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本文应用数值计算法结合理论分析,比较全面地分析了常见的各种三相交流电功率计算方法,在存在不对称电压、不对称电功率、采样误差、电压电流幅值波动时,以及不同数值积分方法下的计算精度. 相似文献
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基于荷电状态分级优化的混合储能风电功率平抑方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了弥补单一储能技术的不足,由超级电容和储能电池组成的混合储能系统越来越多地应用于风电功率平抑。为保证混合储能系统整体充放能力,并充分利用超级电容反应快和储能电池容量大的特点,文中提出了一种基于电池荷电状态(SOC)分级优化的混合储能系统风电功率平抑方法。该方法采用了分层结构,包含优化控制层和协调控制层。优化控制层根据风电平抑性能要求以及混合储能系统当前整体SOC,计算动态调节储能系统的设定功率;协调控制层根据储能设备各自的SOC和充放电特性,按优化控制层计算出的设定功率进行功率分配,以实现对设定功率的快速跟踪。仿真实验证明,该方法在保持风电平抑效果不变的情况下,维持了混合储能系统整体较高的充放能力,同时优化了储能设备的SOC,避免了储能设备的过充过放。 相似文献
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智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 相似文献
74.
基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计 总被引:2,自引:0,他引:2
以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,可有效识别不同特性预测误差。采用非参数回归方法拟合误差概率密度分布,获得了较优的拟合结果。根据实际风电场数据验证文中方法的先进性,其与基于正态分布优化拟合的估计方法的比较结果表明,文中方法的各项评价指标均优于后者。 相似文献
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短期风电功率预测一直是风电领域的研究热点,提出采用带位置和尺度参数的t分布描述风电功率预测的误差分布。分别采用差分自回归移动平均模型和BP神经网络,根据风电场实测数据进行功率预测,对两种预测模型产生的误差进行分析,验证了带位置和尺度参数的t分布可以有效描述预测误差分布。短期风电功率预测研究发现,带位置和尺度参数的t分布对误差的拟合优度高于正态分布,其各项参数可作为评价预测算法准确度的指标,通过分析分布参数可以直观了解预测算法的性能。 相似文献
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