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准确预测光伏发电功率对电网调度具有十分重要的意义.该文提出一种基于灰色关联分析和GeoMAN模型的光伏发电功率短期预测方法.首先,利用灰色关联分析对某地区多光伏电站进行空间相关性分析,选取与待预测光伏电站高度相关的周边电站;然后,基于GeoMAN模型动态提取待预测光伏电站的时空特征和外部气象因素,GeoMAN模型采用编解码结构,利用编码器动态提取待预测光伏电站的站内特征和与周边相关电站的站间空间特征,利用解码器提取输入变量的时间特性,并融合晴空指数和数值天气预报动态输出光伏发电预测功率;最后,采用实际光伏电站进行案例分析,结果表明该文所提出的预测方法与传统LSTM模型相比,实现了更高精度的光伏发电功率短期预测. 相似文献
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数字阵列雷达方位超分辨角度估计的仿真 总被引:1,自引:1,他引:0
基于幅度比较单脉冲方法的测角局限性,采用先进的阵列超分辨测向技术MUSIC算法,对处于同一距离门和频率门的2个目标,在纯噪声背景和杂波背景下进行了波达方向(DOA)估计,对不同的信噪比和目标进入角度,仿真了目标的分辨情况并计算了DOA角度估计的精度,证明了机载雷达方位超分辨角度估计可以较好地实现落入清晰区或者副瓣杂波区目标的角度分辨与精度估计,但是对目标的信噪比和进入角度有一定的要求. 相似文献
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随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。 相似文献
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准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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对由双馈风电机组组成的海上风电场采用混合高压直流输电技术并网时风电场内部的电压和频率控制进行了研究。混合高压直流输电系统由双桥十二脉波不控整流换流器(DBC)、模块化多电平换流器和高压直流输电线路组成。首先,通过深入的理论分析阐明当由双馈风电机组组成的海上风电场采用混合高压直流输电技术并网时,风电场内部的电压可以自动维持在一个合适的范围内并随双馈风电机组输出有功功率的变化而变化。在此基础上,设计了双馈风电机组转子侧换流器的控制器以实现对风电场内部交流系统频率的控制,同时实现了双馈风电机组输出有功功率的最大功率点跟踪。为防止岸上公共连接点发生三相接地短路故障时基于DBC的高压直流输电系统发生过电压,设计了故障时双馈风电机组的控制策略。最后,对建立的采用混合高压直流输电技术并网的海上风电场模型进行了数字仿真,仿真结果验证了理论分析的正确性和所提出控制策略的有效性。 相似文献
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分布式光伏系统在电网中的应用越来越广泛,光伏波动性强,稳定性差,其大规模接入不仅增加了配电网结构的复杂性,而且使电力系统的调节更加困难,给电网运行带来不利的影响.本文主要研究了含大规模分布式电源配电网的集群划分和无功优化问题.首先应用PSO改进的K-means聚类算法,找出较好的初始聚类中心,然后根据节点间的电气距离,对配电网进行集群划分.以节点的电压偏移总量和线路的有功损耗最小作为目标,采用动态调整粒子群算法对电力系统进行无功优化.最后在Matlab平台上仿真验证了所提集群划分和无功优化方法的有效性. 相似文献