甘迪
- 作品数：6 被引量：63H指数：3
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- 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
- 一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
- 本发明涉及一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法，通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关函数的多目标适应度函数实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法对概率生成模型参数进行迭代寻优，得到大量预测...
- 崔明建柯德平甘迪孙元章
- 文献传递
- 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。
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- 关键词：风电功率小波神经网络
- 大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测与控制
- 2016年
- 风电功率爬坡事件越来越影响风力机在电网中的运行,随之而来的爬坡事件预测问题成为国内外新的研究热点。综述了风电功率爬坡事件的研究背景、定义和特征,建立了考虑频率偏差量的含风力机的准稳态潮流计算模型,将频率偏差量和滑差修正量引入雅可比矩阵中进行含风力机的潮流计算,采用两种频率偏差指标PRESF指标和APRESF指标对爬坡事件进行预测。将所述预测模型应用于5节点和10机39节点系统进行算例仿真,对结果的对比分析验证了该方法的有效性。
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- 关键词：频率偏差风电功率
- 基于集合经验模式分解和遗传-高斯过程回归的短期风速概率预测被引量：34
- 2015年
- 短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列进行集合经验模式分解,然后对各分量分别建立高斯过程回归模型,并引入遗传算法代替共轭梯度法,改进协方差函数的超参数寻优过程。最后叠加子序列预测结果得到风速概率预测结果,并与分位点回归法进行比较。仿真结果表明,该方法能够有效提高概率预测准确度,并为类似工程提供借鉴。
- 甘迪柯德平孙元章崔明建
- 关键词：遗传算法风速
- 一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
- 本发明涉及一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法，通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关函数的多目标适应度函数实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法对概率生成模型参数进行迭代寻优，得到大量预测...
- 崔明建柯德平甘迪孙元章
