杨月
- 作品数：12 被引量：33H指数：3
- 供职机构：华北电力大学更多>>
- 相关领域：电气工程交通运输工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 综合考虑“源-荷-储”响应的微电网系统优化控制策略研究
- 随着环境问题日益严峻、化石能源逐步枯竭，电力工业面临着提高能源利用率、提高供电安全性和加强环境友好性等巨大挑战。微电网的提出和发展在电力系统应对以上问题上有很大的发展潜力。微电网中的电源、负荷、储能部分均含有大量的可控电...
- 杨月
- 关键词：微电网系统控制策略资源分配不确定性
- 基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置被引量：10
- 2016年
- 基于Copula理论,选取Gumbel-Copula和Clayton-Copula构建混合Copula函数来描述光伏出力和电动汽车充电负荷的相关性,在两者联合出力概率密度函数基础上模拟充电站的年净负荷量。在波动率、置信度等条件的约束下,建立以集成充电站年运行成本最小为目标函数的储能配置模型。采用基于差分进化策略的改进入侵杂草优化算法对实例进行计算。结果表明,考虑相关性的配置模型能以较小储能容量和运行成本满足约束条件的要求,同时相比于单一蓄电池配置方案,混合储能配置方案能减缓电池折旧,更有益于提高经济性。
- 卢锦玲杨月王阳何同祥
- 关键词：光伏电动汽车充电站COPULA理论
- 融合注意力机制的输电线路故障概率预测模型被引量：14
- 2022年
- 输电线路运行环境恶劣,发生故障的概率和气象条件直接相关。由于目前极端气象条件在全世界范围内表现活跃,研究不同气象条件下输电线路发生故障的概率对提高电网运行稳定水平有重要意义。该文从分析气象相关输电线路典型故障的作用机理和统计特征出发,提出使用融合注意力机制的深度神经网络进行输电线路故障概率预测,使用停电数据对模型进行检验并与采用反向传播(back propagation,BP)算法的多层感知机模型进行对比。通过算例仿真验证了模型在输电线路故障概率预测方面的有效性,为电力事业部门更好地进行防护措施建设和修复计划制定提供了可能性,有利于电力系统的安全稳定可靠运行。
- 杨月孙博马晓忱罗雅迪孙英云
- 关键词：输电线路气象灾害神经网络
- 融合注意力机制的输电线路故障概率预测方法
- 本发明公开了融合注意力机制的输电线路故障概率预测方法，包括以下步骤：S1：导入所有的数据集；S2：按照故障发生次数对数据进行分类处理；S3：先将事件发生的频率值近似的当作概率值的先验知识，以此给数据赋予标签；S4：构建网...
- 孙英云杨月马晓忱罗雅迪郎燕生郑乐王少芳李理韩巍张印路帅超王淼王伟孙博吕闫石上丘李森韩锋焦永刚程文帅
- 文献传递
- 一种风光联合发电微电网系统电源优化配置方法
- 本文公开了一种风光联合发电微电网系统电源优化配置方法，属于电网优化规划领域。包括以下步骤：考虑微电网中新能源发电出力相关性及不同类型负荷功率间的相关性，基于Copula理论分别建立新能源发电联合出力、负荷总功率概率分布模...
- 杨月卢锦玲王阳
- 文献传递
- 基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置选择方法
- 本文公开了一种基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置选择方法，包括以下步骤：选取光伏单元以及电动汽车充电负荷出力率为随机变量，将实测数据归一化，构建各变量的边缘分布；基于Copula理论，选取Gumbel-Co...
- 卢锦玲杨月王阳
- 基于时序长记忆模型的风电场短期风速预测方法
- 一种基于时序长记忆模型的风电场短期风速预测方法，包括以下步骤：获取风电场多年风速历史数据，对历史数据进行预处理，形成风速时间序列；输入处理后数据，对风速时间序列采用重标极差分析法即R/S分析方法建立长记忆时间序列ARFI...
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- 文献传递
- 一种低损耗高效率的电力工业污染气体净化系统
- 本实用新型涉及一种低损耗高效率的电力工业污染气体净化系统。本实用新型由气气反应管路、与气气反应管道前端相连通的臭氧供应管路、与气气反应管路末端相连通的气液反应塔、设置于气液反应塔顶端上部的喷淋装置以及设置于气液反应塔底部...
- 於慧敏卢锦玲何振民魏方园王阳杨月
- 文献传递
- 融合注意力机制的输电线路故障概率预测方法
- 本发明公开了融合注意力机制的输电线路故障概率预测方法，包括以下步骤：S1：导入所有的数据集；S2：按照故障发生次数对数据进行分类处理；S3：先将事件发生的频率值近似的当作概率值的先验知识，以此给数据赋予标签；S4：构建网...
- 孙英云杨月马晓忱罗雅迪郎燕生郑乐王少芳李理韩巍张印路帅超王淼王伟孙博吕闫石上丘李森韩锋焦永刚程文帅
- 基于时序长记忆模型的风电场短期功率预测被引量：9
- 2015年
- 随着风电的飞速发展,风电场接入电网的规模日益扩大,随之而来的是对风电功率预测准确性要求的提高,准确的风电功率预测可以更好地利用风能资源,减小风电并网对电网的不利影响。为了提高风电预测的精度,采用最大期望算法(expectation maximization algorithm,EM算法)对风电场功率历史数据进行处理,填补缺失值,替换错误数据,然后采用修正重标极差分析法即修正R/S分析方法分析数据的长记忆性,采用时间序列ARFIMA模型,然后根据预测时刻之前的功率数据,通过贝叶斯统计推断对模型参数进行估计,生成预测模型方程,进而对风电场输出功率进行预测。
- 卢锦玲王阳杨月何振民项丽李笑宁
- 关键词：风电功率预测EM算法时间序列分析法ARFIMA模型
