短期风电功率预测

作品数：327被引量：2562H指数：32
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基于K-means++与ELM的短期风电功率预测模型研究被引量：5
《电测与仪表》2024年第6期45-50,共6页陈天阳 钱政 荆博 韩妙荃 
国家自然科学基金资助项目(61573046);教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT1203)。
风能的波动性对风电产业的迅速发展带来了巨大挑战,准确可靠的短期风电功率预测对满足电网调度以及降低度电成本具有重要意义。文中提出了一种基于K-means++聚类分析和极限学习机ELM的短期风电功率预测方法,同时使用数值天气预报(NWP)...
关键词：K-means++聚类 ELM 短期 功率预测 NWP 
基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测被引量：4
《电测与仪表》2024年第5期126-134,145,共10页孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 
国家自然科学基金资助项目(52067021);新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2019Y013);新疆大学博士启动基金项目(BS190221)。
为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风...
关键词：风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络 
基于CNN和LightGBM的新型风电功率预测模型被引量：29
《电测与仪表》2021年第11期121-127,共7页张爱枫 段新宇 何枭峰 
考虑到风力发电具有波动和不确定的特点,难以预测,文章提出了基于卷积神经网络和LightGBM算法相结合的新型风电功率预测模型。通过分析风电场与相邻风电场原始数据的时序特征,构建出新的特征集;应用卷积神经网络(CNN)从输入数据中提取信...
关键词：风力发电 卷积神经网络 LightGBM 短期风电功率预测 融合模型 
基于自适应变异蝙蝠优化BP神经网络的短期风电功率预测被引量：13
《电测与仪表》2021年第4期121-127,共7页徐鹏超 李琰 赵艳雷 
国家重点研发计划项目(2017YFB0902800);国家电网公司科技项目(52094017003D)。
风电规模化并网技术的大力发展,进一步增大了对电力系统规划与运行的影响。现今,风电机组出力面临着波动的随机性以及不确定性的技术性问题,为了提高短期风电功率预测的精度,文中提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化...
关键词：自适应变异 BP神经网络 蝙蝠算法 t分布变异 短期风电功率预测 
基于MEEMD-KELM的短期风电功率预测被引量：11
《电测与仪表》2020年第21期92-98,共7页赵睿智 丁云飞 
国家自然科学基金资助项目(11302123);上海市浦江人才计划(15PJ1402500)。
风电功率时序信号是间歇性、波动性的非平稳信号,信号的平稳化处理是风电功率预测的关键。针对EEMD在分解风功率时序信号时存在模态混淆、伪分量和较大的重构误差等问题,将MEEMD用于风功率信号分解并与KELM模型相结合,提出了基于MEEMD-K...
关键词：MEEMD KELM 风电功率预测 排列熵 模态混淆 
基于压缩感知的短期风电功率预测相似数据分析方法被引量：3
《电测与仪表》2019年第12期98-103,共6页杜凯 王鹤 綦雪松 
国家电网公司科技发展计划项目(KY-SD-2016-204-JLDKY)
准确及时的短期风电功率预测对包含大规模风电的电力系统运行调度、检修计划、备用安排有着重要意义。引入温度、风速、风向及其各自的最大变化范围等对风电功率影响较大的因素作为风电模式特征,利用其时段周期性,提出一种基于压缩感知...
关键词：风电功率预测 相似数据 压缩感知 
ACPSO-WFLN算法在短期风电功率预测中的应用被引量：1
《电测与仪表》2019年第13期76-80,共5页杨春霞 王耀力 
全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目(2016-ZX-095)
针对传统小波神经网络初始参数设定困难、容易陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化的小波链神经网络(WFLN)。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接网络相融合,构建小波链神经网络,加强网络并行运算能力;...
关键词：短期风电功率预测 小波链神经网络 粒子群优化算法 自适应混沌粒子群算法 
基于VMD-SE-IPSO-BNN的超短期风电功率预测被引量：9
《电测与仪表》2018年第2期45-51,共7页殷豪 董朕 孟安波 
广东省科技计划项目(2016A010104016);广东电网公司科技项目(GDKJQQ20152066)
准确预测风电功率对风电规模化并网至关重要。为了更精确的对风电功率进行预测,提出一种基于可变模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)和改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO...
关键词：超短期风电功率预测 可变模式分解 样本熵 改进粒子群算法 贝叶斯神经网络 预测精度 
基于超短期风电功率预测的混合储能控制策略研究被引量：5
《电测与仪表》2017年第15期50-57,共8页李燕青 袁燕舞 郭通 王子睿 仝年 史依茗 
国家自然科学基金资助项目(51177047)
为了改善风机出力特性,提出了一种基于超短期风电功率预测的混合储能控制策略。首先,利用解析模态分解方法从风电信号中提取低频信号,采用了一种改进布谷鸟方法优化支持向量机的惩罚因子参数和核函数参数进行超短期功率预测;然后,对低...
关键词：混合储能 解析模态分解 改进布谷鸟 超短期功率预测 功率波动 自适应调节 
基于改进鱼群优化支持向量机的短期风电功率预测被引量：10
《电测与仪表》2016年第3期80-84,共5页王永翔 陈国初 
上海市教委科研创新项目(13YZ140);上海市教委重点学科(J151901);上海市自然科学然金项目(11ZR1413900)
针对人工鱼群算法中固定的视野和步长导致算法寻优速度变慢、易陷入局部最优等问题,引入了一个变系数因子来自适应调节人工鱼在聚群、追尾和觅食行为中的视野和步长;此外,为了降低算法后期运算复杂度以获得更多有效的人工鱼,加入一种人...
关键词：人工鱼群算法 支持向量机 变系数因子 功率预测 
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