基于Relief相关性特征提取和微分进化支持向量机的短期电价预测

针对电价预测中特征输入量选择的盲目性,本文通过改进传统的Relief算法,提出一种电价预测输入量的自动选取方法,并引入相关性分析来剔除冗余特征。在此基础上,采用支持向量机来建立电价预测模型并应用微分进化算法来优化选择支持向量机的参数以达到提高预测精度的目的。以PJM电力市场的真实电价来进行仿真分析,结果表明本文的特征选取方法能够很好地提取电价的短期趋势特征和周期性特征,而微分进化优化的支持向量机也获得了比常规支持向量机和BP神经网络要好的预测结果,体现了本文方法的优越性。     

基于支持向量机和微分进化算法的风电机优化运行

风电机出力控制是风电场运行过程中的一个关键问题。针对风电机出力与风速和桨距角之间存在非常复杂的关系,很难建立通用准确的数学模型,提出了一种新的风电机出力优化模式,即首先通过支持向量机算法建立风电机出力与运行参数之间的非线性拟合模型,并基于此模型和风速的变化,采用高效的微分进化算法对风力机桨距角进行快速动态优化,从而实现风电机出力最大化。以鄱阳湖长岭风电场风电机组实际运行数据进行了仿真应用与分析。结果表明通过优化风力机桨距角可有效地提高风电机出力,验证了文中方法的可行性和优越性。采用文中方法可准确建立风速与最优桨距角的动态对应关系,为风电机的优化运行提供了科学的指导。     

采用改进型多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度

电力系统多目标环境经济调度要求在满足发电成本最小的同时发电厂的污染气体排放也最小,为此提出了基于Pareto占优策略和拥挤距离排序方法的改进型粒子群算法求解该多目标问题。采用容量可动态调整的外部存档集合存储当前Pareto最优解,利用Pareto占优策略确定个体最优位置,进而根据粒子拥挤距离确定全局最优位置,并设置了动态惯性权重,引入了小概率变异机制,提高了算法搜索能力。算例结果验证了该算法的有效性。     

500kV变电站雷电过电压的仿真研究

将500 kV变电站和进线段结合起来,考虑远近区杆塔冲击接地电阻、进线段冲击电晕、雷击点与变电站的距离等影响因素,采用EMTP-ATP对500 kV变电站的雷电侵入波过电压进行了仿真研究.研究表明,冲击电晕、近区杆塔接地电阻对雷电过电压的大小有较大的影响;当设备过电压较严重时,母线上增装一组避雷器可有效降低雷电过电压;...     

变速恒频风力发电机风能最优控制

基于风速分布服从Weibull双参数分布,分析变速恒频风力机的特点和运行特性,以1.5 MW变速恒频风电机为研究对象,构建风电机在特定风资源下年能量输出的优化模型,以尽可能实现年能量输出最大化为优化目标,将改进型粒子群算法用于模型进行求解,并与原设计的风电机参数相比,求解结果显示其优越性,从而说明该方法的可行性和实用性.同时,探讨了分别改变Weibull分布尺度参数和形状参数时,叶尖速比与能量输出的关系;仿真结果表明风能大小更多的由Weibull分布的尺度参数决定,说明了与风速分布相比风能大小更多的取决于平均风速.