国家自然科学基金(50777003)
- 作品数：9 被引量：365H指数：7
- 相关作者：廖晓钟冬雷王丽婕高爽高阳更多>>
- 相关机构：北京理工大学沈阳工程学院哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于多嵌入维数的风力发电功率组合预测模型被引量：24
- 2010年
- 为了减小混沌系统的重构参数对预测结果的影响,提出了基于多嵌入维数的风力发电功率组合预测模型.分别使用线性加权算法和神经网络算法对单一的基于相空间重构的神经网络模型进行组合,既综合了各嵌入维数下的信息,又将各维数下的预测偏差进行融合,从而有效提高了预测精度.通过对黑龙江富锦风电场的功率时间序列进行验证,证实了该组合模型的有效性,神经网络非线性组合算法的预测误差小于7%.
- 王丽婕冬雷胡国飞高爽廖晓钟
- 关键词：风电功率预测相空间重构
- 基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究被引量：47
- 2008年
- 通过对风力发电系统的发电功率时间序列进行低维非线性动力学建模,表明该时间序列呈现混沌特性。在此基础上,利用混沌时间序列的相空间理论建立了风力发电功率神经网络预测模型,对风力发电功率的短期预测进行了分析和研究,并得到了较高的精度。本文研究数据均来自大唐赛罕坝百万千瓦级风电场。
- 冬雷王丽婕高爽廖晓钟
- 关键词：风力发电功率预测神经网络
- 灰色理论用于风力发电容量中长期预测的研究被引量：27
- 2011年
- 采用灰色理论对风电场的年风力发电容量进行了预测。考虑到风力发电容量主要取决于风速,通过预装风电机组的发电容量并结合风速数据资料建立风速-功率函数。将从国家气象信息中心得到的日平均风速数据代入风速-功率函数,从而得到每天的发电容量数据。以年为周期进行积分,得到年风力发电计算容量。利用这些年风力发电计算容量建立灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对富锦风力发电场某风力发电机组的发电计算容量进行了预测。以年为单位,对该风电机组48年风力发电计算容量进行单步预测的归一化平均绝对误差为7.8806%。该预测结果表明灰色理论用于风力发电容量中长期预测中具有可行性。
- 孟祥星田成微冬雷高阳郝颖廖晓钟
- 关键词：灰色预测平均绝对误差
- 风电场发电功率的建模和预测研究综述被引量：139
- 2009年
- 随着大量风电并入电网中,为了合理制定发电计划,保证电力系统稳定运行,需要对风电输出功率进行预测。首先根据建模的方法和预测模型的对象两个分类标准,归纳总结了目前风电功率预测研究的模型和方法,然后简要概括了国内外的研究现状,最后提出了风电功率预测模型的改进方向。
- 王丽婕廖晓钟高阳高爽
- 异步电动机定子磁链稳态估计被引量：1
- 2010年
- 在异步电动机的矢量控制中,需要准确地估计出电机的磁链,通常所用的纯积分方法对异步电机磁链的估计会带来很大误差.通过对异步电动机稳态模型的分析提出了一阶惯性加补偿的方法来代替纯积分算法.利用该算法可以有效估计出异步电动机定子磁链.该算法计算简便,对硬件要求不高,非常适用于高性能的通用异步电动机控制.
- 冬雷杨栋贾菲邵立伟廖晓钟
- 关键词：异步电动机磁链估计
- 并网型大型风电场风力发电功率-时间序列的混沌属性分析被引量：30
- 2007年
- 为了合理调度大型并网型风力发电系统中的供电系统,降低供电系统的旋转备用容量和运行成本,对风力发电容量进行预测.利用非线性动力学的理论方法对并网型风力发电系统的发电容量-时间序列进行分析,以检验其是否存在混沌属性.通过对风力发电容量-时间序列进行低维非线性动力学建模,分析该时间序列呈现的混沌特性,该结果为基于混沌时间序列的风力发电容量预测奠定了基础.
- 王丽婕廖晓钟高爽冬雷
- 关键词：风力发电功率预测
- 一种线性分数阶系统稳定性的频域判别准则被引量：4
- 2011年
- 在分析了分数阶系统稳定性与传递函数分母相角增量的关系的基础上,提出了一种线性分数阶系统的频域稳定性判别定理.定义了关于分数阶系统分母各项系数的两个函数,通过分析这两个函数正实数解的大小关系以及解的数目与分母最高阶数的关系,给出了分数阶系统稳定所需满足的条件.将用于在频域上对整数阶系统稳定性判别的Hermite-Biehler定理推广到对分数阶系统稳定性的判定.最后,通过对两个数值算例的分析,说明了提出的稳定性判别准则的正确性.
- 高哲廖晓钟
- 关键词：分数阶稳定性频域
- 基于自回归滑动平均模型的风力发电容量预测被引量：14
- 2011年
- 利用时间序列分析法对富锦风电场风电机组发电容量时间序列进行分析,通过长自回归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中,采用3种定阶方法分别建立了不同的ARMA模型,并在对比分析了不同模型的优缺点之后对其进行加权平均综合处理,最终得到较理想的预测模型,使风力发电容量短期预测的归一化平均绝对误差降到7%以内。
- 冬雷王丽婕郝颖胡国飞廖晓钟
- 关键词：加权平均
- 基于小波分析的风电场短期发电功率预测被引量：117
- 2009年
- 采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加。利用该方法对富锦风电场的发电功率进行预测,结果表明,小波理论改进的相空间重构的神经网络模型改善了预测滞后问题,与基于混沌相空间重构的神经网络模型相比较,绝对平均误差由6.99%降到6.01%。
- 王丽婕冬雷廖晓钟高阳
- 关键词：风力发电功率预测小波分析神经网络
