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基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模
被引量：
32
1
作者
杨楠
黄禹
+4 位作者
叶迪
王璇
李宏圣
黎索亚
董邦天
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第13期3805-3812,共8页
研究多个风电场的联合概率密度,对于风电大规模并网及电力系统运行控制具有重要意义。该文提出一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场联合概率密度建模方法。首先以可变带宽代替固定带宽建立一种自适应的多变量非参数核密度...
研究多个风电场的联合概率密度,对于风电大规模并网及电力系统运行控制具有重要意义。该文提出一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场联合概率密度建模方法。首先以可变带宽代替固定带宽建立一种自适应的多变量非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造了一种以欧氏距离和最大距离为拟合性指标的带宽优化模型,最后利用序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,该文方法不仅较传统基于copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性,而且还较好地解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。
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关键词
多风电场出力相关性
多变量
非参数
核
密度估计
联合概率
密度
序优化
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职称材料
基于XGBoost算法的电力系统运行方式自动调整
被引量：
3
2
作者
刘瑶
金吉良
+5 位作者
李明乐
李小腾
向异
贾文皓
杜思君
丁涛
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2023年第8期69-78,共10页
随着可再生能源机组和灵活性负荷的大量接入,新型电力系统的复杂性和不确定性显著加剧,为电力系统运行方式的调整和计算带来巨大挑战。为此,本文提出一种基于极端梯度提升算法(XGBoost)的电力系统运行方式自动调整模型。该方法首先通过...
随着可再生能源机组和灵活性负荷的大量接入,新型电力系统的复杂性和不确定性显著加剧,为电力系统运行方式的调整和计算带来巨大挑战。为此,本文提出一种基于极端梯度提升算法(XGBoost)的电力系统运行方式自动调整模型。该方法首先通过多变量核密度估计对电力系统源-荷不确定性进行建模,得到考虑随机变量相关性的多机组/负荷的联合概率分布。其次,采用场景生成和缩减技术得到电力系统典型运行场景,通过模型驱动生成电力系统典型运行方式样本集。最后,设计XGBoost有监督机器学习模型,训练回归分类树学习电力系统运行方式映射关系,实现电力系统运行方式的在线自动调整。算例结果证明了本文所提方法的有效性和精确性。
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关键词
电力系统运行方式
源-荷不确定性
多变量核密度估计
XGBoost
机器学习
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职称材料
题名
基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模
被引量：
32
1
作者
杨楠
黄禹
叶迪
王璇
李宏圣
黎索亚
董邦天
机构
新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第13期3805-3812,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51607104)
湖北省教育厅优秀中青年科技创新团队项目(T201504)~~
文摘
研究多个风电场的联合概率密度,对于风电大规模并网及电力系统运行控制具有重要意义。该文提出一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场联合概率密度建模方法。首先以可变带宽代替固定带宽建立一种自适应的多变量非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造了一种以欧氏距离和最大距离为拟合性指标的带宽优化模型,最后利用序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,该文方法不仅较传统基于copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性,而且还较好地解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。
关键词
多风电场出力相关性
多变量
非参数
核
密度估计
联合概率
密度
序优化
Keywords
Output correlation of multiple wind farms
multivariable nonparametric kernel density estimation
joint probability density
ordinal optimization
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于XGBoost算法的电力系统运行方式自动调整
被引量：
3
2
作者
刘瑶
金吉良
李明乐
李小腾
向异
贾文皓
杜思君
丁涛
机构
国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
国家电网有限公司西北分部
西安交通大学电气工程学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2023年第8期69-78,共10页
基金
国网陕西省电力有限公司科技项目(5226KY220004)。
文摘
随着可再生能源机组和灵活性负荷的大量接入,新型电力系统的复杂性和不确定性显著加剧,为电力系统运行方式的调整和计算带来巨大挑战。为此,本文提出一种基于极端梯度提升算法(XGBoost)的电力系统运行方式自动调整模型。该方法首先通过多变量核密度估计对电力系统源-荷不确定性进行建模,得到考虑随机变量相关性的多机组/负荷的联合概率分布。其次,采用场景生成和缩减技术得到电力系统典型运行场景,通过模型驱动生成电力系统典型运行方式样本集。最后,设计XGBoost有监督机器学习模型,训练回归分类树学习电力系统运行方式映射关系,实现电力系统运行方式的在线自动调整。算例结果证明了本文所提方法的有效性和精确性。
关键词
电力系统运行方式
源-荷不确定性
多变量核密度估计
XGBoost
机器学习
Keywords
power system operation mode
source-load uncertainty
multivariate kernel density estimation
XG-Boost
machine learning
分类号
TM734 [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
基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模
杨楠
黄禹
叶迪
王璇
李宏圣
黎索亚
董邦天
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
32
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于XGBoost算法的电力系统运行方式自动调整
刘瑶
金吉良
李明乐
李小腾
向异
贾文皓
杜思君
丁涛
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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