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风速时间序列的符号化描述 总被引:1,自引:1,他引:0
利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。 相似文献
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《Planning》2019,(1):111-116
水平井固井顶替过程中,受限于现场设备,难以实现紊流顶替,而在层流流速区间内,两相流体在偏心环空中运移机制复杂。基于计算流体动力学方法,建立几何模型和数值模型,采用流体体积法对两相流体顶替界面进行追踪,研究了不同顶替流速下水平井偏心环空流体运移机制。结果表明,(1)低偏心度下,1倍隔离液用量能够实现90%顶替效率,而当偏心度大于0.5时,顶替效率相对较低,即使增加隔离液用量,也未能提高顶替效率;(2)针对套管严重偏心情况,将流速由1.0m/s降低到0.2m/s,有助于界面平稳发展,并多置换出6.8%钻井液,解决窄边滞留,宽边指进问题;(3)水平井偏心环空固井注替过程存在偏心效应、重力效应、黏滞效应等多方面影响,这些因素相互制约、相互作用,因此,针对现场实际井况,合理设计固井工艺参数,不仅能提高固井质量,还能起到降本增效的作用。 相似文献
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LCL型并网变流器常采用同步旋转坐标系下基于变流器侧电感电流的并网控制,但LCL型滤波器和数字延迟的dq轴模型均存在轴间耦合,制约了并网性能,且随着开关频率降低,性能恶化更为明显。针对该问题,文中在建立LCL型并网变流器复矢量模型的基础上,对并网变流器耦合特性和传统解耦方案进行分析。针对现有方案的不足,提出了一种基于相位补偿和虚拟阻抗优化的LCL型并网变流器改进控制策略,通过零极点图详细分析了虚拟阻抗对系统耦合程度及系统阻尼特性的影响,进而给出了确定3个参数优化值的方法。最后,仿真和实验结果表明,与现有方案相比,所提策略能够实现对系统耦合程度及阻尼特性的独立控制,有效实现解耦并改善系统动态性能。 相似文献
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针对大规模储能技术在电网侧的多功能应用需求,将网侧储能系统的规划问题分解为两个层次,即储能系统的多点选址和功率容量优化配置。在储能系统多点选址层面,结合储能系统在电网侧的多功能需求及系统稳定性和经济性,基于线路负载率、网损灵敏度、电压灵敏度,计及指标的时序性,构建了多属性综合指标评估模型。在储能系统功率容量优化配置层面,建立了双层规划数学模型,外层考虑延缓输电线路升级收益,减小系统网损收益、储能投资成本和系统运行成本,以配置储能系统的净收益最大为目标,优化多点布局储能系统功率与容量;内层以配置储能系统后的运行成本最低为目标,优化源、储运行曲线。最后基于改进的IEEE 24节点算例验证了所提模型的有效性,为大规模储能技术在电网侧的规划奠定了基础。 相似文献
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为模拟分钟尺度的太阳辐射波动,根据江苏省常州市2018—2021年逐分钟辐射数据,采用Garson权重算法优化模型输入特征,并引入前10分钟的清晰度指数kt时序数据作为附加特征,建立基于时序数据与MLP神经网络的分钟尺度新分离模型。在此基础上,对Engerer2模型、Starke模型和Yang模型3个最新提出的分钟尺度分离模型进行参数本地优化,并设计测试实验验证。验证结果表明:采用时序数据与MLP神经网络的新模型可有效提取短时间内的太阳辐射波动信息,新模型的归一化均方根误差(enRMSE)为10.690%,新模型精度较Yang模型提高了17.08%。 相似文献
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针对传统小波包风电波动平抑方法存在的过度平抑问题,提出一种基于时频分析的改进小波包平抑方法。首先,找出功率最大变化范围超过波动标准的时刻对集合,利用小波包对风电功率进行小波分解得到各频段分量;然后,从高频到低频依次对各频段分量在时刻对集合上进行局部削峰填谷,直到风电功率满足波动标准,从而得到平抑后的风电并网功率和储能功率指令;最后,对波动平抑效果进行评价。算例仿真表明该方法在满足风电波动标准的基础上,减小了储能功率指令的累积功率和充放电切换次数,有利于降低储能配置成本、延长储能寿命。 相似文献
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短期光伏功率预测统计方法一般采用数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)的水平辐照度, 而不是倾斜安装的光伏板上接收到的斜面辐照度, 导致预测精度不足。针对这一问题提出新的辐照度斜面转换方法, 先将散射辐射分为属性不同的分子散射、米散射, 再对两者分别进行斜面转换; 采用该方法将NWP水平辐照度转换为NWP斜面辐照度, 再基于NWP斜面辐照度进行光伏功率建模与预测。算例结果显示, 本方法的预测精度(均方根误差为10.25%、相关性系数为0.914 0)高于直接采用NWP水平辐照度的传统方法。 相似文献
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全年负荷序列是开展中国省级电网新能源消纳能力评估的基础,文中提出了基于聚类分析和马尔可夫链技术的年负荷序列建模和场景生成方法。首先,通过自组织映射对历史负荷数据进行典型日聚类分析,并采用离散马尔可夫链描述不同典型日之间的状态转移特性。针对每类典型日,采用核密度估计和t-Copula函数构建日负荷特性指标的联合概率分布模型。然后,通过马尔可夫链蒙特卡洛随机抽样生成每日的典型日状态和日负荷特性指标。最后,通过构建日负荷序列优化模型,实现每日负荷序列的优化重构,直至生成全年负荷序列场景。算例基于中国某省级电网全年负荷数据进行测试,并利用所生成的负荷序列场景开展未来年度新能源消纳能力的评估,结果验证了所提方法的有效性及实用性。 相似文献