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为了提高风力发电预测的准确性,依据某近海地区风电场出力数据,提出基于深度时间卷积网络的风电功率组合预测模型;利用自适应集成经验模态分解对风电功率序列进行特征提取,得到若干本征模态分量,通过排列熵相关理论计算各模态分量的复杂度,根据复杂度进行序列重构,并输入至改进余弦退火算法优化的深度时间卷积网络中进行风电功率分析与预测... 相似文献
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针对传统扰动观察法存在功率振荡和误判的问题,提出了一种功率预测与自适应变步长相结合的扰动观察法。自适应变步长能够按照P-U特性曲线的斜率自动改变步长,进而解决传统扰动法跟踪速度与跟踪精度不能兼顾和稳定后功率波形振荡较大的问题。当光照强度发生剧烈变化时,功率预测法能够根据P-U输出特性曲线进行预测,进而达到消除误判的问题。在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统MPPT仿真模型,并对改进扰动法和传统扰动法进行仿真对比,结果表明,改进的扰动法能够克服传统扰动法存在功率振荡和误判问题,可以使光伏系统快速、准确地实现最大功率点跟踪控制,并使之稳定运行在最大功率点处。 相似文献
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