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基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法
被引量：
26
1
作者
杨楠
周峥
+3 位作者
陈道君
王璇
李宏圣
黎索亚
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期2028-2035,共8页
研究风电波动概率模型对于风电一体化及运行具有积极影响。该文提出一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。首先通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取,基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型,然后...
研究风电波动概率模型对于风电一体化及运行具有积极影响。该文提出一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。首先通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取,基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型,最后利用约束序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,所改进的风功率波动量概率密度模型较传统基于参数估计的模型具有更高的精确性和适用性,并且基于约束序优化的求解算法提升非参数估计方法的计算效率。
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关键词
序优化
风功率波动性
非参数核密度估计
概率密度
小波分解
带宽优化
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职称材料
基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
被引量：
21
2
作者
杨楠
黄禹
+3 位作者
叶迪
鄢晶
张磊
董邦天
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期910-917,共8页
在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分...
在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法对风功率进行分解并提取波动量,然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模,并基于此模型进行自适应改进。最后,采用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性,还验证了建模的精确性和适用性。
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关键词
信号分解
风功率波动性
核密度估计
约束序优化
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职称材料
题名
基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法
被引量：
26
1
作者
杨楠
周峥
陈道君
王璇
李宏圣
黎索亚
机构
新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)
国网湖北省电力公司武汉供电公司
国家电网湖南省电力公司电力科学研究院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期2028-2035,共8页
基金
国家自然科学基金(51607104)
文摘
研究风电波动概率模型对于风电一体化及运行具有积极影响。该文提出一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。首先通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取,基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型,最后利用约束序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,所改进的风功率波动量概率密度模型较传统基于参数估计的模型具有更高的精确性和适用性,并且基于约束序优化的求解算法提升非参数估计方法的计算效率。
关键词
序优化
风功率波动性
非参数核密度估计
概率密度
小波分解
带宽优化
Keywords
ordinal optimization
wind power fluctuation
non-parametric kernel density estimation
probability density
wavelet decomposition
bandwidth optimization
分类号
TM81 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
被引量：
21
2
作者
杨楠
黄禹
叶迪
鄢晶
张磊
董邦天
机构
新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)
国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期910-917,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51607104)
三峡大学学位论文培优基金项目资助(2018SSPY080)~~
文摘
在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法对风功率进行分解并提取波动量,然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模,并基于此模型进行自适应改进。最后,采用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性,还验证了建模的精确性和适用性。
关键词
信号分解
风功率波动性
核密度估计
约束序优化
Keywords
signal decomposition
wind power fluctuation characteristics
kernel density estimation
constrained ordinal optimization
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法
杨楠
周峥
陈道君
王璇
李宏圣
黎索亚
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
26
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职称材料
2
基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
杨楠
黄禹
叶迪
鄢晶
张磊
董邦天
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
21
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