宋坤
- 作品数：7 被引量：136H指数：4
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- 发文基金：国家自然科学基金吉林省教育厅科技计划项目博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 新能源电力系统中的储能技术研究综述被引量：79
- 2014年
- 该文综述了以风力发电为代表的新能源电力系统中储能技术的研究现状。首先讨论储能技术对含高比例风电电力系统的重要意义;其次系统地比较目前各种储能技术的研究进展,其中阐述了多种储能技术的原理,分析了各种储能技术的特性,总结了不同储能技术的优点和存在的主要问题及其应用范围。然后针对新能源电力系统,采用多种储能技术协调配合的、具有大容量、快响应能力的复合多元的综合储能技术。最后指出优化配置多种储能电源是有待深入研究的课题。
- 丛晶宋坤鲁海威高晓峰肖白
- 关键词：储能技术风力发电可再生能源
- 基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法被引量：33
- 2014年
- 已有负荷密度指标的求取方法往往忽视了对实测历史负荷数据的挖掘,或是忽略了同类负荷的非均匀分布问题,为此提出了一种基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法。该方法通过I类元胞的负荷密度确定分类负荷密度协调系数,根据I类元胞的历史负荷与其供电面积、用地信息、分类负荷密度之间的约束关系,建立元胞负荷与分类负荷密度的关系方程,并采用最小二乘法求取分类负荷密度指标,利用已求得的历年分类负荷密度指标预测其在目标年的大小,求出每个II类元胞的负荷值,从而实现空间负荷预测。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。
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- 关键词：空间负荷预测地理信息系统元胞
- 基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法被引量：15
- 2013年
- 提出了一种基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法。该方法采用"自上而下"的方式来实现,首先建立计及经济、人口、气温等因素影响的多变量预测模型,并在此基础上预测出城市电网的负荷总量;然后根据城市用地信息,采用负荷密度指标法把负荷总量分配到各个供电小区,从而实现空间负荷预测。最后以吉林市城市电网为例进行分析,结果表明该方法是有效的。
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- 关键词：空间负荷预测负荷密度指标法地理信息系统城市电网
- 空间电力负荷预测中异常数据的辨识与处理被引量：12
- 2013年
- 空间电力负荷预测中所使用数据的质量将直接影响预测的效果和准确性。未经处理的馈线历史负荷数据中经常存在各种异常情况,导致预测精度的降低,因此预测前需将原始数据进行预处理。将馈线历史负荷数据中出现的异常情况进行分类并利用负荷的横向相似性和纵向相似性对传统横向比较法进行改进,提出了一种新的馈线历史负荷数据预处理方法 -双向比较法。以吉林市城市电网实际馈线为例进行分析,结果表明该方法是有效的。
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- 关键词：空间负荷预测异常数据数据预处理城市电网
- 基于多能源需求响应的综合能源系统动态优化控制研究被引量：1
- 2023年
- 需求响应(Demand Response,DR)是需求侧参与电网灵活互动的重要途径,其在能源互联网中衍生为综合需求响应(Integrated Demand Response,IDR),利用冷、热、电、气等不同形式能源间的耦合互补关系,在需求侧进行多能源协同优化。文中基于综合能源系统(Integrated Energy System,IES)框架结构和IDR的基本理论,提出考虑多能源需求响应下的综合能源系统动态优化控制方法。依据电力需求和价格弹性理论,综合考虑了能源价格对电力、热力、天然气等能源消耗量的影响,构建了多元化用能价格需求响应模型;以经济和环境成本最小为目标,建立了基于DR机制的IES多目标动态运行优化模型,并采用基于超平面投影方法的改进非劣性遗传算法(HP-NSGA-Ⅱ)进行求解,以典型园区为例进行实例仿真分析,验证了多能源需求响应对促进综合能源系统优化运行的有效性。
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- 关键词：多目标
- 基于支持向量机的城市电网空间负荷预测方法被引量：2
- 2014年
- 提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的城市电网空间负荷预测(Spatial Load forecasting,SLF)方法。该方法首先以等大小网格划分的规则生成元胞,并获取元胞历年负荷;然后将各元胞历年负荷最大值及其对应的年份输入支持向量机预测模型进行训练,其中采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法寻求预测模型的最优参数,预测各元胞目标年负荷最大值,从而实现空间负荷预测;最后对吉林市城市电网进行实例分析,结果验证了该方法的实用性和有效性。
- 聂鹏宋坤田莉肖白
- 关键词：空间负荷预测支持向量机粒子群优化算法城市电网
- 基于粗糙集理论的关联聚类中长期负荷预测法被引量：4
- 2008年
- 中长期电力负荷预测是电网规划的一项重要基础工作。由于中长期尺度上的电力负荷受各种相关因素的影响较大,提高负荷预测的准确性难度很大。采用粗糙集理论对影响电力负荷的诸多相关因素的影响程度进行分析,找出影响负荷变化的主要的因素;并以这些影响因素对历史数据进行了聚类,找到与预测目标年最接近的类别来进行负荷预测。文中的算例结果说明了方法的有效性。
- 黎平宋坤肖白张柳
- 关键词：中长期负荷预测粗糙集理论聚类
