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考虑热带气旋下爬坡致因的风电功率爬坡直接预测: 1; 作者严佳丽任必兴 +2 位作者陈思媛崔明建陈春宇《高压电器》北大核心 2025年第5期179-188,共10页; 热带气旋引发的强风天气现象导致海上风电场输出功率变化异常,形成风电功率爬坡现象,严重威胁岸上主电网的安全运行。基于此,通过分析与构建考虑热带气旋典型气象因素的爬坡致因,提出了一种基于关键爬坡致因的海上风电爬坡事件预测方法... 展开更多; 关键词热带气旋风电功率爬坡直接爬坡预测集成学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新型的风电功率爬坡段识别方法被引量：8: 2; 作者匡洪海王建辉 +2 位作者张瀚超朱国平张曙云《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1752-1759,共8页; 提出一种基于极值点提取的风电功率爬坡段识别方法。首先设计了极值提取算法并提取功率极值序列,结果表明了极值序列的代表性,并达到了数据压缩的效果;其次对比了几种典型的爬坡识别方法,结果显示,爬坡定义的片面性以及阈值设定的非代... 展开更多; 关键词风电功率爬坡识别方法极值提取适用性; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型被引量：20: 3; 作者叶林路朋 +4 位作者滕景竹翟丙旭吴林林蓝海波仲悟之《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期49-58,共10页; 随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转... 展开更多; 关键词风电功率爬坡事件最优旋转门算法极限学习机风电功率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法被引量：21: 4; 作者欧阳庭辉查晓明 +2 位作者秦亮熊一黄鹤鸣《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期572-580,共9页; 为了满足爬坡预测所需的长期高精度风电功率预测要求,提出基于相似性修正的风电功率爬坡预测方法。该方法首先根据Granger因果检测法提取数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中对风电功率预测有效的气象变量,保证基于气象... 展开更多; 关键词风电功率爬坡预测多变量模型支持向量回归机相似爬坡事件; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于前置分解组合预测方法的风电功率爬坡预测研究被引量：7: 5; 作者黄麒元王致杰 +2 位作者杜彬盛戈皞刘三明《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第12期1847-1852,共6页; 我国高集中大规模的风电并网发展模式,使风电功率的波动性和不确定性对电网稳定造成越来越大的影响。在目前风电功率爬坡研究的基础上,提出了一种结合前置分解的组合预测算法,并建立了组合预测模型。通过对风电功率爬坡事件的特性分析,... 展开更多; 关键词风电功率爬坡功率波动爬坡预测稀疏分解粒子群; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络特征提取的风电功率爬坡预测被引量：39: 6; 作者景惠甜韩丽高志宇《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期98-105,共8页; 为提高风电功率爬坡预测的准确性,提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的风电功率爬坡预测方法。首先,针对风电功率爬坡发生次数少、特征复杂、预测模型难以对小样本爬坡事件有效学习的问题,使用卷积神经网络对风... 展开更多; 关键词风电功率爬坡预测卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制风电爬坡; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于爬坡特征与改进PRAA的深远海风电功率短期预测研究: 7; 作者黄冬梅张佳慧 +2 位作者时帅宋巍杜伟安《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期187-198,共12页; 深远海海域情况复杂,海面风速极易受海洋中尺度事件影响。所造成的异常数据点和Bump事件将导致爬坡检测准确率下降,影响深远海风电功率短期预测精度。因此,提出了一种同时考虑爬坡事件以及深远海气象因素的深远海风电功率短期预测方法... 展开更多; 关键词深远海风电风电功率爬坡事件 PRAA 爬坡特征量风电功率短期预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度被引量：13: 8; 作者拜润卿常平 +1 位作者刘文飞汤奕《电测与仪表》北大核心 2020年第22期1-6,共6页; 针对风电并网消纳困难问题,文中利用光热电站中蓄热系统的可调度性和电加热装置自身的消纳能力,提出一种光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度方法。该方法以一种光热-风电系统结构为基础,分析光热电站的内部简化模型和风电功率爬坡... 展开更多; 关键词光热电站风电消纳风电功率爬坡光热-风电优化模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑热带气旋下爬坡致因的风电功率爬坡直接预测: 1; 作者严佳丽任必兴陈思媛崔明建陈春宇; 机构中国矿业大学电气工程学院国网江苏省电力有限公司电力科学研究院国网南京市江宁区供电公司天津大学电气自动化与信息工程学院; 出处《高压电器》北大核心 2025年第5期179-188,共10页; 基金国家自然科学基金项目(52207142,52207130) 江苏省自然科学基金项目(BK20210512)。; 文摘热带气旋引发的强风天气现象导致海上风电场输出功率变化异常,形成风电功率爬坡现象,严重威胁岸上主电网的安全运行。基于此,通过分析与构建考虑热带气旋典型气象因素的爬坡致因,提出了一种基于关键爬坡致因的海上风电爬坡事件预测方法。首先,分析了热带气旋条件下典型气象因素对风电功率及其爬坡的影响,构建了风电功率爬坡归因模型与爬坡致因关键特征。然后,基于爬坡致因关键特征,采用代价敏感逻辑回归模型、加权朴素贝叶斯模型和代价敏感随机森林模型,构建直接爬坡预测基础模型。最后,针对基础模型,采用基于bagging的集成学习方法提升了模型鲁棒性与预测精度。算例结果表明,相较于特征3元组,特征5元组可使各基础模型的精确度分别提升16.63%、10.94%和2.52%。相较于基础模型,组合模型可以保证5dB到25dB信噪比下的鲁棒性,组合模型在信噪比为25dB时精确度可达93%,证实了所提模型在不平衡数据集以及噪声环境下的适用性。; 关键词热带气旋风电功率爬坡直接爬坡预测集成学习; Keywords tropical cyclones wind power ramp direct ramp predication ensemble learning; 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

题名一种新型的风电功率爬坡段识别方法被引量：8: 2; 作者匡洪海王建辉张瀚超朱国平张曙云; 机构湖南工业大学电气与信息工程学院国网湖南省电力有限公司; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1752-1759,共8页; 基金湖南省自然科学基金项目(2018JJ4076)~~; 文摘提出一种基于极值点提取的风电功率爬坡段识别方法。首先设计了极值提取算法并提取功率极值序列,结果表明了极值序列的代表性,并达到了数据压缩的效果;其次对比了几种典型的爬坡识别方法,结果显示,爬坡定义的片面性以及阈值设定的非代表性是复杂爬坡事件识别精度差的主要原因。基于上述问题,提出了基于极值点提取的风电功率爬坡段识别法,引入了驻点和爬坡段的概念,对爬坡事件进行了重新定义,并利用累积概率的数理统计方法讨论了爬坡阈值的设定问题;进一步识别和分析了云南某风电场2014年全年的爬坡情况,并在此基础上分析了爬坡段的特征,结果表明了新算法的适用性。; 关键词风电功率爬坡识别方法极值提取适用性; Keywords wind power climbing identification method extreme value extraction applicability; 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

题名考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型被引量：20: 3; 作者叶林路朋滕景竹翟丙旭吴林林蓝海波仲悟之; 机构中国农业大学信息与电气工程学院国网冀北电力有限公司电力调度控制中心国网冀北电力有限公司电力科学研究院中国电力科学研究院有限公司; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期49-58,共10页; 基金国家电网公司科技项目(5201011600TS) 国家自然科学基金资助项目(51677188) 国家自然科学基金中英国际合作交流基金资助项目(51711530227)~~; 文摘随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。; 关键词风电功率爬坡事件最优旋转门算法极限学习机风电功率预测; Keywords wind power ramping event(WPRE) optimized swinging door algorithm extreme learning machine(ELM) wind power forecasting; 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

题名基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法被引量：21: 4; 作者欧阳庭辉查晓明秦亮熊一黄鹤鸣; 机构武汉大学电气工程学院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期572-580,共9页; 基金国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2012CB215101)~~; 文摘为了满足爬坡预测所需的长期高精度风电功率预测要求,提出基于相似性修正的风电功率爬坡预测方法。该方法首先根据Granger因果检测法提取数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中对风电功率预测有效的气象变量,保证基于气象变量和统计模型的混合预测模型的可实现性,并以支持向量回归模型作为基本预测模型。其次,结合历史数据分析气象背景相似性与爬坡事件相似性,给出相似爬坡事件的选取机制。考虑到较高精度的风电功率预测可提高爬坡预测的性能,为此,结合相似爬坡的功率变化修正风电功率的预测结果,并由误差指标分析验证修正模型的优越性。最后,对实际算例进行仿真分析,验证基于相似性修正的风电功率预测模型的可行性。; 关键词风电功率爬坡预测多变量模型支持向量回归机相似爬坡事件; Keywords wind power ramp prediction multivariable model support vector machine（SVM） similar ramp events; 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

题名基于前置分解组合预测方法的风电功率爬坡预测研究被引量：7: 5; 作者黄麒元王致杰杜彬盛戈皞刘三明; 机构上海电机学院电气学院上海交通大学电气工程系; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第12期1847-1852,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51477099 11304200) +1 种基金 14ZR1417200); 文摘我国高集中大规模的风电并网发展模式,使风电功率的波动性和不确定性对电网稳定造成越来越大的影响。在目前风电功率爬坡研究的基础上,提出了一种结合前置分解的组合预测算法,并建立了组合预测模型。通过对风电功率爬坡事件的特性分析,对其进行了有效地预测。文章以上海市启东风电场的风电功率数据为实例,通过仿真验证了所提出的组合预测算法能有效地进行风电功率爬坡预测,其预测精度比当前的预测算法有所提高。; 关键词风电功率爬坡功率波动爬坡预测稀疏分解粒子群; Keywords wind power ramp power fluctuation ramp prediction sparse decomposition particle swarm optimization; 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

题名基于卷积神经网络特征提取的风电功率爬坡预测被引量：39: 6; 作者景惠甜韩丽高志宇; 机构中国矿业大学电气与动力工程学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期98-105,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61703404)。; 文摘为提高风电功率爬坡预测的准确性,提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的风电功率爬坡预测方法。首先,针对风电功率爬坡发生次数少、特征复杂、预测模型难以对小样本爬坡事件有效学习的问题,使用卷积神经网络对风电功率序列进行特征提取。然后,使用长短期记忆网络建立预测模型,解决风电功率的长时依赖问题,并在模型中加入注意力机制对长短期记忆网络单元的输出进行加权,从而加强风电特征的学习,提高爬坡预测准确度。仿真验证表明,模型对风电功率爬坡预测有较高的准确性。; 关键词风电功率爬坡预测卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制风电爬坡; Keywords wind power ramp forecast convolutional neural network(CNN) long short-term memory(LSTM)network attention mechanism(AM) wind power ramp; 分类号 TM614 [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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于爬坡特征与改进PRAA的深远海风电功率短期预测研究: 7; 作者黄冬梅张佳慧时帅宋巍杜伟安; 机构上海电力大学电气工程学院国网冀北电力有限公司张家口供电公司上海海洋大学信息学院华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司; 出处《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期187-198,共12页; 基金国家重点研发计划(2021YFC3101602) 华能集团总部科技项目(HNKJ20-H66)。; 文摘深远海海域情况复杂,海面风速极易受海洋中尺度事件影响。所造成的异常数据点和Bump事件将导致爬坡检测准确率下降,影响深远海风电功率短期预测精度。因此,提出了一种同时考虑爬坡事件以及深远海气象因素的深远海风电功率短期预测方法。首先,设计基于状态标记和滑动窗口改进的参数和分辨率自适应算法(parameter and resolution adaptive algorithm,PRAA)实现爬坡事件检测并完成特征量提取;其次,分析深远海风速、风向及温度等多因素关联关系,扩充深远海气象因素特征样本维度,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)深度挖掘潜在特征;最后,基于某海上风电场的实测数据,采用考虑爬坡和深远海气象因素的轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)算法完成深远海风电功率的短期预测,仿真结果验证了所提方法的有效性。; 关键词深远海风电风电功率爬坡事件 PRAA 爬坡特征量风电功率短期预测; Keywords long-distance offshore wind power wind power ramp-up events PRAA ramp-up characteristic quantities short term prediction of wind power; 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

题名光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度被引量：13: 8; 作者拜润卿常平刘文飞汤奕; 机构国网甘肃省电力公司电力科学研究院东南大学电气工程学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2020年第22期1-6,共6页; 基金国家重点研发计划资助项目(2017YFB0903000) 国家自然科学基金资助项目(51577030) 国家电网公司科技项目(52272217001A)。; 文摘针对风电并网消纳困难问题,文中利用光热电站中蓄热系统的可调度性和电加热装置自身的消纳能力,提出一种光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度方法。该方法以一种光热-风电系统结构为基础,分析光热电站的内部简化模型和风电功率爬坡事件的短时间尺度辨识方法。以系统综合成本最低为目标,考虑各种机组的运行特性和约束条件,建立光热-风电优化模型,对系统进行优化调度。利用MATLAB优化工具箱在IEEE-RTS24节点系统上对该方法进行仿真验证。结果表明,高比例风电并网时,光热电站的参与可以缓解系统中火电机组快速出力调节的压力,在保证系统运行经济性的同时,促进风电并网消纳。; 关键词光热电站风电消纳风电功率爬坡光热-风电优化模型; Keywords concentrating solar power(CSP)plant wind power accommodation wind power ramping CSP-wind optimization model; 分类号 TM615 [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	考虑热带气旋下爬坡致因的风电功率爬坡直接预测	严佳丽任必兴陈思媛崔明建陈春宇	《高压电器》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种新型的风电功率爬坡段识别方法	匡洪海王建辉张瀚超朱国平张曙云	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型	叶林路朋滕景竹翟丙旭吴林林蓝海波仲悟之	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2019	20	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法	欧阳庭辉查晓明秦亮熊一黄鹤鸣	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2017	21	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于前置分解组合预测方法的风电功率爬坡预测研究	黄麒元王致杰杜彬盛戈皞刘三明	《可再生能源》 CAS 北大核心	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于卷积神经网络特征提取的风电功率爬坡预测	景惠甜韩丽高志宇	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2021	39	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于爬坡特征与改进PRAA的深远海风电功率短期预测研究	黄冬梅张佳慧时帅宋巍杜伟安	《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度	拜润卿常平刘文飞汤奕	《电测与仪表》北大核心	2020	13	在线阅读下载PDF 职称材料