速进行比较,表明预测结果基本能满足预测精度的要求,但预测准确性会随风速变化剧烈程度的增强而有所降低;根据误差分析,NWP风速的准确性是影响预测结果的最主要因素。
冯双磊王伟胜刘纯戴慧珠
关键词:风电场风速物理原理
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法被引量:146
2011年
建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。
师洪涛杨静玲丁茂生王金梅
关键词:风电功率预测BP神经网络小波变换
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