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国家重点基础研究发展计划(2012CB215101)

作品数:26 被引量:299H指数:12
相关作者:孙元章柯德平秦亮崔明建查晓明更多>>
相关机构:武汉大学教育部山东大学更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金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>>

文献类型

  • 26篇中文期刊文章

领域

  • 25篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 13篇风电
  • 9篇功率
  • 7篇风电功率
  • 3篇电网
  • 3篇遗传算法
  • 3篇功率预测
  • 3篇发电
  • 3篇风电场
  • 3篇风电功率预测
  • 3篇出力
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  • 2篇电力系统
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  • 2篇电压
  • 2篇多目标
  • 2篇多目标优化
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇配电

机构

  • 15篇武汉大学
  • 7篇教育部
  • 1篇湖南大学
  • 1篇山东大学
  • 1篇中国电力科学...
  • 1篇湖北省电力公...
  • 1篇国网山东省电...
  • 1篇国网湖北省电...

作者

  • 8篇柯德平
  • 8篇孙元章
  • 7篇秦亮
  • 5篇夏添
  • 5篇崔明建
  • 5篇查晓明
  • 4篇刘玉田
  • 4篇熊一
  • 3篇王洪涛
  • 3篇甘迪
  • 3篇黄鹤鸣
  • 2篇戚永志
  • 2篇李常刚
  • 2篇马欢
  • 2篇陈彬
  • 2篇马晓博
  • 1篇李欣然
  • 1篇王伟胜
  • 1篇方仍存
  • 1篇罗超

传媒

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  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇电力系统及其...
  • 1篇现代电力
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年份

  • 5篇2017
  • 9篇2016
  • 7篇2015
  • 4篇2014
  • 1篇2013
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于小波特征提取和筛选的爬坡事件分类被引量:5
2016年
为了便于对不同爬坡事件采取有针对性的控制调度策略,该文提出采用小波变换挖掘爬坡事件内部特征,并筛选出有效的能量特征用于指导爬坡分类。首先分析小波变换的原理和多分辨率特性,给出小波能量特征的提取方法。其次,结合类内稳定和类间差异的目标,以离散度矩阵为参考,使用判别分析法筛选出有效特征。最后文中以美国BPA区域2013年的风电数据为实例,按照风过程的类别生成3类爬坡样本,并根据文中所提方法训练得到爬坡分类器,然后对实例数据进行爬坡分类和验证。结果表明,小波能量特征对于区分不同类别爬坡事件具有可行性,同时筛选的小波特征对于进一步改善爬坡分类的性能具有重要意义。
欧阳庭辉查晓明秦亮熊一夏添黄鹤鸣
关键词:小波变换
计及风电功率误差的短期风电消纳评估被引量:3
2015年
风电功率的短时大幅变化会对电网的可靠性与经济性产生影响,为更加准确地量化评估电力系统在较短时间内的风电消纳状况,需要考虑风电功率预测的误差。为此,基于风电预测误差的分布与自相关函数,生成风电预测误差时间序列,通过模拟实际系统的发电计划制定、自动发电控制、弃风、切负荷,计算可靠性指标与经济性指标,以此评估短期风电消纳状况。在IEEE 30节点系统上进行了不同预测误差分布参数以及AGC机组占比的仿真,从而验证了所提方法的有效性。
夏添查晓明秦亮
关键词:自相关函数发电计划
含核函数切换的风电功率短期预测新方法被引量:17
2016年
为了降低大规模风电接入对电网造成的潜在威胁,提出基于核函数切换机制的混沌时间序列预测新方法,以进一步提高短期风电功率预测性能。首先,结合互信息法和虚假邻近点法实现原始风电功率序列的相空间重构,通过递归图和最大Lyapunov指数验证了风电功率是来自含确定性和随机性的混沌系统,说明了混沌预测方法的可行性。其次,给出了使用核函数进行混沌时间序列预测的实现方法,结合训练样本分析了该方法优于传统预测方法,并结合训练结果提出了使用支持向量机(SVM)训练最优核函数的切换机制,进一步提高了预测精度。最后,以美国BPA数据为实例,通过预测误差指标的对比分析,说明了含切换机制的核函数预测法可有效地实现风电功率短期预测,同时也证明了该方法可较好地提高风电预测性能。
欧阳庭辉查晓明秦亮熊一夏添黄鹤鸣
关键词:风电核函数切换机制混沌时间序列风电功率预测
考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测被引量:26
2016年
短期风电功率概率预测有助于调度部门提前安排发电计划,提高风电的消纳能力。提出一种考虑爬坡特性的风电功率概率预测方法,首先通过分析不同风电爬坡定义的特点,阐述互补组合预测的思路;然后采用小波神经网络建立风电功率确定性预测模型,并在其基础上建立不同功率分区内风电爬坡率和风电功率预测误差的二维核密度估计概率预测模型;最后由二者的联合概率分布求取后者的条件概率分布,得到风电功率概率预测结果。仿真结果表明,所提模型具有很高的短期风电功率概率预测精度。
甘迪柯德平孙元章崔明建
关键词:风电功率小波神经网络
风机爬坡功率的有限度控制策略被引量:8
2014年
大规模、高集中度风电接入系统,增大了风电爬坡风险。文中分析了风电爬坡特性,以及风机本身的功率控制对爬坡特性的影响。在现有风机平滑控制的基础上,提出一种风机爬坡功率的有限度控制策略。该策略引入预测控制理论,通过预测、在线优化、反馈控制3个模块的配合,优化风机参考功率,使风机有效跟踪参考功率。预测模块采用动态神经网络超短期预测模型得到风功率预测曲线,在线优化模块根据建立的爬坡率和弃风量最小优化模型,通过二次规划算法快速获得优化出力曲线,反馈控制模块产生变速变桨距协调控制规律。仿真结果表明,该控制策略实现了平滑风机出力、增大风机发电量及改善转速特性的目标。
夏雪戚永志刘玉田
关键词:变速控制变桨距控制
含分布式电源的配电网保护方案对比及应用分析被引量:1
2016年
含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网线路发生故障时,DG的注入电流可能会影响流过保护装置的短路电流,使传统3段式电流保护发生拒动或者误动.针对此问题,提出3种含DG配电网的保护方案.详细对比了3种保护方案的适用范围及其优缺点,并应用到实际配电系统算例中进行仿真分析,结果验证了所提保护方案的有效性和合理性.在设计保护方案时,需要从配电网结构、DG接入情况、故障类型等多个方面进行评估,选择适应具体条件的最优保护方案,确保配电系统的安全可靠运行.
马晓博柯德平孙元章
关键词:分布式电源配电网阶段式电流保护准入容量
计及负荷模糊不确定性的网架重构后期负荷恢复优化被引量:16
2016年
电力系统恢复过程中存在着大量的不确定因素,待恢复节点的实际负荷量与预期值往往存在偏差,现有的负荷恢复模型在解决负荷不确定问题时存在一定局限。为解决此问题,文中采用梯形模糊参数表示待恢复节点的负荷接入量,将确定性的约束条件改为模糊参数下的机会约束,综合考虑负荷恢复效益和负荷过载风险对负荷优选的影响,建立了网架重构后期的负荷恢复优化模型。在计算负荷权重时,引入模糊熵量化负荷的不确定性,将负荷重要度和不确定度纳入负荷评价指标。最后,采用模糊机会约束的清晰等价类将负荷恢复的不确定模型转化为确定性的0-1规划问题,并采用混合整数规划方法求解。仿真算例表明所提模型能够平衡恢复过程中的负荷恢复效益和负荷过载风险,得到的决策方案对负荷的模糊不确定性具有更好的适应性。
陈彬王洪涛曹曦
关键词:负荷恢复负荷不确定性
基于突变理论的风电爬坡多步预测被引量:6
2016年
风电爬坡实现的多步预测是保障大规模风电并网后电网安全和电能质量的有效手段。提出了一种基于突变理论的风电爬坡多步预测方法,首先将风电爬坡事件视为一种突变现象,采用相关性分析、主成分分析和线性加权累加方法处理中尺度气象数据,确定突变爬坡的相关变量;然后分别建立上行和下行爬坡的突变预测模型,通过综合考虑增大预测步长和减小预测误差,求解多目标优化问题,以训练模型参数,实现风电爬坡的多步预测。仿真结果表明,该方法可以比较有效地预测风电爬坡事件,与统计方法相比具有更大的预测步长和更高的准确率。
甘迪柯德平孙元章崔明建
关键词:突变理论数据挖掘多步预测
基于配电网静态电压质量机会性约束的可再生能源分布式发电容量规划被引量:17
2015年
从配电网自身参数角度分析分布式电源并网后带来的电压越限问题,研究配电网静态电压随分布式电源功率注入的变化趋势。提出一套系统性地考虑分布式电源出力随机性和相关性以及配电网静态电压质量机会性约束的分布式电源接入容量规划方法。较之现有分布式电源规划方法,所提方法在可接受的计算强度下更加专注于提高处理分布式电源出力随机性和相关性的准确性,保证了规划结果的可靠性。所提方法使用差分进化算法对拉丁超立方采样所生成的分布式电源出力的原始采样序列进行重排序,从而满足电源出力相关性的要求;利用概率潮流的方法将分布式电源的随机出力映射为节点电压的概率分布以满足规划过程中电压质量的机会约束。采用差分进化算法对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网中的应用验证了所提方法的有效性及实用性。
周辛南柯德平孙元章
关键词:电压越限机会约束规划差分进化算法可再生能源
基于线性回归的风电功率预测误差修正方法被引量:14
2013年
风电功率预测精度的好坏直接关系到发电计划的合理制定和风电功率的优先调度。为提高风电功率的预测精度,文中利用模式输出统计方法对风电功率的预测误差进行分析,根据模式输出统计方法可自动修正数值预报偏差特点,提出了基于线性回归的风电输出功率预测误差修正方法。基于实际风电场历史数据的研究表明,该方法数学原理简单、适用性强,可有效改善风电功率的预测精度,具有很好的工程实用价值。
杨红英冯双磊王勃王伟胜刘纯
关键词:风电场功率预测
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