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Research on Equivalent Modeling Method of AC-DC Power Networks Integrating with Renewable Energy Generation
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作者 Weigang Jin Lei Chen +3 位作者 Yifei Li Shencong Zheng Yuqi Jiang Hongkun Chen 《Energy Engineering》 EI 2023年第11期2469-2487,共19页
Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents... Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents an equivalent modeling method for the AC-DC power networks with doubly-fed induction generator(DFIG)based wind farms to decrease the simulation scale and computational burden.For the AC-DC power networks,the equivalent modeling strategy in accordance with the physical structure simplification is stated.Regarding the DFIG-based wind farms,the equivalent modeling based on the sequential identification of multi-machine parameters using the improved chaotic cuckoo search algorithm(ICCSA)is conducted.In light of the MATLAB simulation platform,a two-zone four-DC interconnected power grid with wind farms is built to check the efficacy of the proposed equivalentmodelingmethod.Fromthe simulation analyses and comparative validation in different algorithms and cases,the proposed method can precisely reflect the steady and dynamic performance of the demonstrated system under N-1 and N-2 fault scenarios,and it can efficiently achieve the parameter identification of the wind farms and fulfill the equivalent modeling.Consequently,the proposed approach’s effectiveness and suitability are confirmed. 展开更多
关键词 Equivalent modeling ac-dc power networks renewable energy generation wind farm improved chaotic cuckoo search algorithm
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Research on Grid Planning of Dual Power Distribution Network Based on Parallel Ant Colony Optimization Algorithm
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作者 Shuaixiang Wang 《Journal of Electronic Research and Application》 2023年第1期32-41,共10页
A distribution network plays an extremely important role in the safe and efficient operation of a power grid.As the core part of a power grid’s operation,a distribution network will have a significant impact on the s... A distribution network plays an extremely important role in the safe and efficient operation of a power grid.As the core part of a power grid’s operation,a distribution network will have a significant impact on the safety and reliability of residential electricity consumption.it is necessary to actively plan and modify the distribution network’s structure in the power grid,improve the quality of the distribution network,and optimize the planning of the distribution network,so that the network can be fully utilized to meet the needs of electricity consumption.In this paper,a distribution network grid planning algorithm based on the reliability of electricity consumption was completed using ant colony algorithm.For the distribution network structure planning of dual power sources,the parallel ant colony algorithm was used to prove that the premise of parallelism is the interactive process of ant colonies,and the dual power distribution network structure model is established based on the principle of the lowest cost.The artificial ants in the algorithm were compared with real ants in nature,and the basic steps and working principle of the ant colony optimization algorithm was studied with the help of the travelling salesman problem(TSP).Then,the limitations of the ant colony algorithm were analyzed,and an improvement strategy was proposed by using python for digital simulation.The results demonstrated the reliability of model-building and algorithm improvement. 展开更多
关键词 parallel ant colony optimization algorithm Dual power sources Distribution network Grid planning
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储能VSG并联组网系统的有功振荡特性分析及其改进策略 被引量:1
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作者 石荣亮 兰才华 +3 位作者 张群英 周其锋 黄冀 王斌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期51-57,共7页
储能虚拟同步机(VSG)通过模拟同步发电机的转子运动方程,使得储能变换器具备一定的惯量支撑能力,但不可避免地引入有功动态振荡等问题,特别是在储能VSG并联组网系统(ESVPNS)中该问题更为突出。为此提出一种抑制ESVPNS有功动态振荡的有... 储能虚拟同步机(VSG)通过模拟同步发电机的转子运动方程,使得储能变换器具备一定的惯量支撑能力,但不可避免地引入有功动态振荡等问题,特别是在储能VSG并联组网系统(ESVPNS)中该问题更为突出。为此提出一种抑制ESVPNS有功动态振荡的有功前馈补偿改进控制策略,利用包含虚拟惯量与一次调频参数的一阶低通滤波环节构造有功前馈项,通过调节前馈参数提升ESVPNS抑制有功动态振荡的能力,在既不依赖通信又无需微分运算的前提下,不影响ESVPNS有功的稳态均分效果。建立包含有功前馈环节的ESVPNS小信号数学模型,并详细给出前馈参数的设计过程。MATLAB/Simulink仿真对比结果验证了所提控制策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 储能虚拟同步机 有功动态振荡 并联组网系统 有功前馈 小信号数学模型
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基于MBI-PBI-ResNet的超短期光伏功率预测
4
作者 黄泽 毕贵红 +4 位作者 谢旭 赵鑫 陈臣鹏 张梓睿 骆钊 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期165-176,共12页
为了增强光伏并网的稳定性,提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日聚类、群分解(swarm decomposition, SWD)和MBI-PBI-Res Net深度学习网络模型的光伏发电功率超短期预测方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform, ... 为了增强光伏并网的稳定性,提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日聚类、群分解(swarm decomposition, SWD)和MBI-PBI-Res Net深度学习网络模型的光伏发电功率超短期预测方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)提取太阳辐照度的期望频率,将其作为聚类特征向量,并根据此聚类特征向量采用自适应仿射传播聚类(adaptive affinity propagation clustering, AdAP)实现相似日聚类。其次,对每一类相似日分别使用群分解算法进行分解,以提取原始数据的多尺度波动规律特征。最后,利用MBI-PBI-Res Net来实现对天气环境多变量关联影响下的时序特征挖掘以及对多尺度分量的局部波形空间特征和长时间依赖时序特征的同时挖掘,并对不同类型特征进行综合集成来实现光伏发电功率超短期预测。研究结果表明:所提方法在光伏发电功率超短期预测领域相较于其他深度学习方法预测精度提高了3%以上,说明此方法在光伏发电功率超短期预测领域具有较高的预测精度和较强的泛化能力。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 相似日聚类 并联网络
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Multi-Period Resilient Model for VSC-Based AC-DC HDS Considering Public-Safety Power Shutoff to Mitigate Wildfires
5
作者 Zekai Wang Tao Ding +3 位作者 Xiaosheng Zhang Chenggang Mu Pengwei Du Fangxing Li 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2024年第2期821-833,共13页
This paper proposes a voltage source converter (VSC) -based AC-DC hybrid distribution system (HDS) resilient model to mitigate power outages caused by wildfires. Before a wildfire happens, the public-safety power shut... This paper proposes a voltage source converter (VSC) -based AC-DC hybrid distribution system (HDS) resilient model to mitigate power outages caused by wildfires. Before a wildfire happens, the public-safety power shutoff (PSPS) strategy is applied to actively cut some vulnerable lines which may easily cause wildfires, and reinforce some lines that are connected to critical loads. To mitigate load shedding caused by active line disconnection in the PSPS strategy, network reconfiguration is applied before the wildfire occurrence. During the restoration period, repair crews (RCs) repair faulted lines, and network reconfiguration is also taken into consideration in the recovery strategy to pick up critical loads. Since there exists possible errors in the wildfire prediction, several different scenarios of wildfire occurrence have been taken into consideration, leading to the proposition of a stochastic multi-period resilient model for the VSC-based AC-DC HDS. To accelerate the computational performance, a progressive hedging algorithm has been applied to solve the stochastic model which can be written as a mixed-integer linear program. The proposed model is verified on a 106-bus AC-DC HDS under wildfire conditions, and the result shows the proposed model not only can improve the system resilience but also accelerate computational speed. 展开更多
关键词 ac-dc hybrid distribution system restoration network reconfiguration progressive hedging public safety power shutoffs strategy resilience
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基于CNN-GRU并联网络的海上风电支撑结构损伤识别
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作者 李行健 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期229-237,共9页
利用振动响应和深度学习进行结构损伤识别时,会遇到需要较多测点数据、损伤识别准确率不高以及网络容易发生过拟合等问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural networks-gated recurrent unit,CNN-GRU... 利用振动响应和深度学习进行结构损伤识别时,会遇到需要较多测点数据、损伤识别准确率不高以及网络容易发生过拟合等问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural networks-gated recurrent unit,CNN-GRU)神经网络并联网络的结构损伤识别新方法。首先,对响应信号进行广义S变换(generalized S-transform,GST)得到其时频图像。然后,分别利用CNN和GRU从时频图像和响应信号中提取时频域特征和时序特征,并将时频域特征和时序特征拼接后输入全连接层和Softmax分类器中进行结构损伤识别。位移激励下的海上风电支撑结构模型试验数据验证结果表明,该方法仅需要一个测点的响应信号,与其他同类方法相比具有更高的识别准确率和效率。 展开更多
关键词 卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)并联网络 结构损伤识别 深度学习 海上风电支撑结构 广义S变换(GST)
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基于戴维南等效的过电压在线控制方法
7
作者 单知非 刘婕 +2 位作者 钱家阳 李小琴 马辉 《电力学报》 2024年第2期168-174,共7页
随着分布式光伏在配电网中渗透率不断提高,配电网电压越限问题日益受到关注。针对电网与光伏间的负荷因不协调运作而产生的过电压问题,提出了一种基于戴维南等效的过电压在线预防控制策略。在正常运行条件下,光伏系统按最大功率跟踪输出... 随着分布式光伏在配电网中渗透率不断提高,配电网电压越限问题日益受到关注。针对电网与光伏间的负荷因不协调运作而产生的过电压问题,提出了一种基于戴维南等效的过电压在线预防控制策略。在正常运行条件下,光伏系统按最大功率跟踪输出;当并网点电压高于预设电压值,通过戴维南参数和预设电压值实时预测光伏输出功率上限,根据自适应下垂曲线动态调节使得并网点电压保持在指定的范围内。该方法可避免逆变器频繁启停,使光伏系统在配电网中始终保持在线状态,同时最大限度地提高光伏并网发电量。利用IEEE 34节点系统进行仿真,结果验证了该控制策略的有效性。 展开更多
关键词 配电网 并网点电压 过电压 预防控制 有功预测 分布式光伏
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基于大数据的电力通信通道智能路由推荐策略研究 被引量:1
8
作者 罗云 高艳宏 +1 位作者 张小平 罗世涛 《通信与信息技术》 2024年第1期1-6,共6页
面对规模庞大、结构复杂的电力通信网,针对通信调度如何根据业务需求准确、合理、高效地安排通信通道,提出了一种基于分布式图并行计算的大数据智能路由推荐方法。该方法根据电力通信网特点构建电力通信网络拓扑模型、建立优选路由指标... 面对规模庞大、结构复杂的电力通信网,针对通信调度如何根据业务需求准确、合理、高效地安排通信通道,提出了一种基于分布式图并行计算的大数据智能路由推荐方法。该方法根据电力通信网特点构建电力通信网络拓扑模型、建立优选路由指标模型,并采用基于分布式图并行计算框架实现并行路由推荐算法。实验证明,该方法具有快速迭代与收敛的特性,在大型复杂的电力通信网络路由推荐与规划中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 大数据 分布式图并行计算 电力通信网络 路由推荐 通信通道
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面向算力网络的跨域数据管理方法
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作者 鲁蔚征 戴奇志 张策 《大数据》 2024年第2期94-108,共15页
跨域算力网络希望整合多个算力中心的计算和数据资源,但现有的方案对跨域文件和数据管理关注不够。提出了一种轻量级的跨域算力网络数据管理方案:通过文件系统协议转换,接入远程算力中心的并行文件系统存储资源;算力中心内部的存储资源... 跨域算力网络希望整合多个算力中心的计算和数据资源,但现有的方案对跨域文件和数据管理关注不够。提出了一种轻量级的跨域算力网络数据管理方案:通过文件系统协议转换,接入远程算力中心的并行文件系统存储资源;算力中心内部的存储资源作为一种补充,应对高IOPS应用;通过容器绑定技术,将远程存储挂载并绑定到指定目录。基于该方案的原型系统已经在高校校级计算平台部署运行。实测数据和用户体验显示,该方案能够满足常见高性能计算应用需求。 展开更多
关键词 算力网络 并行文件系统 数据管理 异构存储资源
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基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究
10
作者 贾玉健 孙世军 +2 位作者 朱坤双 李广 李嫣然 《电子设计工程》 2024年第15期147-151,共5页
针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准... 针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准确率。通过对深度神经网络加以改进,并增加扩张卷积使模型具有更强的视觉野。同时结合Bi-GRU网络,利用其时序特征提取属性进一步增强算法的性能,再将算法部署至Spark并行平台以提高总体的运行效率。实验测试中,所提算法的MAPE、RMSE指标在所有对比算法中均为最优,且领先其他同类算法约0.2%和0.05,而增加运算节点后,算法的运行时间也会相应缩短,表明其具有良好的综合性能。 展开更多
关键词 气象数据融合 电网负荷预测 相似日选择 扩张卷积 GRU网络 并行运算
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T接牵引网的故障测距算法
11
作者 葛海波 《电工技术》 2024年第12期156-158,161,共4页
在复杂铁路线路或枢纽地区,牵引网有时采用T接方式。通过对T接牵引网回路的研究,提出了T接全并联AT供电牵引故障时,采用横联电流比原理计算故障距离的修正方法。
关键词 T接牵引网 故障测距 横联电流比 全并联AT供电
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基于多电源并列运行的输配电网故障诊断的改进方法研究
12
作者 宋春雯 《自动化应用》 2024年第4期37-38,42,共3页
为有效定位输配电网的故障区段,提升调度应急处置工作的针对性和有效性,在多电源并列运行故障诊断的矩阵算法基础上,提出了基于网络拆分的故障诊断优化方法。通过多重故障场景测试分析,当存在告警信息畸变时,该方法尽管因广度优先搜索... 为有效定位输配电网的故障区段,提升调度应急处置工作的针对性和有效性,在多电源并列运行故障诊断的矩阵算法基础上,提出了基于网络拆分的故障诊断优化方法。通过多重故障场景测试分析,当存在告警信息畸变时,该方法尽管因广度优先搜索分块会浪费一定的时效性,但其容错性好,可有效解决多重故障诊断的问题。 展开更多
关键词 多电源并列运行 故障诊断 矩阵算法 网络拆分
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基于特征融合并行优化模型的电能质量扰动分类方法 被引量:15
13
作者 龚正 邹阳 +3 位作者 金涛 刘宇龙 兰名扬 刘梓强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1017-1026,共10页
为了提高对复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)的分类准确率,该文提出一种基于特征融合并行优化模型的PQDs分类方法。该方法以特征融合的方式,使用全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)和长短期记忆网络(l... 为了提高对复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)的分类准确率,该文提出一种基于特征融合并行优化模型的PQDs分类方法。该方法以特征融合的方式,使用全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)并行挖掘PQDs在空间和时序上的高维特征,并提出全局最大池化(global max pooling,GMP)和时间序列重组(time series reshape,TSR)优化,提升模型的分类性能。为了验证所提方法的有效性,该文基于Keras框架搭建分类模型,建立含72类扰动的PQDs数据库并进行仿真实验,所提方法在20dB白噪声环境中平均分类准确率可达92.38%,相较于其他主流深度学习分类方法有更高的噪声鲁棒性和分类准确率。另外,对硬件平台所采样的10类PQDs进行分类测试,共100组实验信号均得到正确分类,该结果进一步验证了所提方法的可靠性。 展开更多
关键词 电能质量扰动 全卷积神经网络 长短期记忆网络 特征融合 并行模型
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基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测 被引量:7
14
作者 周政雷 陈俊 +1 位作者 潘俊涛 袁培森 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期122-134,共13页
随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征... 随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征提取方面,使用时频域特征提取方法,采用自适应冗余提升多小波包变换快速提取频域特征,结合配用电网络通信特点提取时域特征;在流量分类检测方面,提出了基于分布式计算框架的并行深度森林分类算法,并对训练与分类任务调度策略进行了优化.使用终端流量及常用异常流量检测数据集进行实验,结果表明所提方法对配用电网络异常流量检测的误报率仅为2.63%,准确率可达98.29%,并且深度森林并行计算能均衡地分配任务,显著地加速了训练与分类过程. 展开更多
关键词 异常流量检测 配用电通信网络 时频域特征 深度森林 并行计算
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基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测 被引量:4
15
作者 刘甚臻 马超 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期744-749,共6页
准确的短期光伏功率预测对于保证电能质量及提高电力系统运行可靠性具有重要意义。为此,文章提出了一种基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测方法。首先,将天气类型分为理想天气(晴天)和非理想天气(多云、阴天等)。对于理想天... 准确的短期光伏功率预测对于保证电能质量及提高电力系统运行可靠性具有重要意义。为此,文章提出了一种基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测方法。首先,将天气类型分为理想天气(晴天)和非理想天气(多云、阴天等)。对于理想天气,将历史光伏功率时间序列转化为二维图像作为混合深度学习模型(Hybrid Deep Learning Model,HDLM)的输入。对于非理想天气,使用小波变换对历史光伏功率时间序列进行分解,将得到的分量和气象参数转化成三维图像作为HDLM的输入。在HDLM中引入并行结构,由多个并列卷积神经网络和双向长短期记忆网络组成。实验结果表明,在理想天气和非理想天气条件下,所提短期光伏功率预测方法均具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 混合深度学习 小波变换 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 并行结构
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基于知识图谱与人工智能的电力数据分析算法研究 被引量:3
16
作者 薛晓茹 徐道磊 +1 位作者 路宇 唐轶轩 《电子设计工程》 2023年第22期139-143,共5页
为了提升电力营销系统问答机器人的智能化水平,文中基于知识图谱技术对相关智能数据分析的方法进行了研究。通过分析隐含语义在知识图谱中的稠密化向量表示方法后,针对传统方法在复杂图谱下多实体间映射关系不准确的问题,设计了一种改... 为了提升电力营销系统问答机器人的智能化水平,文中基于知识图谱技术对相关智能数据分析的方法进行了研究。通过分析隐含语义在知识图谱中的稠密化向量表示方法后,针对传统方法在复杂图谱下多实体间映射关系不准确的问题,设计了一种改进的三分支并行神经网络(TBPNN)。该网络针对三元组中的头实体、尾实体及约束关系建立了结构相同的三个神经网络,且每个神经网络均包含交互层、非线性层和输出层。为了验证该网络在营销知识图谱上的数据分析效果,使用部分人工构建的知识图谱进行了仿真实验。结果表明,相较于传统的TransE算法,TBPNN网络在MeanRank上降低了39.9%,在Hit@10指标上则提升了41.5%。而在一对一、一对多与多对多的三元组分类实验上,精度分别提升了3.3%、39.0%及54.7%。 展开更多
关键词 知识图谱 电力服务 三分支并行神经网络 TransE算法
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基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位
17
作者 周欢 陈剑云 +2 位作者 万若安 傅钦翠 李泽文 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期206-218,共13页
全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神... 全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM),通过增加注意力机制和残差连接,增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系,从而提高牵引网故障定位的精度;将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明:基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时,可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系,以及自适应计算故障距离,无须考虑波速影响;相较于传统的CNN+LSTM算法,TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高,故障区段识别精度可达100%,故障定位精度达72.100 m,均方误差为0.016 km^(2)。 展开更多
关键词 全并联AT牵引供电系统 故障定位 改进的卷积神经网络 记忆注意力解耦长短期记忆神经网络
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基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法 被引量:4
18
作者 郝峰 方冰 +3 位作者 祁炜雯 郭勤慧 朱传古 潘伟峰 《水电能源科学》 北大核心 2023年第5期203-206,215,共5页
调峰电源设备状态评估有利于电力系统安全稳定运行。系统监测数据本质为一系列指标量的时间序列,评价系统状态时需综合考虑不同指标量间的耦合关系,且实时监测系统对模型的处理速度也有所要求。对此,提出了一种基于数据融合并行特征提... 调峰电源设备状态评估有利于电力系统安全稳定运行。系统监测数据本质为一系列指标量的时间序列,评价系统状态时需综合考虑不同指标量间的耦合关系,且实时监测系统对模型的处理速度也有所要求。对此,提出了一种基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法。并行提取时间序列统计特征,基于多重假设检验选择重要特征,再利用所设计的分层图卷积网络实现信息整合。试验表明,对比现有模型,该方法的识别准确率大幅提高,运行时间缩短,可迁移性提升。 展开更多
关键词 调峰电源设备状态评估 并行时间序列处理 图网络 特征提取 数据融合
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基于PSO-DE-BP的光伏发电功率短期预测 被引量:4
19
作者 刘春芳 王攀攀 曹菲 《计算机测量与控制》 2023年第5期180-186,共7页
提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义;针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端,提出一种基于粒子群(PSO)差分进化(DE)并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法;首先分析影响因素重要程... 提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义;针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端,提出一种基于粒子群(PSO)差分进化(DE)并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法;首先分析影响因素重要程度,通过带权重的欧式距离筛选相似的训练样本集;其次,对粒子群分组,通过粒子群和差分进化混合算法对粒子组内和组间优化,以保证种群多样性、提高预测稳定和精度、避免局部最优;然后,建立预测模型,通过基于spark的内存计算平台,将PSO-DE-BP算法并行优化以提高算法运行效率;最后,根据不同天气类型的预测结果对模型进行分析验证,此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的稳定性和预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电预测 BP神经网络 差分进化 粒子群分组 Spark并行计算
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Real-time electromagnetic transient simulation algorithm for integrated power systems based on network level and component level parallelism 被引量:2
20
作者 CHEN LaiJun CHEN Ying MEI ShengWei 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2012年第11期3232-3241,共10页
The analysis and simulation of power system are becoming more and more challenging as the complexity of system topology and components has been increased. In this paper, a hybrid parallel algorithm is proposed for the... The analysis and simulation of power system are becoming more and more challenging as the complexity of system topology and components has been increased. In this paper, a hybrid parallel algorithm is proposed for the real-time electromagnetic transient simulation (EMTS) of integrated power systems containing multiphase machines. The proposed algorithm is com- posed of a novel network partition method called component level parallelization and the Multi-Area Thevenin Equivalent (MATE) method, which extends the flexibility of the network partition in parallel simulation. Moreover, several methods are developed to enhance the efficiency of the communication and computation. Power systems with up to 410 single-phase elec- trical nodes and 336 switches are simulated in a time step of 50 ~ts to validate the proposed algorithm. 展开更多
关键词 EMTP multiphase machine network partition parallel computing power system real-time simulation
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