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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测
被引量：
1
1
作者
樊雅洁
王聪
+2 位作者
张宏立
马萍
李新凯
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期71-80,共10页
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数...
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。
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关键词
风速预测
风速数据降噪
风电场群分类
粒子群-投影寻踪聚类算法
NS-L-Transformer模型
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职称材料
延安市农业水土资源匹配及承载力
被引量：
58
2
作者
李慧
周维博
+2 位作者
庄妍
马聪
刘博洋
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期156-162,共7页
为客观分析延安市农业水土资源空间匹配状况,根据耕地、水资源量等数据,在分析延安市水土资源空间分布格局的基础上,通过构建洛伦兹曲线以及农业水土资源匹配计算模型,对延安市及其13个区县农业水土资源的匹配程度进行评价。结果表明:...
为客观分析延安市农业水土资源空间匹配状况,根据耕地、水资源量等数据,在分析延安市水土资源空间分布格局的基础上,通过构建洛伦兹曲线以及农业水土资源匹配计算模型,对延安市及其13个区县农业水土资源的匹配程度进行评价。结果表明:延安市农业水土资源匹配系数0.26×104 m3/hm2,匹配程度较差,低于全国同期平均水平0.54×104 m3/hm2,并且空间匹配程度存在明显的差异,总体上呈现出南优北差的匹配格局。在全面分析影响农业水土资源承载力多种因素的基础上,建立延安市农业水土资源承载力评价体系,将粒子群优化算法与投影寻踪模型结合在一起,对延安市各区县农业水土资源承载力进行了评价。结果表明,子长县和延长县农业水土资源承载力最低,承载力IV级;黄龙县农业水土资源承载力最高(II级),其他大部分区县农业水土资源承载力处于中等偏低水平(III级),研究可为提高粮食生产效益及区域农业水土资源可持续利用提供依据。
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关键词
农业
模型
水资源
匹配格局
承载力
pso-ppc
延安市
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职称材料
题名
组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测
被引量：
1
1
作者
樊雅洁
王聪
张宏立
马萍
李新凯
机构
新疆大学电气工程学院
新疆大学智能科学与技术学院(未来技术学院)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期71-80,共10页
基金
国家自然科学基金(52267010)
国家重点研发计划项目(2021YFB1507000)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01E33,2022D01C367)。
文摘
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。
关键词
风速预测
风速数据降噪
风电场群分类
粒子群-投影寻踪聚类算法
NS-L-Transformer模型
Keywords
wind speed prediction
wind speed data denoising
classification of wind farm clusters
the particle swarm optimization combined with projection pursuit clustering algorithm(
pso-ppc
)
NS-L-Transformer model
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]
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职称材料
题名
延安市农业水土资源匹配及承载力
被引量：
58
2
作者
李慧
周维博
庄妍
马聪
刘博洋
机构
长安大学环境科学与工程学院
长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室
水磨沟区市政市容管理局
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期156-162,共7页
基金
"十二五"国家科技支撑计划项目(2011BAD29B0104)
陕西省自然科学基金(2014JM1030)
文摘
为客观分析延安市农业水土资源空间匹配状况,根据耕地、水资源量等数据,在分析延安市水土资源空间分布格局的基础上,通过构建洛伦兹曲线以及农业水土资源匹配计算模型,对延安市及其13个区县农业水土资源的匹配程度进行评价。结果表明:延安市农业水土资源匹配系数0.26×104 m3/hm2,匹配程度较差,低于全国同期平均水平0.54×104 m3/hm2,并且空间匹配程度存在明显的差异,总体上呈现出南优北差的匹配格局。在全面分析影响农业水土资源承载力多种因素的基础上,建立延安市农业水土资源承载力评价体系,将粒子群优化算法与投影寻踪模型结合在一起,对延安市各区县农业水土资源承载力进行了评价。结果表明,子长县和延长县农业水土资源承载力最低,承载力IV级;黄龙县农业水土资源承载力最高(II级),其他大部分区县农业水土资源承载力处于中等偏低水平(III级),研究可为提高粮食生产效益及区域农业水土资源可持续利用提供依据。
关键词
农业
模型
水资源
匹配格局
承载力
pso-ppc
延安市
Keywords
agriculture
models
water resources
matching pattern
carrying capacity
pso-ppc
Yan＇an city
分类号
TV211.1 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测
樊雅洁
王聪
张宏立
马萍
李新凯
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
延安市农业水土资源匹配及承载力
李慧
周维博
庄妍
马聪
刘博洋
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
58
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职称材料
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