尹东阳
- 作品数：5 被引量：35H指数：2
- 供职机构：南华大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省科技厅资助项目湖南省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗糙集理论-主成分分析的Elman神经网络短期风速预测被引量：31
- 2014年
- 为了解决传统静态前馈神经网络(FNN)在短期风速预测中易陷入局部最优值及动态性能的不足,引入Elman动态神经网络建立风速预测模型,采用主成分分析法(PCA)对原始风速数据进行特征提取以优化神经网络的输入,改进激励函数和网络结构以寻求函数收敛速度和预测精度的最优解。针对Elman神经网络预测模型在风速波动的峰值处预测误差较大及预测精度存在波动性,提出采用粗糙值理论对模型预测值进行修正与补偿,进一步提高预测精度。实验证明:所提出的方法能有效提高预测精度,增强神经网络模型的泛化能力,具有较好的实用性。
- 尹东阳盛义发蒋明洁李永胜谢曲天
- 关键词：风速预测ELMAN神经网络主成分分析粗糙集理论
- 基于EMD和RBFNN的短期风速预测
- 风速非平稳、非线性的特点,为提高短期风速预测准确性与快速性,建立了EMD.RBFNN预测模型.利用经验模态分解(EMD)将风速时间序列分解为具有相同特征尺度的相对平稳的本征模态(IMF)分量,以实现风速时间序列信号平稳化...
- 尹东阳盛义发李永胜谢曲天
- 关键词：风电场风速预测
- 基于EMD和RBFNN的短期风速预测被引量：3
- 2014年
- 针对风速非平稳、非线性的特点,为提高短期风速预测准确性与快速性,建立了EMD-RBFNN预测模型。利用经验模态分解(EMD)将风速时间序列分解为具有相同特征尺度的相对平稳的本征模态(IMF)分量,以实现风速时间序列信号平稳化;针对各个模态分量的特性,采用径向基函数神经网络模型(RBFNN)对各个模态分量分别进行预测,选用正交最小二乘法来最大限度减少错误率,最后将各IMF-RBFNN预测结果进行重构得到最终预测值;设计并实现了基于GUI交互式界面的多功能短期风速预测系统。实验结果表明,EMD-RBFNN预测模型有效提高了短期风速预测精度,具有一定的实用价值。
- 尹东阳盛义发李永胜谢曲天
- 关键词：短期风速预测经验模态分解径向基神经网络
- 变速变桨距风力发电机组功率优化控制研究
- 国家能源科技“十二五”规划（2011-2015）指出，“在风力发电方面，风电机组主要采用变桨、变速技术”。本文以变速变桨双馈感应发电机组为研究对象，在对风速和风电功率的短期提前预测的基础上，以最大风能捕获和输出功率平滑为...
- 尹东阳
- 关键词：风力发电双馈感应电机功率预测
- 文献传递
- 基于模糊控制的风电机组变桨距控制
- 2014年
- 针对风力发电机组非线性、时变性的问题,提出采用模糊PID控制器作为变桨距控制器,在风速高于额定风速时,依据风速变化情况调整桨距角,从而使风电机组保持恒功率输出,最后在MATLAB平台上搭建仿真模型。结果表明,采用模糊PID控制比传统PID控制具有更好的动态性能和静态误差,能够优化变桨距控制方法。
- 尹东阳盛义发
- 关键词：风力发电机组MATLAB仿真
