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基于补偿设备混合配置策略的电力系统无功规划
被引量：
1
1
作者
王玉荣
李方兴
陈昊
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期299-305,共7页
为满足电力系统在稳态运行条件下和暂态过程中的多种电压稳定性约束要求,根据现有无功补偿设备所具有的动态、静态不同的特性,基于模糊聚类法、动态电力系统理论和优化方法,研究了电力系统不同的运行方式下混合配置并联电容器组、SVC的...
为满足电力系统在稳态运行条件下和暂态过程中的多种电压稳定性约束要求,根据现有无功补偿设备所具有的动态、静态不同的特性,基于模糊聚类法、动态电力系统理论和优化方法,研究了电力系统不同的运行方式下混合配置并联电容器组、SVC的无功规划模型及方法.在IEEE30节点系统算例分析中,首先基于模糊聚类理论及最优化理论采用成本较低的并联电容器组进行满足静态稳定约束的无功规划;然后利用SVC的快速响应特性,基于动态电力系统的理论模型进一步实现了不同工况下考虑严重故障后短期稳定约束的电力系统无功规划.算例分析表明,有效配置多种类型的无功补偿设备资源,能够在保证经济性的同时,实现满足不同稳定约束要求的无功规划.
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关键词
暂态过程稳定约束
无功规划
静止无功补偿器
并联电容器组
混合配置策略
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职称材料
组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
被引量：
7
2
作者
陈蕻峰
王贺
+1 位作者
李岩
熊敏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期164-171,共8页
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,...
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。
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关键词
风速
神经网络
统计方法
两步分解
鲁棒经验模态分解
组合预测
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职称材料
融合CEEMDAN和ICS-LSTM的短期风速预测建模
被引量：
20
3
作者
王贺
陈蕻峰
+1 位作者
熊敏
刘素梅
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期17-23,共7页
为提高风速预测精度,本文从挖掘风速数据可预测性和优化预测模型性能两方面出发,提出一种融合完全经验模态分解(CEEMDAN)和改进的布谷鸟算法优化长短期记忆深度神经网络(ICS-LSTM)的风速预测模型。首先采用CEEMDAN降低风速序列的不稳定...
为提高风速预测精度,本文从挖掘风速数据可预测性和优化预测模型性能两方面出发,提出一种融合完全经验模态分解(CEEMDAN)和改进的布谷鸟算法优化长短期记忆深度神经网络(ICS-LSTM)的风速预测模型。首先采用CEEMDAN降低风速序列的不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的各子序列建立LSTM预测模型,并采用ICS优化LSTM的关键参数,提高LSTM预测模型的回归性能。然后对各个子序列采用最优参数LSTM预测模型进行建模预测,最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。经实测数据验证,本文所提模型的平均绝对误差和平均相对误差仅为0.82和0.95,对比研究表明本文所提预测模型的优越性。
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关键词
风速预测
CEEMDAN
LSTM
融合预测
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职称材料
题名
基于补偿设备混合配置策略的电力系统无功规划
被引量：
1
1
作者
王玉荣
李方兴
陈昊
机构
东南
大学
电气
工程学院
美国田纳西大学电气与计算机科学系
江苏省电力公司
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期299-305,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51507031)
文摘
为满足电力系统在稳态运行条件下和暂态过程中的多种电压稳定性约束要求,根据现有无功补偿设备所具有的动态、静态不同的特性,基于模糊聚类法、动态电力系统理论和优化方法,研究了电力系统不同的运行方式下混合配置并联电容器组、SVC的无功规划模型及方法.在IEEE30节点系统算例分析中,首先基于模糊聚类理论及最优化理论采用成本较低的并联电容器组进行满足静态稳定约束的无功规划;然后利用SVC的快速响应特性,基于动态电力系统的理论模型进一步实现了不同工况下考虑严重故障后短期稳定约束的电力系统无功规划.算例分析表明,有效配置多种类型的无功补偿设备资源,能够在保证经济性的同时,实现满足不同稳定约束要求的无功规划.
关键词
暂态过程稳定约束
无功规划
静止无功补偿器
并联电容器组
混合配置策略
Keywords
transient process stability constraint
reactive power planning（RPP
VAr planning）
static var compensator（SVC）
shunt capacity bank（SCB）
mixed allocation strategy
分类号
TM174 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
被引量：
7
2
作者
陈蕻峰
王贺
李岩
熊敏
机构
北京林业
大学
工学院
南方电网能源发展研究院有限责任公司
美国田纳西大学电气与计算机科学系
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期164-171,共8页
基金
中央高校基本业务费(BLX2014-05)。
文摘
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。
关键词
风速
神经网络
统计方法
两步分解
鲁棒经验模态分解
组合预测
Keywords
wind speed
neural network
statistical method
two-step decomposition
REMD
combination prediction
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
融合CEEMDAN和ICS-LSTM的短期风速预测建模
被引量：
20
3
作者
王贺
陈蕻峰
熊敏
刘素梅
机构
北京林业
大学
工学院
美国田纳西大学电气与计算机科学系
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期17-23,共7页
基金
国家自然科学基金(52107069)项目资助
文摘
为提高风速预测精度,本文从挖掘风速数据可预测性和优化预测模型性能两方面出发,提出一种融合完全经验模态分解(CEEMDAN)和改进的布谷鸟算法优化长短期记忆深度神经网络(ICS-LSTM)的风速预测模型。首先采用CEEMDAN降低风速序列的不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的各子序列建立LSTM预测模型,并采用ICS优化LSTM的关键参数,提高LSTM预测模型的回归性能。然后对各个子序列采用最优参数LSTM预测模型进行建模预测,最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。经实测数据验证,本文所提模型的平均绝对误差和平均相对误差仅为0.82和0.95,对比研究表明本文所提预测模型的优越性。
关键词
风速预测
CEEMDAN
LSTM
融合预测
Keywords
wind speed prediction
CEEMDAN
LSTM
combined prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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
基于补偿设备混合配置策略的电力系统无功规划
王玉荣
李方兴
陈昊
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
陈蕻峰
王贺
李岩
熊敏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合CEEMDAN和ICS-LSTM的短期风速预测建模
王贺
陈蕻峰
熊敏
刘素梅
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022
20
在线阅读
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职称材料
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