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1.
基于模糊聚类分析的无功电压控制分区 总被引:14,自引:0,他引:14
无功电压控制研究中的系统分区是一个非线性的大规模组合优化问题,使用常规方法常难以得到理想的结果。运用模糊聚类分析法将系统分区,并基于电压幅值对无功功率的灵敏度定义了电力系统各节点间的电气距离,对待分类对象的全体作适当的标定,运用传递闭包法求出动态分类,通过计算统计量F最后得出最优分类。该方法所占内存小,计算速度快。经IEEE39节点测试系统对该方法进行了验证,其结果表明:该方法有效、可行。 相似文献
2.
3.
4.
5.
风电场风速和发电功率预测研究 总被引:129,自引:11,他引:129
风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测,可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法,该文对风速预测进行了研究,提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模,得到风速特性的基本参数,并用这些参数选择神经网络的输入变量;为了提高预测精度,提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。 相似文献
6.
7.
为了实现负荷控制,传统的需求响应针对居民用户主要采用拉闸限电的调峰策略,用电方式较为被动。泛在电力物联网概念的提出使可控负荷转化成智能负荷成为可能。为了实现可控负荷控制的智能化,研究了泛在电力物联网在家电可控负荷控制中的应用。在智能家电控制算法中增加电网闲时的填谷作用,不仅实现了用电高峰期电网削峰,而且有效利用了用电低谷时期的容量闲置。并且允许用户预先设定负荷需求范围和不同时段家电重要系数,最大限度地满足了用户的舒适度需求。仿真结果验证了改进后智能家电控制算法的合理性。 相似文献
8.
提高风电数据精度对于建设泛在电力物联网具有重要意义。风电功率预测对历史风电数据集的要求较高,现研究多集中于通过建立不同预测模型或提出不同预测算法以提高风电功率预测准确性,对于风电功率历史数据集本身的噪声数据的处理关注并不多。为此,提出一种针对风电历史数据降噪的方法,该方法主要作用于数据集本身,通过清除历史风电数据中的失真数据,降低历史数据中无用数据的数量,在提高风电功率预测准确性的同时,尽可能缩短数据建模、预测的时间。 相似文献
9.
研究了异步发电机降压运行方式和原理,并且提出了运行效率的分析方法,异步发电机主要用于风力发电,降压运行方式及不但能够电机运行效率和功率因数,而且可以避免发电机组电动运行,增加了发电量,它对异步发电机的应用具有重要的理论和实际意义。 相似文献
10.