国家自然科学基金(51307017)
- 作品数：52 被引量：422H指数：13
- 相关作者：杨茂孙涌穆钢齐玥严干贵更多>>
- 相关机构：东北电力大学淄博供电公司华北电力大学（北京）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
- 特高压直流输电接地极大地电阻率测量方法研究被引量：14
- 2015年
- 介绍了几种工程上常用的测量大地土壤电阻率的方法,包括电流注入法、电位拟合法和电磁耦合法,给出各种测量方法的基本原理或布置图。通过公式推导,揭示了几种电流注入法(包括温纳排列、库勒伯格排列和不等距四极布置)之间的联系和区别,并对文中所提及的各种测量方法的适用范围和特点进行比较。通过比较,结合特高压直流输电工程中接地极设计的实际要求,提出大地电磁测深法(MT法)在特高压直流接地极设计中的优势和应用前景。
- 马成廉刘利则徐冰杨培宏闫旭东魏恺
- 关键词：特高压直流接地极大地电磁测深法
- 基于t Location-Scale分布的风电功率概率预测研究被引量：14
- 2017年
- 风电功率特有的随机波动性,导致风电功率点预测方法的预测精度不高,增加了风电并网的难度,致使风电场弃风现象严重。基于风电功率点预测的基础上,风电功率概率预测可以预测出风电功率的波动范围,为电力系统的安全运行以及电网调度运行给出不确定信息和可靠性评估依据。提出了一种基于t locationscale分布的风电功率概率预测方法,即采用t location-scale函数来描述风电功率预测误差概率分布,并以此建立误差分布,基于已建立的误差分布可以进行概率预测。并引进了覆盖率和平均带宽来评价预测区间的优劣程度。利用吉林省西部某风电场历史数据验证了该方法的可靠性。
- 杨茂杜刚
- 关键词：风电风电功率弃风风电并网
- 基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究被引量：7
- 2014年
- 大规模风电并入电网将对电网的规划建设、分析控制以及电能质量等方面产生显著的影响,高精度的超短期风电功率预测可以对含大规模风电电力系统的安全调度和稳定运行提供可靠的依据。文章对风电功率的超短期预测方法进行了研究,以混沌理论为基础,对相空间重构参数进行了计算,提出了基于改进KNN(KNearest Neighbor)算法的风电功率实时预测方法,并且应用多个评价指标来对预测结果进行评价,以吉林西部某风电场实测数据为例,验证了模型的有效性。
- 杨茂贾云彭穆钢严干贵刘佳
- 关键词：功率预测混沌时间序列相空间重构KNN算法
- 基于小波实时分解模式的风功率协同预测研究
- 2015年
- 利用小波理论建立风电功率多步预测模型,针对预测模型中预测值随预测步数恶化的问题,引入小波实时分解模式,对不同频段分量的特性采用不同方法分别预测,最终将结果叠加得到多步预测值,结合国家能源局对于风电场风电功率实时预测的指标,通过吉林省某风电场的实测风电功率数据验证该方法的有效性。
- 杨茂孙涌穆钢严干贵张明明
- 关键词：风电功率小波分解多步预测
- 风电功率多采样间隔下损失信息度量及对预测影响研究被引量：1
- 2015年
- 从采样间隔的角度分析风电功率的波动特性,提出波动标准差和信息熵指标,以此来衡量采样间隔变化后损失的信息量,分析其与多步滚度预测误差之间的关系。以吉林西部某风电场的实测数据为例,利用所提出的指标进行研究,给出合理的风电功率多步滚动预测模式下的采样间隔推荐值。
- 杨茂齐玥刘铁
- 关键词：风电功率信息熵
- 基于最大相关最小冗余相关向量机的风电功率缺失数据补齐研究被引量：10
- 2017年
- 首先分析得出与功率有关的变量,然后根据互信息理论对变量通过最大相关最小冗余的原则进行特征选取,挖掘特征与功率之间的联系,最后根据这种联系对功率数据进行补齐。利用该方法对吉林省某风电场进行算例验证,结果表明,随机缺失的数据补齐之后的准确率高于连续缺失后补齐的结果,而且基于相关向量机模型补齐的输出功率的结果误差减小,准确率提高。
- 杨茂张强
- 关键词：风电功率数据补齐互信息相关向量机
- 基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的风电功率实时预测研究被引量：8
- 2017年
- 文章针对风电功率预测的精度问题,提出了一种基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的神经网络预测模型。通过建立灰色缓冲算子,消除数据中的冲击扰动,还原其本身的特性;对缓冲之后的数据进行训练,建立人工神经网络进行滚动预测;利用卡尔曼滤波器对预测结果进行二次修正,消除预测结果中的奇异点。仿真结果表明,与传统的预测方法相比,该模型可有效地提高预测精度。
- 杨茂黄宾阳
- 关键词：风电功率缓冲算子卡尔曼滤波
- 基于相空间重构的风电功率波动特性分析及其对预测误差影响被引量：13
- 2015年
- 精确的风电功率预测是保证含大规模风电电力系统安全稳定运行的重要基础。为提高风电功率预测精度,已开展了诸多研究,新的预测方法不断涌现。但任何方法都无法保证无差预报,究其原因,风电功率的预测精度不但和预测方法有关,还与风电功率波动特性有关。该文阐述了评价风电功率波动特性的必要性;在相空间重构基础上,利用递归图和递归率对风电功率时间序列波动特性分别进行了定性和定量的刻画,以表征风电功率波动新模态产生的机率;分析了不同空间尺度下递归率的变化规律,建立了分析风电功率时间序列波动特性与预测误差关系的方法,最后给出了利用递归率为风电场管理机构确定切实可行且公平的预测精度考核指标提供依据的方法。文章算例说明了方法的有效性。
- 杨茂齐玥
- 关键词：风电功率相空间重构
- 基于相关向量机的风电功率实时预测研究被引量：1
- 2016年
- 风能的波动性和随机性给风电功率预测带来了很大的影响,准确合理的预测可以使系统可靠、持续、稳定运行。提出一种基于相关向量机的超短期风电功率预测方法。相关向量机是在贝叶斯理论的基础上提出的一种概率学习模型,与支持向量机相比,相关向量机具有概率模型稀疏、核函数计算量小等优点。对滚动多步预测模型进行了分析,建立了相关向量机的风电功率预测模型。利用该方法对吉林西部若干风电场进行功率预测,结果表明,所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的应用价值。
- 杨茂张强
- 关键词：风电功率相关向量机
- 基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测被引量：20
- 2016年
- 随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义。阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变换(WT)的风电功率爬坡事件识别方法,建立了风电功率爬坡事件的WT-SVM预测模型。以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的识别与预测。结果表明,基于WT的方法可以快速准确地识别风电功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件预测模型可以提高风电功率爬坡事件预测准确度。
- 刘红柳杨茂
- 关键词：风电功率小波变换支持向量机
