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基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法被引量：31: 1; 作者李勋龚庆武 +1 位作者贾晶晶肖辉《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期124-133,共10页; 为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追... 展开更多; 关键词原子稀疏分解低频振荡模态参数振荡模式Prony分析时频分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测被引量：47: 2; 作者崔明建孙元章柯德平《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期6-11,26,共7页; 超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立... 展开更多; 关键词风力发电爬坡事件风电功率预测原子稀疏分解反向传播神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测被引量：10: 3; 作者崔明建孙元章 +1 位作者柯德平王树鹏《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期120-127,共8页; 采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更... 展开更多; 关键词风电预测原子稀疏分解人工神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用原子分解法的带并联补偿线路单相自适应重合闸被引量：22: 4; 作者贾晶晶龚庆武 +2 位作者李勋关钦月陈姝磊《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期117-123,共7页; 带并联补偿输电线路单相瞬时性故障时,故障相恢复电压阶段会同时存在工频分量和低频分量,从而形成拍频现象。目前,基于上述原理的自适应重合闸判据抗干扰能力不强,且不能确定准确的熄弧时间。对此,文中采用一种新的信号处理方法——原... 展开更多; 关键词自适应重合闸低频分量信号局部特征量原子稀疏分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO-OMP优化的WD-ASD超短期负荷预测被引量：10: 5; 作者曲正伟张坤 +3 位作者王云静韩艳丰郝丽丽王崇轶《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期39-45,共7页; 为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解(WD-ASD)的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于... 展开更多; 关键词超短期负荷预测原子稀疏分解正交匹配追踪粒子群优化小波分解最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法被引量：10: 6; 作者齐郑赵传宗 +2 位作者纪鹏张海王莹《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第2期121-125,共5页; 为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障... 展开更多; 关键词小电流接地系统单相接地故障原子稀疏分解匹配追踪自适应性衰减直流分量故障路径在线区段定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测被引量：14: 7; 作者张坤张金环 +5 位作者张巍巍刘云林张尚然赵玮王睿周博文《智慧电力》北大核心 2019年第5期32-37,共6页; 为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测。该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆... 展开更多; 关键词原子稀疏分解摇摆窗波动区间二维核密度估计区间预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法被引量：31: 1; 作者李勋龚庆武贾晶晶肖辉; 机构武汉大学电气工程学院长沙理工大学电气与信息工程学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期124-133,共10页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(201120702020012) 湖南省科技计划(2012FJ4128)资助项目; 文摘为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追踪(MP)算法将初始信号从Gabor原子库中分解得到最佳匹配原子,并采用伪牛顿法对参变量进行优化,进而求出衰减正弦量原子的参变量,最终完成整个低频振荡模态参数的提取过程。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,为电力系统稳定分析提供一种全新的途径和方法。; 关键词原子稀疏分解低频振荡模态参数振荡模式Prony分析时频分布; Keywords Atomic sparse decomposition, low-frequency oscillation, modal parameters,oscillation mode, Prony analysis, time-frequency distribution; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测被引量：47: 2; 作者崔明建孙元章柯德平; 机构武汉大学电气工程学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期6-11,26,共7页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215101) 国家自然科学基金重大项目(51190105) 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050218)~~; 文摘超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。; 关键词风力发电爬坡事件风电功率预测原子稀疏分解反向传播神经网络; Keywords wind power generation ramp events wind power forecasting atomic sparse decomposition(ASD) back propagation neural network; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测被引量：10: 3; 作者崔明建孙元章柯德平王树鹏; 机构武汉大学电气工程学院中国地质大学数理学院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期120-127,共8页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012-CB215101)~~; 文摘采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更新ASD的结果,进而滑动预测下一个时刻的风电功率。以实际风电场数据进行验证,结果证明了该模型可以有效地处理风电功率非平稳性,产生更为稀疏的分解效果,显著地降低了绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间。; 关键词风电预测原子稀疏分解人工神经网络模型; Keywords wind power forecasting atomic sparse decomposition ANN models; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用原子分解法的带并联补偿线路单相自适应重合闸被引量：22: 4; 作者贾晶晶龚庆武李勋关钦月陈姝磊; 机构武汉大学电气工程学院太原供电公司合肥供电公司; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期117-123,共7页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201120702020012)~~; 文摘带并联补偿输电线路单相瞬时性故障时,故障相恢复电压阶段会同时存在工频分量和低频分量,从而形成拍频现象。目前,基于上述原理的自适应重合闸判据抗干扰能力不强,且不能确定准确的熄弧时间。对此,文中采用一种新的信号处理方法——原子稀疏分解法分析非线性故障信号,以提取瞬时性故障时恢复电压阶段存在的低频分量,进而对故障性质作出判别;同时,原子稀疏分解法较强的时域和频域分析能力可以准确地确定故障熄弧时刻,为线路断路器的重合时刻整定提供依据。仿真实验验证了所述方法能够有效提高自适应重合闸性能。; 关键词自适应重合闸低频分量信号局部特征量原子稀疏分解; Keywords adaptive reclose low frequency components local characteristic of signal atomic sparse decomposition; 分类号 TM762.2 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO-OMP优化的WD-ASD超短期负荷预测被引量：10: 5; 作者曲正伟张坤王云静韩艳丰郝丽丽王崇轶; 机构电力电子节能与传动控制河北省重点实验室燕山大学华北电力大学电气与电子工程学院北京亦庄国际开发建设有限公司; 出处《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期39-45,共7页; 基金河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016064); 文摘为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解(WD-ASD)的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子稀疏分解(ASD)预测模型,分别对负荷的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。其中ASD分解过程由正弦原子库自适应匹配分解完成,并将粒子群算法(PSO)和正交匹配追踪(OMP)算法相结合以增强原子稀疏分解能力。实际负荷数据算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。; 关键词超短期负荷预测原子稀疏分解正交匹配追踪粒子群优化小波分解最小二乘支持向量机; Keywords short-term load forecasting atomic sparse decomposition orthogonal matching pursuit particle swarmoptimization wavelet decomposition least squares support vector machine; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法被引量：10: 6; 作者齐郑赵传宗纪鹏张海王莹; 机构华北电力大学电气与电子工程学院国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司国网辽宁省电力有限公司人董部国家电投集团东北电力有限公司抚顺抚电能源分公司; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第2期121-125,共5页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900105) 国网辽宁省电力有限公司科技项目(2017YF-32) 国家电网公司科技资助项目(SGLNFS00FZJS1700375); 文摘为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障点.仿真结果表明,匹配追踪算法可以快速有效地提取衰减直流分量,准确地实现小电流接地系统单相接地故障的在线区段定位.相比于传统算法,原子稀疏分解理论克服了传统非自适应性算法的局限性,提高了暂态信号成分提取的准确性.; 关键词小电流接地系统单相接地故障原子稀疏分解匹配追踪自适应性衰减直流分量故障路径在线区段定位; Keywords small current grounding system single-phase grounding fault atomic sparse decomposition matching pursuit adaptability attenuated DC component fault path online section location; 分类号 TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测被引量：14: 7; 作者张坤张金环张巍巍刘云林张尚然赵玮王睿周博文; 机构国网宁夏电力有限公司经济技术研究院天津职业大学机电学院北方民族大学电气信息工程学院河北省仪器仪表工程技术研究中心东北大学信息科学与工程学院; 出处《智慧电力》北大核心 2019年第5期32-37,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61703081)~~; 文摘为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测。该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆窗函数将历史风电数据划分为多个波动区间,使用二维核密度估计(KDE)模型逐步滚动获取预测值置信区间。实际风电场算例验证了该模型的自适应性、快速性、有效性及可信性,得到的区间可信度高,可为调度部门提供更多不确定信息,使风电资源得到有效利用。; 关键词原子稀疏分解摇摆窗波动区间二维核密度估计区间预测; Keywords atomic sparse decomposition swing window fluctuating region two-dimensional kernel density estimation interval prediction; 分类号 TM72 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法	李勋龚庆武贾晶晶肖辉	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2012	31	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测	崔明建孙元章柯德平	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2014	47	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测	崔明建孙元章柯德平王树鹏	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2014	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	采用原子分解法的带并联补偿线路单相自适应重合闸	贾晶晶龚庆武李勋关钦月陈姝磊	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2013	22	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于PSO-OMP优化的WD-ASD超短期负荷预测	曲正伟张坤王云静韩艳丰郝丽丽王崇轶	《电工电能新技术》 CSCD 北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法	齐郑赵传宗纪鹏张海王莹	《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心	2019	10	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测	张坤张金环张巍巍刘云林张尚然赵玮王睿周博文	《智慧电力》北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料