基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类

为改进暂态电能质量扰动分类方法的准确性,先将暂态电能质量扰动一维数据信号通过归一化处理转换为二维灰度图像,再应用伽马校正、边缘检测及峰谷检测等数字图像处理方法增强扰动特征,得到新的灰度图像和二值图像。提取二值图像的形态学特征值组成特征向量。通过概率神经网络实现暂态电能质量扰动分类。对所提方法进行了仿真计算和比较分析。结果表明,所提出的暂态电能质量扰动分类新方法改进了扰动分类的准确性,是一种有效可行的方法。     

基点气象相似聚合的短期风电功率预测方法

提出了一种基点气象相似聚合的短期风电功率预测方法。先以风电功率预测时间点(简称基点)的气象为核心对历史气象记录按灰色关联度进行相似聚合,以突出基点气象对应的风电功率变化规律。再对聚合中历史记录的气象因素按因子分析法降维、求取独立因素,以去除原始气象因素之间的相关性、降低因果关系的非线性度。然后基于径向基神经网络建立"独立因素-风电功率"的映射关系,从而实现风电功率预测。结合实例对此方法进行了仿真,结果表明,此方法预测得到的风电功率,其准确度比基于主成分的径向基神经网络方法的高、比径向基神经网络方法的更高。