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计及邻近风电场信息与CNN-BiLSTM的短期风电功率预测 被引量：7
1
作者 杨子民 彭小圣 +3 位作者 熊予涵 魏沛杰 段睿钦 周彬彬 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期47-56,共10页
高精度的短期风电功率预测对保障电力系统安全至关重要,因此提出了一种计及邻近风电场信息与CNNBiLSTM的短期风电功率预测方法,在深度学习预测建模环节除了采用目标风电场的NWP作为输入特征,还引入了邻近风电场的高相关特征。首先综合... 高精度的短期风电功率预测对保障电力系统安全至关重要,因此提出了一种计及邻近风电场信息与CNNBiLSTM的短期风电功率预测方法,在深度学习预测建模环节除了采用目标风电场的NWP作为输入特征,还引入了邻近风电场的高相关特征。首先综合风速序列、功率序列间的相关性和距离,计算区域内各邻近风电场和目标风电场的复合相似度,并依据相似度排序选择高度相似的邻近风电场作为信息来源;再采用CEEMDAN频域信号分解和时间序列特征扩充构造高维特征集合,并引入浮动搜索特征选择算法对强相关特征进行优选;最后基于被选核心特征,开展基于CNN-BiLSTM深度神经网络的功率预测建模。算例结果表明,相较不引入邻近风电场信息的传统预测方法,所提方法能有效提升预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 邻近风电场 神经网络 新能源 新型电力系统 CNN-BiLSTM
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基于优质电气储能节能的实践探究 被引量：1
2
作者 熊予涵 《机电信息》 2020年第18期159-160,共2页
随着国家经济的迅速腾飞,能源产业迅速发展,绿色储能成为国民产业链上的重要环节。基于优质电气储能的节能、调控技术的研发设计与实践应用,就是有效接轨国际市场,响应国家促进储能产业规模化发展的号召。优质的电气储能,以卓越的创新... 随着国家经济的迅速腾飞,能源产业迅速发展,绿色储能成为国民产业链上的重要环节。基于优质电气储能的节能、调控技术的研发设计与实践应用,就是有效接轨国际市场,响应国家促进储能产业规模化发展的号召。优质的电气储能,以卓越的创新技术实施电损治理,为广大工业装置的储能节能一体化和安稳运行打开了一扇新的窗口,并实现了企业效益和利润提升的最大化。 展开更多
关键词 电气储能 绿色节能 工业储能系统 超级电容 智能电网
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基于参数自适应旋转门和Bump事件筛选的风电爬坡事件识别 被引量：1
3
作者 熊予涵 彭小圣 +3 位作者 杨子民 魏沛杰 邓韦斯 戴仲覆 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期101-110,共10页
风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响... 风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响;然后使用参数自适应选择的旋转门算法,在保留功率波动趋势的同时完成数据压缩;随后设定趋势划分规则并对压缩后数据进行bump事件筛选,建立具有上、下爬坡趋势的数据集;最后根据现有多种定义对风电爬坡事件进行识别。算例结果表明,相较原始旋转门算法,所提方法能够识别到更多爬坡事件的发生,检测率的提升幅度基于定义条件1—3分别为23.28%~53.56%、13.70%~41.51%和12.49%~41.52%。 展开更多
关键词 风电爬坡事件 旋转门算法 新能源 新型电力系统
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