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基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法
被引量：
25
1
作者
杨国清
张凯
+2 位作者
王德意
刘菁
秦美荣
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期39-46,共8页
针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature ...
针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型。
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关键词
光伏功率预测
包络线聚类
多模融合算法
特征工程
K折交叉验证
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职称材料
基于优化的VMD融合信息熵和FA_PNN的风电机组齿轮箱故障诊断
被引量：
24
2
作者
党建
罗燚
+3 位作者
田录林
田琦
王伟博
贾嵘
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期198-204,共7页
针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和...
针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。
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关键词
风电机组
故障诊断
特征提取
融合信息熵
概率神经网络
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职称材料
基于定量修正层次分析的变压器性能评估方法研究
被引量：
9
3
作者
党建
魏慧
+1 位作者
贾嵘
刘广一
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期133-141,151,共10页
电力变压器是电网电力输送中的核心电气设备,合理评估变压器的性能对保证电力系统稳定运行意义重大。文中根据变压器故障的原因和评价指标来源,提出了基于定量修正层次理论的变压器性能评估方法。针对变压器性能评估指标体系中评价因素...
电力变压器是电网电力输送中的核心电气设备,合理评估变压器的性能对保证电力系统稳定运行意义重大。文中根据变压器故障的原因和评价指标来源,提出了基于定量修正层次理论的变压器性能评估方法。针对变压器性能评估指标体系中评价因素结构复杂、数量庞大的问题,首先依据指标体系中反映变压器故障的准确程度,筛选出能够反映变压器绝缘性能、油性能、过热性故障和放电性故障的关键指标,建立了变压器性能评估关键指标体系;其次利用层次分析法并结合定量修正评分函数,确定指标的最优权重,得到各指标的评分值,有效抑制了主观因素对性能评估的影响;最后选取两台不同电压等级的变压器为实例进行性能评估,验证所用方法的合理性和实用性。
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关键词
变压器
指标体系
层次分析法
定量修正评分函数
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职称材料
题名
基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法
被引量：
25
1
作者
杨国清
张凯
王德意
刘菁
秦美荣
机构
西安理工大学
电气工程学院
西安理工大学西安市智慧能源重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期39-46,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51507134)
陕西省重点研发计划项目(2018ZDXM-GY-169)。
文摘
针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型。
关键词
光伏功率预测
包络线聚类
多模融合算法
特征工程
K折交叉验证
Keywords
photovoltaic power prediction
envelope clustering
multi-mode fusion algorithm
feature engineering
K-fold cross validation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于优化的VMD融合信息熵和FA_PNN的风电机组齿轮箱故障诊断
被引量：
24
2
作者
党建
罗燚
田录林
田琦
王伟博
贾嵘
机构
西安理工大学西安市智慧能源重点实验室
西安理工大学
水利水电学院
工商银行
西安
高新支行
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期198-204,共7页
基金
陕西省重点研发计划(2018 ZDXM-GY-169)
国家自然科学基金(51779206)。
文摘
针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。
关键词
风电机组
故障诊断
特征提取
融合信息熵
概率神经网络
Keywords
wind turbine
fault diagnosis
feature extraction
fusion information entropy
probabilistic neural networks
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于定量修正层次分析的变压器性能评估方法研究
被引量：
9
3
作者
党建
魏慧
贾嵘
刘广一
机构
西安理工大学
水利水电学院
西安理工大学西安市智慧能源重点实验室
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期133-141,151,共10页
基金
陕西省自然科学基金青年资助项目(2019J-130)
国家自然科学基金资助项目(5179206)
陕西省教育厅专项科硕计划(19JK0581)。
文摘
电力变压器是电网电力输送中的核心电气设备,合理评估变压器的性能对保证电力系统稳定运行意义重大。文中根据变压器故障的原因和评价指标来源,提出了基于定量修正层次理论的变压器性能评估方法。针对变压器性能评估指标体系中评价因素结构复杂、数量庞大的问题,首先依据指标体系中反映变压器故障的准确程度,筛选出能够反映变压器绝缘性能、油性能、过热性故障和放电性故障的关键指标,建立了变压器性能评估关键指标体系;其次利用层次分析法并结合定量修正评分函数,确定指标的最优权重,得到各指标的评分值,有效抑制了主观因素对性能评估的影响;最后选取两台不同电压等级的变压器为实例进行性能评估,验证所用方法的合理性和实用性。
关键词
变压器
指标体系
层次分析法
定量修正评分函数
Keywords
transformer
index system
analytic hierarchy process
quantitative correction scoring function
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法
杨国清
张凯
王德意
刘菁
秦美荣
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于优化的VMD融合信息熵和FA_PNN的风电机组齿轮箱故障诊断
党建
罗燚
田录林
田琦
王伟博
贾嵘
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
24
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于定量修正层次分析的变压器性能评估方法研究
党建
魏慧
贾嵘
刘广一
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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职称材料
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