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52.
为提高实时预测精度,提出一种新的基于时空相关性和BP神经网络的风速实时预测方法。该方法首先基于风速演变的物理特性,依据目标预测点若干个邻域点的风速及风向信息,建立时空相关性预测(spatio-temporalcorrelation predictor,STCP)模型并得到不等时间间隔的预测风速;然后依据目标预测点的风速序列建立BP神经网络预测模型进行风速的实时预测;最后将STCP结果以一定的滑动时间窗与BP预测模型得到的实时预测风速进行适当加权组合得到最终的预测风速。以某区域多个风电场实测数据为例进行仿真测试,结果表明,与BP预测模型相比,该文提出的STCP-BP组合预测方法可有效提高风速的实时预测精度。 相似文献
53.
54.
结合大屯电厂2×135 MW技改工程150 m烟囱工程,利用埋入烟囱壁内的钢筋作为爬杆支撑,液压千斤顶产生外力克服滑升时的摩擦力、模架自重和施工荷载,将成型模版分阶段连续提升,达到烟囱混凝土连续浇筑成型。与传统施工方法相比,节约施工机械设备、工期、劳动力、模版及周转材料等,效果良好。 相似文献
55.
基于经验模式分解和时间序列分析的风电场风速预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对风速时间序列的非线性和非平稳性,该文提出将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和时间序列分析方法相结合对风电场风速进行预测,以探寻更为准确有效地风速预测方法.首先,运用EMD对原始风速序列进行预处理,将其自适应地分解成一系列不同尺度的模式分量,这样能够突出原始风速时间序列不同的局部特征信息;然后,分析各分量,根据其变化规律,采用时间序列分析法分别建立相应的模型并进行预测,这样既简化了建立的模型又降低了预测的成本;最后将各分量的预测值叠加得到风速序列的预测值.算例结果表明,该方法大幅提高了风速预测精度. 相似文献
56.
在传统的基于母线电压值的多滞环控制策略下,母线电压必须达到对应的阈值才能触发较高的电流参考值,因此在某些条件下会出现母线电压持续偏离额定值较多的情况。为解决这一问题,提出了一种改进的多滞环控制策略,在传统控制策略的基础上,定义了电压等级信号,并对其进行积分,从而可根据积分值的大小来辅助切换蓄电池电流参考值,使蓄电池能够在母线电压未达到对应阈值的情况下也能根据需要进行大电流充放电,从而使母线电压更接近额定值。为避免反向积分值延长母线电压正向偏离时参考电流值的自动切换时间,使用两个积分器分别控制正、负向参考电流值的切换。仿真结果验证了所提出的控制策略在维持母线电压、提升供电质量方面的优越性。 相似文献
57.
基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测 总被引:3,自引:0,他引:3
提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测方法。采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简,得到优化了的模型输入及各属性对风速的重要性;采用基于属性重要性的加权欧氏距离对传统聚类进行改进,建立了各聚类预测模型,并提取相似性较高的数据作为训练样本训练各类预测模型,对训练样本实现了优选;根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了实验,结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。 相似文献
58.
对多负荷投切行为的有效辨识,为了解用户用电行为,制定节能计划,实现智能用电提供了有力支撑。首先,为解决多种负荷投切行为的辨识问题,提出改进的二进制粒子群优化算法(Improved Binary Particle Swarm Optimization, IBPSO),并在IBPSO的适应度函数中引入距离测度法。其次,针对目前对单一负荷特征进行辨识的精度并不理想的问题,本文融合电流谐波和有功功率作为负荷投切行为的特征。最后,对多负荷投切时的电流和功率信息进行大量的仿真试验。仿真结果表明,所提算法对多负荷投切行为的辨识在收敛速度和精度上都有所提高。 相似文献