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基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测 下载：88 浏览：485

邓带雨1 李坚1 张真源1 滕予非2 黄琦1 《电网技术研究》 2020年5期

摘要:
针对电力负荷随机性较强,预测精度不高的问题,通过构建集合经验模态分解(ensembleempiricalmode decomposition,EEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU)和多元线性回归(multiple linearregression, MLR)组合而成的EEMD-GRU-MLR(EGM)预测方法,有效提高了电力负荷短期预测精度。首先通过集合经验模态分解将电力负荷数据分解为频率由高到低的不同本征模态函数(intrinsicmodefunctions,IMF),不同频率的本征模态函数分量代表了电力负荷不同的部分特征,随后分别使用多元线性回归方法和GRU神经网络方法对低频部分和高频部分进行快速准确的预测,最后将所得各预测结果组合后得到完整的预测结果。EGM预测方法不但能够对电力负荷的变化趋势进行有效预测,而且能够准确预测随机性较强的局部特征。最后通过实验验证,该方法有效地提高了负荷预测精度。

基于广域量测的多直流馈入/馈出电网稳态频率控制策略研究 下载：90 浏览：497

胡益1 滕予非2 王晓茹1 《电网技术研究》 2018年7期

摘要:
针对多回高压直流馈入、馈出电网,提出了一种基于广域量测数据的系统扰动后稳态频率预测算法,该算法对系统发电机调速器方程、负荷静态模型方程和系统网络方程进行线性化处理,同时考虑到多回高压直流的紧急功率支援量,能快速预测出系统扰动后的稳态频率。针对预测结果,该文设计了基于多回高压直流的最优频率稳定控制策略,该策略利用非线性优化方法,考虑了本区域电网各节点电压稳定约束以及各互联电网频率波动约束,能快速得到各条直流参与系统频率稳定调节的最优紧急直流功率支援量。最后在机电暂态软件PSS/E中,以改进的IEEE 50机系统为例,通过仿真分析,对该文方法的预测结果以及优化结果进行对比验证,证明了所提出方法的正确性和有效性。

基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略研究 下载：75 浏览：453

卢芸1 刘金强1 滕予非2 王晓茹1 《电力研究》 2018年3期

摘要:
由于同一风速下的风电功率存在较大范围的波动,传统风电功率曲线建模方法难以获得较高的精度。提出一种基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略,首先基于时间序列平滑的预处理方法得到新的输入风速,并以相关系数最大为目标函数选择最优的平滑阶数,再利用BP神经网络拟合得到风电功率曲线。基于西南地区某风电场单机实测数据的仿真研究表明,以最优平滑预处理得到的风速为输入建立的风电功率曲线模型精度显著高于已有方法中以原始风速为输入建立的风电功率曲线模型。
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