| 基于改进经验小波能量熵的负载侧新能源占比定量研究 |
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| 引用本文： | 鲍家伟,王青松.基于改进经验小波能量熵的负载侧新能源占比定量研究[J].东北电力学院学报,2022(5):33-43. |
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| 作者姓名： | 鲍家伟 王青松 |
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| 作者单位： | 东南大学电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(52177171)； |
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| 摘 要： | 随着分布式新能源的大量接入，变电站中低压线路中除了确定分类的负荷，还增加了许多不确定的可再生能源功率成分.从经济性和清洁性的角度出发，必要定量分析其中的新能源占比，提升用户的用电质量水平.针对低压馈线处的电能质量信息，提出一种基于改进经验小波能量熵和长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络的定量分析算法.该方法以经验小波变换为基础，将长时间序列分为等长的小段时间序列，分别进行经验小波变换；得到各个经验小波函数分量后，计算出各个特征分量的能量熵序列；再引入峭度的概念，对各个能量熵序列加权差异化处理，突出特征信息；最后利用LSTM神经网络进行分类处理，判断不同可再生能源占比的电能质量信息属于哪个区间片段.通过搭建仿真模型模拟现场实际数据，高效准确地定量分析可再生能源占比，并与其他传统方法对比，验证了该方法的有效性和优越性.
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| 关 键 词： | 可再生能源 定量分析 经验小波变换 改进能量熵 LSTM神经网络 |
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