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题名基于极端学习机的光伏发电功率短期预测
被引量：12
- 1
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作者
刘士荣
李松峰
宁康红
周啸波
荣延泽
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
浙江省电力设计院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013年第2期372-376,共5页
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基金
浙江省科技厅重大专项重点工业项目(2009C11020)
国家自然科学基金项目(51007015)
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文摘
为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。
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关键词
光伏发电系统
相似日
极端学习机
发电功率预测
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Keywords
photovoltaic system
similar day
extreme learning machine
generated power forecasting
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分类号
TP27
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于极端学习机的光伏发电功率短期预测
被引量：3
- 2
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作者
刘士荣
李松峰
宁康红
周啸波
荣延泽
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
浙江省电力设计院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013年第3期386-390,共5页
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基金
浙江省科技厅重大专项重点工业项目(2009C11020)
国家自然科学基金项目(51007015)
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文摘
为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。
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关键词
光伏发电系统
相似日
极端学习机
发电功率预测
-
Keywords
photovoltaic system
similar day
extreme learning machine
generated power forecasting
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分类号
TP27
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名电流注入模型的配电网改进潮流算法
- 3
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作者
周啸波
柯贤波
惠华
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机构
西安交通大学电气工程学院
西北电力试验研究院
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出处
《西北电力技术》
2004年第3期23-25,30,共4页
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文摘
对基于电流注入模型的配电网潮流算法进行了研究和改进。通过近似简化使需要每次迭代都要更新的Jacobian矩阵成为一个固定矩阵,减少了计算时间。然后比较和分析了改进的算法同原算法和其他配电网潮流算法的各项性能,最后通过多个算例验证了该算法的有效性和正确性。
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关键词
配电网
潮流算法
电流注入模型
配电线路
电力系统
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于储能与氢气发生器的光伏并网功率控制
被引量：1
- 4
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作者
邹罗建
刘士荣
宁康红
周啸波
吴舜裕
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
浙江省电力设计院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2013年第2期152-156,共5页
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基金
浙江省科技计划重大专项重点资助项目(2009C11020)
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文摘
考虑光伏发电具有间歇性,用蓄电池储能系统和氢气发生器来调节并网功率,以提高光伏并网运行的稳定性.在光伏发电系统中安装一个高纯度氢氧发生器来产生氢气.用PSCAD/EMTDC对具有储能单元的光伏发电系统进行了建模和仿真.结果表明:在光照强度变化的情况下,采用四象限变流器控制的蓄电池储能系统能够快速平滑光伏发电系统输出的有功功率的波动.
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关键词
光伏模型
HHOG
蓄电池模型
功率波动
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Keywords
photovottaic model
HHOG
battery modet
power fluctuation
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分类号
TK91
[动力工程及工程热物理]
N94
[自然科学总论—系统科学]
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题名中长期负荷预测中一种改进的人工神经网络方法
被引量：2
- 5
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作者
柯贤波
周啸波
惠华
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机构
西安交通大学电气工程学院
西北电力试验研究院
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出处
《西北电力技术》
2004年第3期17-19,22,共4页
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文摘
给出了中长期负荷预测中一种改进的人工神经网络方法,着重考虑了历史年份的经济产值及负荷值等相关量与目标年负荷值的关系,在此基础上建立了电力系统中长期负荷预测的人工神经网络模型,并且使用改进的BP算法有效地实现了由这些历史相关量到预测目标年负荷的复杂映射。实例结果表明了该方法的准确性和实用性。
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关键词
电力系统
中长期负荷预测
人工神经网络
电网
数学模型
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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