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基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法 被引量:29
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作者 李勋 龚庆武 +1 位作者 贾晶晶 肖辉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期124-133,共10页
为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追... 为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追踪(MP)算法将初始信号从Gabor原子库中分解得到最佳匹配原子,并采用伪牛顿法对参变量进行优化,进而求出衰减正弦量原子的参变量,最终完成整个低频振荡模态参数的提取过程。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,为电力系统稳定分析提供一种全新的途径和方法。 展开更多
关键词 原子稀疏分解 低频振荡 模态参数 振荡模式Prony分析 时频分布
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采用原子分解法的带并联补偿线路单相自适应重合闸 被引量:22
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作者 贾晶晶 龚庆武 +2 位作者 李勋 关钦月 陈姝磊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期117-123,共7页
带并联补偿输电线路单相瞬时性故障时,故障相恢复电压阶段会同时存在工频分量和低频分量,从而形成拍频现象。目前,基于上述原理的自适应重合闸判据抗干扰能力不强,且不能确定准确的熄弧时间。对此,文中采用一种新的信号处理方法——原... 带并联补偿输电线路单相瞬时性故障时,故障相恢复电压阶段会同时存在工频分量和低频分量,从而形成拍频现象。目前,基于上述原理的自适应重合闸判据抗干扰能力不强,且不能确定准确的熄弧时间。对此,文中采用一种新的信号处理方法——原子稀疏分解法分析非线性故障信号,以提取瞬时性故障时恢复电压阶段存在的低频分量,进而对故障性质作出判别;同时,原子稀疏分解法较强的时域和频域分析能力可以准确地确定故障熄弧时刻,为线路断路器的重合时刻整定提供依据。仿真实验验证了所述方法能够有效提高自适应重合闸性能。 展开更多
关键词 自适应重合闸 低频分量 信号局部特征量 原子稀疏分解
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基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究 被引量:20
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作者 杨茂 刘慧宇 +1 位作者 孙勇 李宝聚 《东北电力大学学报》 2020年第3期1-7,共7页
准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然... 准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度. 展开更多
关键词 风电功率 实时预测 原子稀疏分解 支持向量机 组合预测
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基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测 被引量:11
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作者 张坤 张金环 +5 位作者 张巍巍 刘云林 张尚然 赵玮 王睿 周博文 《智慧电力》 北大核心 2019年第5期32-37,共6页
为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测。该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆... 为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测。该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆窗函数将历史风电数据划分为多个波动区间,使用二维核密度估计(KDE)模型逐步滚动获取预测值置信区间。实际风电场算例验证了该模型的自适应性、快速性、有效性及可信性,得到的区间可信度高,可为调度部门提供更多不确定信息,使风电资源得到有效利用。 展开更多
关键词 原子稀疏分解 摇摆窗 波动区间 二维核密度估计 区间预测
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基于PSO-OMP优化的WD-ASD超短期负荷预测 被引量:10
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作者 曲正伟 张坤 +3 位作者 王云静 韩艳丰 郝丽丽 王崇轶 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期39-45,共7页
为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解(WD-ASD)的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于... 为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解(WD-ASD)的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子稀疏分解(ASD)预测模型,分别对负荷的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。其中ASD分解过程由正弦原子库自适应匹配分解完成,并将粒子群算法(PSO)和正交匹配追踪(OMP)算法相结合以增强原子稀疏分解能力。实际负荷数据算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 原子稀疏分解 正交匹配追踪 粒子群优化 小波分解 最小二乘支持向量机
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基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测 被引量:10
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作者 崔明建 孙元章 +1 位作者 柯德平 王树鹏 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期120-127,共8页
采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更... 采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更新ASD的结果,进而滑动预测下一个时刻的风电功率。以实际风电场数据进行验证,结果证明了该模型可以有效地处理风电功率非平稳性,产生更为稀疏的分解效果,显著地降低了绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间。 展开更多
关键词 风电 预测 原子稀疏分解 人工神经网络 模型
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基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法 被引量:9
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作者 齐郑 赵传宗 +2 位作者 纪鹏 张海 王莹 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第2期121-125,共5页
为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障... 为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障点.仿真结果表明,匹配追踪算法可以快速有效地提取衰减直流分量,准确地实现小电流接地系统单相接地故障的在线区段定位.相比于传统算法,原子稀疏分解理论克服了传统非自适应性算法的局限性,提高了暂态信号成分提取的准确性. 展开更多
关键词 小电流接地系统 单相接地故障 原子稀疏分解 匹配追踪 自适应性 衰减直流分量 故障路径 在线区段定位
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基于混沌与Pseudo-Newton法组合优化的直接衰减正弦原子库分解方法在低频振荡分析中的应用 被引量:6
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作者 李惠章 李承 王臻 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期148-157,共10页
传统原子库分解法在对信号进行分解时,往往先将信号分解为较易离散化的Gabor原子,再转化为衰减正弦原子,由于Gabor原子库并不符合振荡信号的本质特性,加之转化过程为近似转化,使分解存在双重误差。为克服以上不足,提出一种新的低... 传统原子库分解法在对信号进行分解时,往往先将信号分解为较易离散化的Gabor原子,再转化为衰减正弦原子,由于Gabor原子库并不符合振荡信号的本质特性,加之转化过程为近似转化,使分解存在双重误差。为克服以上不足,提出一种新的低频振荡分析方法,即基于混沌与Pseudo-Newton法组合优化的直接衰减正弦原子库分解方法。为了解决离散困难和六维空间寻优效率低的问题,采用混沌与Pseudo-Newton法组合优化方法,可以同时对6个参数进行寻优,极大的提高方法的速度。通过对自合成信号、仿真信号、华中电网能量管理单元实测信号等3个算例进行分析,并与其他2种辨识方法进行对比,表明该文算法在计算精度、辨识速度、抗噪能力方面都有较大优势。 展开更多
关键词 电力系统 低频振荡 原子库分解 混沌优化 Pseudo-Newton法
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基于原子稀疏分解和混沌理论的风电功率超短期多步预测 被引量:4
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作者 杨茂 刘慧宇 崔杨 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期64-71,共8页
为提升大规模风电场风电功率超短期预测精度,减少由风电功率大幅度波动对电力系统带来的不利影响,提出一种基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型.首先,利用ASD良好的序列趋势跟踪... 为提升大规模风电场风电功率超短期预测精度,减少由风电功率大幅度波动对电力系统带来的不利影响,提出一种基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型.首先,利用ASD良好的序列趋势跟踪特性,将风电功率时间序列分解成多个原子趋势分量和一个残差随机分量;其次分别利用自适应预测法和混沌理论对两分量进行超短期预测;最后,将两分量的预测结果叠加,得到最终的风电功率预测结果.选取我国东北某区域风电功率数据为例,算例结果表明,相较于传统预测模型,本文的预测方法能够有效地提升大规模风电场风电功率超短期预测精度. 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 原子稀疏分解 混沌理论 预测精度 分频预测
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Application of Atomic Sparse Decomposition to Feature Extraction of the Fault Signal in Small Current Grounding System 被引量:1
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作者 Nanhua Yu Rui Li +1 位作者 Jun Yang Bei Dong 《Energy and Power Engineering》 2013年第4期603-607,共5页
Applying the atomic sparse decomposition in the distribution network with harmonics and small current grounding to decompose the transient zero sequence current that appears after the single phase to ground fault occu... Applying the atomic sparse decomposition in the distribution network with harmonics and small current grounding to decompose the transient zero sequence current that appears after the single phase to ground fault occurred. Based on dictionary of Gabor atoms and matching pursuit algorithm, the method extracts the atomic components iteratively from the feature signals and translated them to damped sinusoidal components. Then we can obtain the parametrical and analytical representation of atomic components. The termination condition of decomposing iteration is determined by the threshold of the initial residual energy with the purpose of extract the features more effectively. Accordingly, the proposed method can extract the starting and ending moment of disturbances precisely as well as their magnitudes, frequencies and other features. The numerical examples demonstrate its effectiveness. 展开更多
关键词 Small Current GROUNDING System Fault Line Selection atomic sparse decomposition Matching PURSUIT DAMPED SINUSOIDS
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基于原子稀疏分解和支持向量机的短期负荷预测
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作者 徐玉琴 郝丽丽 《黑龙江电力》 CAS 2018年第1期1-5,12,共6页
受多种因素影响的负荷序列有很强的周期性和非平稳性,本文提出一种小波分解-原子稀疏分解-最小二乘支持向量机(WD-ASD-LSSVM)的短期负荷预测方法。该方法利用WD提取出周期性的低频分量和非平稳性的高频分量,建立基于LSSVM的低频预测模... 受多种因素影响的负荷序列有很强的周期性和非平稳性,本文提出一种小波分解-原子稀疏分解-最小二乘支持向量机(WD-ASD-LSSVM)的短期负荷预测方法。该方法利用WD提取出周期性的低频分量和非平稳性的高频分量,建立基于LSSVM的低频预测模型和基于ASD-LSSVM的高频预测模型,并将分量预测值叠加作为下一时刻的负荷预测值。针对高频分量的非平稳性,提出一种基于快速傅里叶变换预求解、粒子群算法和正交匹配追踪算法结合(FFT-PSO-OMP)的方法对ASD进行优化,增强了ASD的分解和预测能力。以实际负荷预测进行算例仿真,验证了本文所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 负荷预测 原子稀疏分解 最小二乘支持向量机 小波分解
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基于ASD-KDE算法的超短期风电出力区间预测
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作者 张坤 马培华 +3 位作者 崔志强 田星 齐彩娟 郭宁 《宁夏电力》 2018年第4期14-20,49,共8页
为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度(atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的... 为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度(atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值,并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性,构建了衰减线性原子库及Gabor原子库,以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和BP(back propagation)神经网络预测,获得点预测值。在此基础上,通过对历史风电数据不同区间的划分,构建一维核密度估计模型,逐步滚动获取预测值的置信区间,从而降低了环境变化对预测结果的影响。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。 展开更多
关键词 风电预测 原子稀疏分解 BP神经网络 一维核密度估计 置信区间
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基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测 被引量:46
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作者 崔明建 孙元章 柯德平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期6-11,26,共7页
超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立... 超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。 展开更多
关键词 风力发电 爬坡事件 风电功率预测 原子稀疏分解 反向传播神经网络
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