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基于密度峰值聚类优化的光伏发电功率预测 被引量：7
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作者 王帅 杜欣慧 姚宏民 《现代电子技术》 北大核心 2018年第20期141-145,149,共6页
密度峰值聚类算法具有收敛速度快、鲁棒性强、无需人为确定最佳聚类数等特点,具备较好的应用前景。为提高光伏功率预测的精度,提出一种将密度峰值聚类算法应用于短期光伏功率预测的方法,并进行了必要优化。该方法首先通过类间距离优化... 密度峰值聚类算法具有收敛速度快、鲁棒性强、无需人为确定最佳聚类数等特点,具备较好的应用前景。为提高光伏功率预测的精度,提出一种将密度峰值聚类算法应用于短期光伏功率预测的方法,并进行了必要优化。该方法首先通过类间距离优化增强气象数据的可分性;然后利用密度峰值聚类对其进行无标签归类,通过灰色关联度匹配出与待预测日相关度最高的类别;最后将其作为Elman神经网络的训练样本,得到预测结果。Matlab仿真结果表明,该方法能够明显提高气象数据的聚类效果,并有效提高光伏功率的短期预测精度。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 光伏发电 灰色关联度 相似日匹配 ELMAN神经网络 短期功率预测
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基于随机森林法的含风电并网系统静态电压稳定态势评估 被引量：4
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作者 阿里木·卡得尔 王海云 武家辉 《现代电子技术》 2023年第20期119-124,共6页
随着大规模风电等新能源接入电力系统,风电波动性与不确定性等因素降低了电网电压运行稳定性,传统的静态电压稳定性分析方法已无法满足大规模电力系统状态实时分析的要求。为提高含风电并网系统的电网电压运行稳定性、评估准确性与可靠... 随着大规模风电等新能源接入电力系统,风电波动性与不确定性等因素降低了电网电压运行稳定性,传统的静态电压稳定性分析方法已无法满足大规模电力系统状态实时分析的要求。为提高含风电并网系统的电网电压运行稳定性、评估准确性与可靠性,提出采用基于随机森林算法的态势评估方法。首先,通过仿真得到连续潮流数据,根据有功功率裕度指标对所得的数据进行标签处理;然后,选择与静态电压稳定相关的特征信息,使用随机森林分类器把特征信息转化为稳定性问题,并对标签处理的数据进行分类;最后,根据随机森林分类器的结果,在数据中感知系统静态电压稳定行为信息,完成静态电压稳定性态势评估。仿真结果表明,搭建的随机森林分类模型对大规模风电接入系统的态势评估准确率高,为含风电系统进行的安全稳定性评估提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 风电并网系统 静态电压稳定 态势评估 随机森林算法 有功功率裕度 风电场出力
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