林翔
- 作品数：5 被引量：85H指数：3
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- 相关领域：电气工程经济管理更多>>
- 基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测被引量：25
- 2018年
- 针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS.RVM)对各子序列进行提前24h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。
- 武小梅林翔谢旭泉谢海波
- 关键词：风电功率相关向量机
- 含分布式电源的配电网无功优化研究综述被引量：37
- 2017年
- 大量的分布式电源(distributed generation,DG)接入电网,改变了配电网的潮流分布,对系统网络损耗、可靠性等产生了巨大影响,研究含DG的配电网无功优化对于提高电网安全稳定与经济性能具有重要意义。因此对该课题近年所取得的研究成果进行综述,介绍了无功优化的意义和含DG的配电网多目标无功优化模型的建立,指出了含DG的配电网无功优化问题的主要难点,同时介绍了对DG出力不确定性的处理方法和多目标函数的求解方法,最后概括了现代智能优化算法在含DG的配电网无功优化中的应用,并对无功优化研究前景做了展望。
- 谢海波武小梅林翔谢旭泉黄海涛
- 关键词：配电网无功优化智能优化算法
- 基于排列熵重构的EEMD-RVM短期光伏功率预测
- 2016年
- 针对光伏功率序列周期性非平稳特性,难以准确预测的问题,提出一种基于排列熵重构原则的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的短期光伏功率预测新方法。仿真结果表明:该方法不仅能够有效提高短期光伏功率预测的准确性,而且缩短了预测时间,提高了光伏功率预测效率,适用于光伏功率短期在线预测。
- 林翔武小梅谢海波谢旭泉
- 关键词：相关向量机
- 电动汽车提供备用服务的地区电力市场模型被引量：21
- 2016年
- 地区电力市场模型将有效解决众多分布式可再生能源(DRES)与电力用户的电力交易问题,而且随着电动汽车的普及与电动汽车入网(V2G)技术的成熟,电动汽车为城市电网提供旋转备用更具经济性。文中对地区电力市场进行了描述,并在此基础上利用基于市场的控制方法,提出了电动汽车参与地区电力市场提供备用服务的交易方法;将系统备用需求分为发电侧需求和用户侧需求,使其各自参与备用市场购买备用以实现利润最大化,并满足系统功率的稳定性。以光伏发电为例,建立了光伏发电概率预测模型,验证了通过购买适当的备用容量,光伏发电商能获得更高利润,并降低其发电不稳定对系统的影响。算例表明地区电力系统运行中心可以通过调节惩罚系数协调各市场成员的备用需求量,对系统的功率误差进行控制。
- 武小梅谢旭泉林翔谢海波
- 关键词：旋转备用
- 基于改进布谷鸟算法的分布式电源优化配置被引量：2
- 2016年
- 针对布谷鸟搜索算法在处理多目标优化问题上的不足,基于混沌映射、非支配排序等多目标优化策略,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索(improved muti-objective cuckoo search,IMOCS)算法,对分布式电源多目标优化配置问题进行求解。为增加初始种群的多样性,利用logistic混沌映射产生初始解;自适应改变搜索步长,以提高算法的寻优能力和收敛速度。仿真结果表明:IMOCS算法寻优能力强,收敛速度快,能够有效求解分布式电源的多目标优化配置问题。
- 谢海波魏明磊陈卓优谢旭泉林翔
- 关键词：多目标分布式电源优化配置
