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吴家佳
作品数:
6
被引量:9
H指数:1
供职机构:
华北电力大学控制与计算机工程学院
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相关领域:
电气工程
自动化与计算机技术
兵器科学与技术
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合作作者
马林
华北电力大学
刘长良
华北电力大学
卢思瑶
华北电力大学
周建伟
华北电力大学
周翔
华北电力大学
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机构
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华北电力大学
作者
5篇
吴家佳
2篇
马林
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叶露
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杨晨
1篇
叶建芳
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朱达
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左振勇
1篇
李洋
1篇
冯杰成
1篇
刘长良
1篇
朱明
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贾晓霞
1篇
周翔
1篇
周建伟
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卢思瑶
传媒
1篇
热能动力工程
年份
2篇
2017
2篇
2013
1篇
2012
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6
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一种太阳能电池板的定期自动除尘装置
本实用新型公开了一种太阳能电池板的定期自动除尘装置,单片机将某个时刻的光强传感器和温度传感器采集的光强信号和温度信号处理后变为对应该光强信号和温度信号的电池板的理想发电功率,并将该电池板的理想发电功率与此时刻功率传感器采...
马林
郑伟烁
吴家佳
周建伟
李洋
贾晓霞
林振望
聂齐齐
文献传递
基于极端学习机的短期风电功率预测研究
风电出力具有波动性和间歇性,大规模风电接入系统会对电网的电能质量带来不良影响,对电网的安全、稳定运行带来严峻挑战,精确的风电场输出功率预测是应对大规模风电并网问题,提高风电比例的有效手段之一。当前,国内对风电功率预测还处...
吴家佳
关键词:
风力发电
输出功率
极端学习机
文献传递
基于核极端学习机的短期风电功率预测研究
被引量:8
2017年
随着风力发电的大规模发展和并网运行,风电场输出功率的精确预测对电力系统的运行具有重大意义。针对风力发电功率具有非线性和非平稳的特性,利用经验模态分解和核极端学习机结合的方法对短期风力发电功率预测进行研究。通过经验模态分解把风电功率时间序列分解成为一系列相对平稳的子数据序列,对每个子数据序列采用核极端学习机算法分别进行模型建立与预测,把每个预测模型得到的子数据序列预测值相加获得最终的风电功率预测值。基于此方法的某风电场输出功率实例数据预测仿真结果表明,该方法的预测模型能更好地跟踪风电功率的变化,预测误差比单独KELM方法减小7.6%,比EMD-SVM方法减小1.7%,能够在一定程度上提高风电功率预测的准确性。
刘长良
吴家佳
关键词:
风力发电
功率预测
经验模态分解
一种水泥厂低压电气自动化监控系统
本实用新型公开了一种水泥厂低压电气自动化监控系统,由管理层设备、信息处理层设备和现场层设备组成,各层设备之间通过200M以上高速网络进行通信,该系统具有成本低、功能全、自动化程度高、安全稳定、操控维护方便的特点,能够本地...
郑伟烁
聂齐齐
吴家佳
林振望
叶建芳
游太稳
叶露
周翔
文献传递
一种光强可调式电控照明灯
本实用新型涉及一种照明灯,尤其是一种光强可调式电控照明灯,它包括一照明灯和一灯座,照明灯安装于灯座上,其特征在于:所述的灯座通过控制导线与一电压控制器相接,电压控制器通过电源线与一插头相接;所述的电压控制器,其包括一控制...
左振勇
冯杰成
卢思瑶
朱明
朱达
杨晨
马林
吴家佳
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