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甘肃省教育厅科研基金(0514-02)

作品数:2 被引量:5H指数:2
相关作者:马应魁更多>>
相关机构:兰州石化职业技术学院更多>>
发文基金:甘肃省教育厅科研基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程矿业工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇矿业工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇单相
  • 1篇电压
  • 1篇电压恢复
  • 1篇动态电压
  • 1篇动态电压恢复...
  • 1篇短期风速
  • 1篇多步
  • 1篇多步预测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇逆变
  • 1篇逆变器
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波分解
  • 1篇模糊PID
  • 1篇经验模式分解
  • 1篇风能

机构

  • 2篇兰州石化职业...

作者

  • 2篇马应魁

传媒

  • 1篇工业仪表与自...
  • 1篇工矿自动化

年份

  • 2篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
短期风速多步预测的研究被引量:2
2010年
为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法采用小波分解法对风速信号进行分解,使之分解成不同频带的高频和低频分量;再利用最小二乘支持向量机对各分量建立预测模型,将各预测模型的预测值叠加可得到模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅰ。其次,将预测模型I的预测结果设为训练样本,采用经验模式分解法把训练样本集分解成若干本征模式分量和趋势项;再利用最小二乘支持向量机对各本征模式分量和趋势项建立预测模型,同时扩大模型的预测尺度;将各预测模型的预测值叠加可得该模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅱ。最后,将预测模型Ⅱ、Ⅰ的预测值叠加得到最终预测结果。实验结果表明,采用该方法预测的风电场短期风速的RMSE值为0.153,验证了该方法的有效性。
马应魁
关键词:风能短期风速小波分解经验模式分解最小二乘支持向量机多步预测
基于模糊PID的动态电压恢复器控制策略研究被引量:3
2010年
针对动态电压恢复器的非线性特性,该文将模糊控制和经典的PID控制相结合应用于动态电压恢复器(DVR)的控制中,对模糊PID控制的单相DVR控制原理进行了详细阐述,并与传统的PID控制方法进行了比较。仿真结果表明了该方法的有效性。
马应魁
关键词:动态电压恢复器单相模糊PID逆变器
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