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计及安全–经济的自能源双层自适应控制策略
被引量：
3
1
作者
张宁
孙秋野
+1 位作者
杨凌霄
黄博南
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S01期155-166,共12页
自能源是一种具备全双工、分布式、对等化和智能化等重要特性的能源互联网基本能源单元,其对于促进可再生能源消纳、提升能源利用效率、降低能源系统碳排放具有重要意义。该文研究了自能源运行时的安全性与经济性,提出一种针对自能源的...
自能源是一种具备全双工、分布式、对等化和智能化等重要特性的能源互联网基本能源单元,其对于促进可再生能源消纳、提升能源利用效率、降低能源系统碳排放具有重要意义。该文研究了自能源运行时的安全性与经济性,提出一种针对自能源的双层控制策略。结合异构能源网络的网络特性与动力学规律,首次推导得到综合能源系统多维"负载–参数"演化规律,进而提出自能源外层控制策略,实现自能源电能与热能输出按比例分配,避免自能源出现高负荷或过载现象。当新能源出力波动时,外层控制策略将自适应调节参数来保证其有效性。同时所提控制策略不需要自能源间进行信息交互,从而减少通信问题对系统安全运行带来的影响。内层控制以自能源的能量转换特性为基础,通过对自能源内部设备进行控制来最小化自能源的运行费用,同时保证各个设备的容量裕度,减少设备过载的情况,实现自能源的经济与安全运行。为验证方法有效性,以一个若干自能源组成的综合能源系统为算例进行分析,同时给出不同负荷变化情况对控制方法的影响。
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关键词
综合能源系统
自能源
双层控制
安全运行
经济效益
比例分配
新能源
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职称材料
基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测
被引量：
29
2
作者
郎伟明
麻向津
+3 位作者
周博文
杨东升
罗艳红
刘林奇
《智慧电力》
北大核心
2020年第2期31-37,103,共8页
高精度的风电功率点和区间预测可以为电网优化配置带来更多信息。提出采用长短期记忆(LSTM)网络实现风电功率的点预测,并基于该网络生成1组风电功率预测误差数据集,采用渐进积分均方误差准则的窗宽优化方法实现非参数核密度的估计,求出...
高精度的风电功率点和区间预测可以为电网优化配置带来更多信息。提出采用长短期记忆(LSTM)网络实现风电功率的点预测,并基于该网络生成1组风电功率预测误差数据集,采用渐进积分均方误差准则的窗宽优化方法实现非参数核密度的估计,求出不同置信度下的风电功率波动区间。实验基于美国某风电场历史数据,通过与BP,Elman神经网络和SVM对比,验证了LSTM网络预测精度更高;基于LSTM网络预测生成的误差数据集,与高斯模型及随机窗宽非参数核密度估计模型相比,结果说明了所提最优窗宽非参数核密度估计模型具有更贴近真实的预测误差分布。
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关键词
风电功率
长短期记忆
区间预测
非参数核密度估计
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职称材料
题名
计及安全–经济的自能源双层自适应控制策略
被引量：
3
1
作者
张宁
孙秋野
杨凌霄
黄博南
机构
东北大学智能电气科学与技术研究院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S01期155-166,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFA0702200)
国家自然科学基金项目(61573094,61603085)
文摘
自能源是一种具备全双工、分布式、对等化和智能化等重要特性的能源互联网基本能源单元,其对于促进可再生能源消纳、提升能源利用效率、降低能源系统碳排放具有重要意义。该文研究了自能源运行时的安全性与经济性,提出一种针对自能源的双层控制策略。结合异构能源网络的网络特性与动力学规律,首次推导得到综合能源系统多维"负载–参数"演化规律,进而提出自能源外层控制策略,实现自能源电能与热能输出按比例分配,避免自能源出现高负荷或过载现象。当新能源出力波动时,外层控制策略将自适应调节参数来保证其有效性。同时所提控制策略不需要自能源间进行信息交互,从而减少通信问题对系统安全运行带来的影响。内层控制以自能源的能量转换特性为基础,通过对自能源内部设备进行控制来最小化自能源的运行费用,同时保证各个设备的容量裕度,减少设备过载的情况,实现自能源的经济与安全运行。为验证方法有效性,以一个若干自能源组成的综合能源系统为算例进行分析,同时给出不同负荷变化情况对控制方法的影响。
关键词
综合能源系统
自能源
双层控制
安全运行
经济效益
比例分配
新能源
Keywords
integrated energy systems
we-energy(WE)
dual control
security operation
economic efficiency
power sharing
renewable energy
分类号
TK01 [动力工程及工程热物理]
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测
被引量：
29
2
作者
郎伟明
麻向津
周博文
杨东升
罗艳红
刘林奇
机构
国电
东北
电力有限公司
东北大学智能电气科学与技术研究院
国电
东北
新能源发展有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2020年第2期31-37,103,共8页
基金
国家自然科学基金（61703081）
辽宁省自然科学基金（20170520113）
新能源电力系统国家重点实验室开放课题（LAPS19005）~~
文摘
高精度的风电功率点和区间预测可以为电网优化配置带来更多信息。提出采用长短期记忆(LSTM)网络实现风电功率的点预测,并基于该网络生成1组风电功率预测误差数据集,采用渐进积分均方误差准则的窗宽优化方法实现非参数核密度的估计,求出不同置信度下的风电功率波动区间。实验基于美国某风电场历史数据,通过与BP,Elman神经网络和SVM对比,验证了LSTM网络预测精度更高;基于LSTM网络预测生成的误差数据集,与高斯模型及随机窗宽非参数核密度估计模型相比,结果说明了所提最优窗宽非参数核密度估计模型具有更贴近真实的预测误差分布。
关键词
风电功率
长短期记忆
区间预测
非参数核密度估计
Keywords
wind power
long short-term memory
interval prediction
nonparametric kernel density estimation
分类号
TM614 [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
计及安全–经济的自能源双层自适应控制策略
张宁
孙秋野
杨凌霄
黄博南
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测
郎伟明
麻向津
周博文
杨东升
罗艳红
刘林奇
《智慧电力》
北大核心
2020
29
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职称材料
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