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基于Nataf和LSTM方法的风电场随机系统建模与稳定性分析
1
作者
邓建军
莫仕勋
+2 位作者
刘斌
张木
张锦莘
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7650-7658,共9页
近年来风机并网规模不断提高,针对深度学习对风速预测需要大量数据,以及随机微分方程对风电系统建模未能刻画出风速相关性对出力及并网点电压影响,提出了一种考虑随机因素并计及风速相关性,对含风电的电力系统马尔科夫切换型随机微分方...
近年来风机并网规模不断提高,针对深度学习对风速预测需要大量数据,以及随机微分方程对风电系统建模未能刻画出风速相关性对出力及并网点电压影响,提出了一种考虑随机因素并计及风速相关性,对含风电的电力系统马尔科夫切换型随机微分方程建模方法,引入Nataf和长短时记忆网络(long short-term memory network, LSTM)法构建风速时空相关性模型,运用马尔可夫切换型随机微分方程将风电系统分段线性化为各线性区间,然后研究了风速相关性、随机激励强度对并网点电压的影响,分析了风电系统临界稳定激励强度,最后通过数值分析方法对所建系统模型进行随机仿真,结果显示在随机激励强度临界值内,系统状态变量波动在稳定区域,与Simulink仿真电路中电压稳定波形对比,验证了本文建模方法的有效性,为新建风电场接入电力系统稳定性分析提供理论依据。
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关键词
风速相关性
长短期记忆网络
马尔可夫切换型随机微分方程
随机
稳定
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职称材料
题名
基于Nataf和LSTM方法的风电场随机系统建模与稳定性分析
1
作者
邓建军
莫仕勋
刘斌
张木
张锦莘
机构
广西大学电气工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7650-7658,共9页
基金
国家自然科学基金(52377172)。
文摘
近年来风机并网规模不断提高,针对深度学习对风速预测需要大量数据,以及随机微分方程对风电系统建模未能刻画出风速相关性对出力及并网点电压影响,提出了一种考虑随机因素并计及风速相关性,对含风电的电力系统马尔科夫切换型随机微分方程建模方法,引入Nataf和长短时记忆网络(long short-term memory network, LSTM)法构建风速时空相关性模型,运用马尔可夫切换型随机微分方程将风电系统分段线性化为各线性区间,然后研究了风速相关性、随机激励强度对并网点电压的影响,分析了风电系统临界稳定激励强度,最后通过数值分析方法对所建系统模型进行随机仿真,结果显示在随机激励强度临界值内,系统状态变量波动在稳定区域,与Simulink仿真电路中电压稳定波形对比,验证了本文建模方法的有效性,为新建风电场接入电力系统稳定性分析提供理论依据。
关键词
风速相关性
长短期记忆网络
马尔可夫切换型随机微分方程
随机
稳定
Keywords
wind speed correlation
long short-term memory network
Markov switching stochastic differential equation
stochastic stabilizatio
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Nataf和LSTM方法的风电场随机系统建模与稳定性分析
邓建军
莫仕勋
刘斌
张木
张锦莘
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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