风速

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基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测
《电力系统保护与控制》2025年第8期117-129,共13页潘超 王超 孙惠 孟涛 
国家重点研发计划项目资助(2022YFB2404000)。
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之...
关键词：超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度 
贝叶斯优化超参数的空时融合压缩残差网络在风速区间预测中的研究
《电力系统保护与控制》2025年第1期13-23,共11页伍耘 葛佳敏 王文烨 李小勇 车亮 
国家重点研发计划项目资助(2021YFB2601504)。
针对风电场规划中风速的高随机性问题,提出了一种基于小样本空时融合压缩残差网络点预测(spatio-temporal integration and compression deep residual,STiCDRS)模型。该模型旨在深入挖掘风速序列中的空间和时间特征,以提升点预测精度...
关键词：风速预测 时序卷积网络 STiCDRS模型 GPR区间预测 贝叶斯优化 
计及NWP风速横纵向误差的循环确定性策略梯度风速修正模型
《电力系统保护与控制》2024年第23期10-21,共12页黄南天 唐立鹏 戴千斌 
吉林省科技发展计划项目资助(20210201126GX)。
目前数值天气预报(numerical weatherpr ediction, NWP)风速修正方法大多基于纵向误差的幅值特性评估建模,忽视了NWP风速序列与历史风速序列间超前或延迟效应导致的横向误差对NWP风速修正的潜在影响。因此,提出计及NWP风速横纵向误差的...
关键词：数值天气预报 横向误差 纵向误差 超前/滞后时序区间 循环确定性策略梯度 
含SVG的双馈风场风速变化条件下高频谐振问题分析被引量：3
《电力系统保护与控制》2024年第5期38-50,共13页陈继开 李平 常旗峰 郝鑫 胡应宏 
国家自然科学基金项目资助(52077030);国网冀北电力有限公司重点科技项目资助(52018K22001C)。
大规模风电并网导致宽频谐振问题日渐凸显,业内多认为电缆电容效应、控制器参数变化等是导致谐振的主要因素,而关于静止无功发生器(static var generator, SVG)、风功率变化与高频谐振内在因果关系研究尚未展开。针对低风速风场系统高...
关键词：静止无功发生器 双馈风机 高频谐振 风速变化 
基于混合模型的超短期风速区间预测被引量：12
《电力系统保护与控制》2022年第22期49-58,共10页张金良 刘子毅 
国家自然科学基金项目资助(71774054);中央高校基本科研业务专项资金资助(2019MS055)。
准确的风速预测能够促进大规模的风电并网,保证电力系统的安全稳定运行。针对传统点预测方法难以表征预测结果概率可信度问题,提出一种基于模糊信息粒化、改进长短期记忆网络与差分自回归移动平均模型的混合区间预测模型。首先,采用自...
关键词：风速区间预测 模糊信息粒化 改进长短期记忆神经网络 差分自回归移动平均模型 混合模型 
计及风速不确定性及相关性的风电场分区虚拟惯量估计被引量：17
《电力系统保护与控制》2022年第10期123-131,共9页马喜平 何世恩 姚寅 甄文喜 王臣赟 张先明 
国家电网公司科技项目资助(522722191005)。
随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进,风电在全国各个区域电网的渗透率将高速提升。然而大规模风电场无法提供转动惯量支撑,引入虚拟惯量控制后亦缺少能够分区且精确的虚拟惯量评估方法。考虑了风场内风速的随机性及相关性,...
关键词：COPULA函数 谱聚类算法 虚拟惯量 
基于自适应组合模型的超短期风速预测被引量：12
《电力系统保护与控制》2022年第4期120-128,共9页关永锋 喻敏 胡佳 
国家自然科学基金项目资助(51877161);湖北省教育厅科研计划指导项目资助(2018006);冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金资助(Y202007)。
风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响。考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测。首先,采用变分模态分解算法将风速序列分...
关键词：参数优化的变分模态分解 自回归差分移动平均模型 粒子群优化算法 极限学习机 超短期风速预测 
基于PSOGSA全参数连分式的风速预测模型被引量：12
《电力系统保护与控制》2020年第23期100-107,共8页张旭 张宏立 王聪 
国家自然科学基金项目资助(51767022、51967019,51575469);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目资助(2019D01C082)。
风的间歇性和时变性限制了风电场的发电能力,准确的风速预测有助于减小风力发电入网对电力系统的运行方式安排带来的影响。针对风速时间序列存在的复杂变化和混沌特性,为了提高预测精度和简化预测数学模型结构,提出一种结合万有引力搜...
关键词：风速预测 混沌特性 全参数连分式 PSOGSA 多时间尺度 
基于VMD和LSTM的超短期风速预测被引量：70
《电力系统保护与控制》2020年第11期45-52,共8页王俊 李霞 周昔东 张凯 
重庆市科委社会民生专项基金资助(cstc2016shmszx30002)。
风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的超短期风速预测新方法。首先利用变分模态方法将风速序列分解成一系列不同的子模态以降低原始数据的复杂...
关键词：超短期风速预测 变分模态分解 固有模态分量 去噪 长短期记忆网络 
基于CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法被引量：20
《电力系统保护与控制》2020年第12期90-96,共7页韩宏志 唐振浩 
国家重点研发计划项目资助(2018YFB1500803)。
为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修...
关键词：风速预测 回声状态网络 CEEMDAN CART 预测值修正 
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