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针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)-ARMA的风电功率超短期组合预测模型。将EEMD分解中添加的白噪声信号改为添加绝对值相等的正负两组白噪声信号,并将MEEMD分解过程中的EMD步骤使用端点延拓和分段三次埃尔米特插值进行改进,形成一种改进的EEMD分解算法(即MEEMD)。利用MEEMD-SE将风力发电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;针对每一个不同的子序列建立适当的ARMA预测模型;将各预测分量进行叠加重构,得到最终的风电功率预测值。通过算例分析及与其他几种预测模型预测结果的对比,证明MEEMD-SE-ARMA组合预测模型可以有效地提高风力发电功率超短期预测的精度。 相似文献
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针对普通的ARMA模型的预测质量由于各种原因会大大降低的情况,依据富锦风电场风力发电量的时间序列,基于HOYW定阶方法建立了噪声场合下的ARMA模型。通过对模型残差白噪声性能的分析,验证了模型的适用性。应用此模型进行了预测分析,得到的归一化平均绝对误差(NMAE)为0.065 8。通过与普通的ARMA模型预测精度方面的对比,进一步验证了噪声场合下基于ARMA模型风力发电量预测的优越性。 相似文献
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10kV配电网无功优化自动化控制系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
设计开发了一套基于功率因数和电压双控的、分布式的配电网无功优化自动化控制系统,作为控制参数的功率因数通过TCP/IP协议从调度自动化系统开放的服务端口获得,电压参数由下位控制机从现场的电压互感器获得.为保证10 kV干线出口功率因数和下位控制机现场电压合格,提出了补偿器投切的控制策略.详细介绍了上位机控制软件的架构和设计方法,采用多线程技术实现了该软件.上位机和下位控制机之间采用GPRS进行通信,制定了相应的控制协议.实践证明,所设计的10 kV配电网无功优化自动化控制系统使10 kV干线首端功率因数稳定在整定范围之内(0.95~1.00),且系统运行可靠. 相似文献
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为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 k W的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。 相似文献
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一种应用于电力系统的锁相环 总被引:4,自引:0,他引:4
随着电力系统的快速发展,电力系统信号分析越来越重要。本文结合电能质量检测、电力变换以及电力系统保护等方面的实际需求,设计分析了一种改进型锁相环(IPLL)。文中利用控制理论详细分析了IPLL的数学模型,基于Matlab/Simulink对IPLL的功能进行了仿真。上述分析表明,该结构可以满足提取电网信号的相位、频率、幅值和基波等信息的需求。与电力系统中普遍应用的锁相环相比,减少了??变换和dq变换等环节,增加了跟踪信号幅值的功能。为电力系统的信号分析提供了一种新思路。 相似文献
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选定CIM模型中的核心、电线、拓扑、量测等包中的相关类和关系作为构建配电网GIS数据模型的CIM子集,并对空间数据交换模型进行了阐述。采用关系型数据库实现配电网GIS空间数据库的设计,将数据模型中的泛化、聚合和简单关联映射为关系型数据库的表间引用关系。提出的数据模型存储方法避免了类间关联全部下落于叶节点类,降低了叶节点对象之间关系的复杂度。通过对配电网GIS数据模型中的类进行适当扩展,为其添加数据维护操作和必要的属性扩展,进而生成数据维护命令,使数据和关系维护变成类对象自身的责任。通过为导电设备类增加Mo 相似文献
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