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基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估
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作者 班勇霜 李春华 +1 位作者 本科 付林瑶 《分布式能源》 2024年第3期39-46,共8页
为评估孤岛型微电网的可靠性以及分析储能装置对系统可靠性的影响,提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估方案。首先,以孤岛型风柴储混合微电网系统作为研究对象,搭建分布式电源等关键设备的出力模型;其次,制定可靠性评估... 为评估孤岛型微电网的可靠性以及分析储能装置对系统可靠性的影响,提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估方案。首先,以孤岛型风柴储混合微电网系统作为研究对象,搭建分布式电源等关键设备的出力模型;其次,制定可靠性评估指标体系、不同的储能运行策略及负荷削减策略,在此基础上提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛风柴储微电网可靠性评估算法;最后,通过对改进的RBTS Bus 6 F4孤岛系统进行仿真,量化分析了储能装置的运行策略、储能容量、容量配置对系统可靠性水平的影响。结果表明:合理的储能策略、适当增大储能容量以及适宜的储能系统配置方案等均可提高系统可靠性。 展开更多
关键词 孤岛型微电网 储能装置 负荷削减 序贯蒙特卡洛模拟法 可靠性评估
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基于AVMD和CNN的并网型微网线路故障诊断
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作者 付林瑶 李春华 +1 位作者 本科 班勇霜 《分布式能源》 2023年第4期20-28,共9页
为提高微网三相线路故障诊断精度,提出基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的微网线路故障诊断分类方法。首先建立包含风、光、水系统的微网径向... 为提高微网三相线路故障诊断精度,提出基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的微网线路故障诊断分类方法。首先建立包含风、光、水系统的微网径向结构模型;采用AVMD将原始故障信号分解得到多个模态分量,其中变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数采用天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法进行优化;诸多模态中只有少数模态保留了故障信号的信息,利用有效加权峰态相关(effective weighted peak relevance,EWPR)指数对模态分量进行选择,选取最能保留故障信息的3个模态作为敏感模态;剔除噪声和其他无关模态的影响,使用CNN对微网的线路故障进行诊断分类。生成110组故障数据用于训练和验证神经网络,结果表明22组验证数据集中共有21组数据分类正确,此研究方法对故障的诊断精度达到了95.46%。 展开更多
关键词 自适应变分模态分解(AVMD) 有效加权峰态相关(EWPR)指数 天鹰优化(AO) 卷积神经网络(CNN) 故障诊断分类
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