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针对光伏发电功率时间序列随机性和波动性强的特点,提出一种基于Kmeans和完备总体经验模态分解(CEEMD)、排列熵(PE)、长短期记忆(LSTM)神经网络结合的短期光伏功率预测模型。先通过Kmeans算法选出预测日的相似日;然后采用CEEMD将发电功率和影响因素数据的原始序列分解为多个固有模态分量,并用排列熵算法对模态分量进行重构;最后对重构后的子序列分别进行LSTM建模预测,再将子序列预测结果叠加起来确定光伏发电功率预测值。试验结果表明,所提预测模型与单独的LSTM预测模型和EMD-PE-LSTM预测模型相比,功率预测精度明显提高,为电网调度提供了一定参考。 相似文献
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微电网在孤岛运行模式下,各并联逆变器额定容量和馈线阻抗存在差异,采用传统下垂控制策略时输出功率难以合理分配,降低了系统的稳定性.针对该问题,对低压微电网功率传输特性进行分析,得出影响功率合理分配的主导因素.提出一种自适应电压补偿的控制策略,通过虚拟阻抗的加入使输出功率合理解耦后,采用实际输出功率与预期输出功率的差,通过... 相似文献
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在低压逆变器并联系统中,各逆变器之间存在线路阻抗不匹配的情况,针对传统下垂控制策略无法实现无功功率的精确均分,且会产生较大环流的问题,提出一种基于虚拟阻抗技术的改进下垂控制策略.该控制策略中,首先采用虚拟阻抗技术使等效线路呈感性,以实现功率完全解耦;其次在无功-电压下垂控制的基础上,采用电压补偿的方法解决无功功率无法均... 相似文献
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