基于SSA-ELM的短期风电功率预测

准确的风电功率预测可以有效地保证电力系统的安全运行,进而影响电网的电力调度,所以高精度的预测方法变得至关重要。针对极限学习机（ELM）随机产生输入权值和阈值导致回归模型不稳定性与预测结果不准确性,以及风电波动性和间歇性等问题,提出一种基于麻雀算法（SSA）优化极限学习机的组合预测模型（SSA-ELM）。利用收敛速度快、精度高、稳定性好的SSA对ELM的权值和阈值进行寻优,实现了对风电功率的精确预测。仿真结果表明,所提出的SSA-ELM模型的预测精度较高、泛化能力强,能够为风电的功率预测及并网安全的稳定运行提供决策支持。     

基于模糊控制的储能参与一次调频综合控制策略

针对储能调频控制模式间以临界值方式直接切换造成功率跃变及储能荷电状态（SOC）过高过低,储能出力受限问题,提出一种基于模糊控制的储能参与的一次调频综合控制策略。首先,分析储能虚拟下垂、虚拟惯量和虚拟负惯量控制参数对系统频率响应的影响,确定各控制参数调频优势和稳定变化范围;其次,设计含虚拟负惯量控制的模糊控制器,实现控制模式之间的平滑切换和优势互补,加快频率恢复;最后,采用logistics函数设计SOC反馈控制策略和SOC自恢复控制策略,使储能容量得到更好的保持,提高储能的调频能力。仿真实验验证了所提策略的有效性。     

自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测

为了提高超短期风电功率预测精度,提出了一种自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测方法。首先,使用CEEMDAN将原始风电功率序列分解为多个分量,用RCMSE对其重构成新模态以降低风电功率序列复杂性及提高预测效率;其次,用EESHHO优化ELM权值和阈值提高模型的泛化性,同时引入AdaBoost提高预测模型的精确度和稳定性;最后,在学习历史训练误差的基础上提出修正预测值的策略,进一步提高预测精度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

微网无缝切换控制策略研究

为缓解微网模式切换时带来的电压、电流冲击,通过对微网无缝切换关键技术分析,提出基于频率扰动的微网有差预同步控制方案。为保证储能逆变器控制策略同步平滑切换,提出了基于VSG及电流权值调节的无缝切换控制策略。为实现控制策略的软转换,令VSG控制与PQ控制共用电流内环,并通过电流权值调节2种控制策略的外环参考电流实现平滑过渡,保证了控制策略与PCC点开关的同步切换,避免了物理开关切换造成的电压、电流冲击,有利于微网的稳定运行。仿真验证了所提控制策略可行性和有效性。     

基于GRU神经网络的送电线路故障在线检测方法

为防止因输电线路故障导致事故影响的范围进一步扩大,提出一种基于改进的长短期记忆网络GRU对电力系统中输电线路的故障在线识别的方法。采用固定时间窗口移位标记的方法对故障起始时刻附近数据编码,搭建故障起始时刻判别逻辑;再根据返回的起始时刻对故障清除前的节点运行数据映射故障位置及类型。最后在PSCAD/EMTDC中以新英格兰10机39节点为例利用python API接口实现联合仿真。结果表明该方法能够快速准确地识别故障,模型准确率在98.91%以上,可为后续动作和故障分析提供依据。     

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型。以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和有效性。     

基于深度置信网络的维吾尔文垃圾短信分类技术研究

针对传统分类算法对维吾尔文文本分类准确率不高的问题,提出了一种基于深度置信网络的维吾尔文短信文本分类模型。深度学习模拟人脑的多层次结构,对数据从低层到高层逐渐地进行特征提取,深层挖掘数据集的分布规律,从而提高分类准确性。通过逐层无监督的方法完成深度置信网络的初始化,并结合softmax回归分类器实现文本的分类。最后在收集的维吾尔文短信数据集上进行实验论证。实验结果表明,相比KNN、SVM和决策树算法,深度置信网络具有更好的分类效果,准确率更高。     

基于二阶滤波的混合储能系统能量管理控制策略

针对由超级电容器与蓄电池储能构成的混合储能系统,提出一种基于改进型二阶滤波功率分配的荷电状态（state of charge,SOC）恢复控制策略。首先,分析传统一阶低通滤波算法的功率分配过程,构造具有功率误差反馈环的二阶滤波传递函数,消除传统一阶低通滤波器在响应高频功率指令时的积分作用,改善混合储能系统对目标功率指令的跟踪控制效果。然后,以归一化后的混合储能系统SOC为控制指标,制定滤波时间常数新型调整规则,动态优化混合储能系统功率分配指令。仿真结果表明,该控制策略可有效平抑风电并网功率波动,最大化利用超级电容储能可用容量,同时延长蓄电池使用寿命。     

计及弃风的“电气互补-冷热联供”模式研究

针对弃风严重以及传统供暖方式存在难以“热电解耦”的问题,提出一种将蓄热式电锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷机相结合的“电气互补-冷热联供”弃风消纳模式。首先,根据弃风和冷热负荷特性建立“电气互补-冷热联供”模型;然后,考虑供暖与制冷成本,构建“电气互补-冷热联供”经济性模型;最后,通过算例分析与传统“燃气锅炉-空调”供暖制冷模型的经济性进行对比。结果表明：所提模式可在消纳弃风的同时减少碳排放量,达到提升系统收益的目的。     

基于消息队列的LightGBM超参数优化

为了提高LightGBM超参数优化效率,同时得到全局最优模型,提出了以消息队列方式并行优化LightGBM超参数方法。根据超参数的预选范围,将每一组超参数发送到队列中,各节点从队列获取到消息后以并行方式进行模型训练并验证准确率,最后选出准确率最高的模型计算待预测的数据集。实验结果表明,与传统的网格搜索、贝叶斯法、随机搜索方法以及消息队列串行优化相比,消息队列并行优化超参数方法时间最短,AUC值最大。