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基于非参数核密度估计的风电功率区间预测 被引量:14
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作者 孙建波 吴小珊 张步涵 《水电能源科学》 北大核心 2013年第9期233-235,54,共4页
由于风电的高度随机性和波动性,且风电功率的预测精度仍较低,因此传统的风电功率点预测不足以描绘风电的不确定性。在风电功率点预测值的基础上,采用非参数核密度估计方法计算风电功率预测误差的概率密度,并采用三次样条插值拟合预测误... 由于风电的高度随机性和波动性,且风电功率的预测精度仍较低,因此传统的风电功率点预测不足以描绘风电的不确定性。在风电功率点预测值的基础上,采用非参数核密度估计方法计算风电功率预测误差的概率密度,并采用三次样条插值拟合预测误差的概率分布曲线,继而得出满足一定置信概率的风电功率预测区间。结果表明,采用风电功率区间预测能提供风电功率预测曲线和该曲线的变化范围,更有利于风电的不确定性建模。 展开更多
关键词 风电功率预测 置信区间 非参数核密度估计 预测误差分布
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基于智能算法的多机PSS参数协调优化
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作者 葛业斌 张步涵 +6 位作者 邵剑 李中成 毛承雄 李小平 孙建波 李淼 李大虎 《水电能源科学》 北大核心 2013年第9期193-196,共4页
针对大规模电力多机系统考虑多种运行方式变化下的PSS参数协调优化问题,提出一种将遗传算法寻优和BP神经网络计算阻尼比结合的智能算法。该算法根据机组对振荡模态参与因子的大小选择需要优化的机组,采用遗传算法进行不同振荡模态及运... 针对大规模电力多机系统考虑多种运行方式变化下的PSS参数协调优化问题,提出一种将遗传算法寻优和BP神经网络计算阻尼比结合的智能算法。该算法根据机组对振荡模态参与因子的大小选择需要优化的机组,采用遗传算法进行不同振荡模态及运行方式下最小阻尼比最大化的寻优,并以BP神经网络获得阻尼比的时域仿真过程。在经典的四机两区域系统上仿真表明,该算法寻优效果良好,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 智能算法 PSS 参数优化 遗传算法 BP神经网络
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