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一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法
被引量：
11
1
作者
温玉琦
《广东电力》
2019年第9期167-176,共10页
当前已有的基于物理模型或数据驱动方法在含风电电力系统实际应用中,存在着计算效率、预测精度以及计算结果可靠性之间的矛盾,为此提出了一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。首先推导能够计及风电机...
当前已有的基于物理模型或数据驱动方法在含风电电力系统实际应用中,存在着计算效率、预测精度以及计算结果可靠性之间的矛盾,为此提出了一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。首先推导能够计及风电机组参与频率调节的系统频率响应(system frequency response,SFR)模型,解决传统的SFR模型无法准确适用于风电渗透率较高电网的问题;然后考虑SFR模型存在的计算精度问题,提出一种基于多输出支持向量机回归(support vector regression,SVR)的频率动态响应预测方法;最后利用基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)模型实现将改进后的SFR模型方法与SVR模型方法相融合,得到在小容量样本下快速获得高精度的频率动态响应预测结果。借助IEEE-39节点的含风电系统仿真算例分析验证了所提方法的适用性、准确性和优越性。
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关键词
含风电电力系统
频率动态响应
系统
频率响应
支持向量机回归
自适应神经模糊推理
系统
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职称材料
含风电场的旋转备用容量优化调度研究
2
作者
孙鹤旭
张航
+1 位作者
雷兆明
张维
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第12期2270-2277,共8页
为保证含风电电力系统的安全稳定与经济运行,构建了以最小化系统运行成本为目标的旋转备用容量优化调度模型。为提升模型的求解运算速度,提出一种改进的模拟植物生长算法对模型进行优化求解。针对算法在对模型求解时优化效率低、易陷入...
为保证含风电电力系统的安全稳定与经济运行,构建了以最小化系统运行成本为目标的旋转备用容量优化调度模型。为提升模型的求解运算速度,提出一种改进的模拟植物生长算法对模型进行优化求解。针对算法在对模型求解时优化效率低、易陷入局部最优等不足做出改进,将反向学习思想引入植物生长算法,对生长点进行反向变异以扩展算法的搜索空间;通过智能变步长搜索和精英集的变异机制,保证快速寻优的同时提高求解精度。通过标准测试函数验证了改进后的算法计算速度更快,寻优能力更强。最后,在IEEE 30节点系统上进行实例验证,实验结果表明,所提出的模型能够有效地解决含风电场的旋转备用容量优化调度问题。
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关键词
含风电电力系统
旋转备用
模拟植物生长算法
反向学习
智能变步长
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职称材料
题名
一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法
被引量：
11
1
作者
温玉琦
机构
广东电网有限责任公司佛山供电局
出处
《广东电力》
2019年第9期167-176,共10页
基金
中国博士后科学基金项目(2015M582443)
文摘
当前已有的基于物理模型或数据驱动方法在含风电电力系统实际应用中,存在着计算效率、预测精度以及计算结果可靠性之间的矛盾,为此提出了一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。首先推导能够计及风电机组参与频率调节的系统频率响应(system frequency response,SFR)模型,解决传统的SFR模型无法准确适用于风电渗透率较高电网的问题;然后考虑SFR模型存在的计算精度问题,提出一种基于多输出支持向量机回归(support vector regression,SVR)的频率动态响应预测方法;最后利用基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)模型实现将改进后的SFR模型方法与SVR模型方法相融合,得到在小容量样本下快速获得高精度的频率动态响应预测结果。借助IEEE-39节点的含风电系统仿真算例分析验证了所提方法的适用性、准确性和优越性。
关键词
含风电电力系统
频率动态响应
系统
频率响应
支持向量机回归
自适应神经模糊推理
系统
Keywords
Wind power system
Frequency dynamic response
SFR
SVR
ANFIS
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
含风电场的旋转备用容量优化调度研究
2
作者
孙鹤旭
张航
雷兆明
张维
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省控制工程技术研究中心
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第12期2270-2277,共8页
基金
河北省创新能力提升计划（18961604H）
河北省科技计划（17214304D）
河北省自然科学基金（F2018202206）
文摘
为保证含风电电力系统的安全稳定与经济运行,构建了以最小化系统运行成本为目标的旋转备用容量优化调度模型。为提升模型的求解运算速度,提出一种改进的模拟植物生长算法对模型进行优化求解。针对算法在对模型求解时优化效率低、易陷入局部最优等不足做出改进,将反向学习思想引入植物生长算法,对生长点进行反向变异以扩展算法的搜索空间;通过智能变步长搜索和精英集的变异机制,保证快速寻优的同时提高求解精度。通过标准测试函数验证了改进后的算法计算速度更快,寻优能力更强。最后,在IEEE 30节点系统上进行实例验证,实验结果表明,所提出的模型能够有效地解决含风电场的旋转备用容量优化调度问题。
关键词
含风电电力系统
旋转备用
模拟植物生长算法
反向学习
智能变步长
Keywords
wind power system
rotating reserve
plant growth simulation algorithm
opposition-based learning
intelligent variable step
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法
温玉琦
《广东电力》
2019
11
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职称材料
2
含风电场的旋转备用容量优化调度研究
孙鹤旭
张航
雷兆明
张维
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019
0
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职称材料
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