孟洋洋
- 作品数：5 被引量：97H指数：3
- 供职机构：重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：重庆市科委基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 双端数据不同步对参数计算的影响规律
- 准确的线路参数是进行电力系统分析计算的基础。实际中多利用录波器记录的线路两端数据来进行线路参数计算。双端录波器采样不同步会给参数计算造成误差。本文分析了双端录波器采样的不同步程度对线路参数计算造成的影响,通过多组不同参数...
- 潘雪卢继平孟洋洋高道春
- 关键词：电力系统仿真验证
- 文献传递
- 基于不同步两端采样数据的线路分布参数计算方法被引量：1
- 2011年
- 准确的线路参数是进行电力系统分析计算的基础。目前的线路参数计算方法通常是基于两端数据同步的,而实际中采用录波器记录的两端数据存在采样不同步问题。对此,提出一种基于不同步两端采样数据的参数计算方法,其由于消除了不同步角对参数计算的影响,故可准确计算正序及零序分布参数。通过仿真计算,发现该方法的确不受故障类型及不同步角的影响,能准确计算正序及零序分布参数,从而证明了该方法的有效性。
- 潘雪卢继平乔梁孟洋洋高道春
- 关键词：录波器
- 基于Volterra自适应滤波器的风电功率混沌预测被引量：12
- 2012年
- 风电场风电功率短期预测对并网系统的安全、经济和稳定运行具有重要意义。利用C-C法对风电功率时间序列进行了相空间重构;计算了风电功率时间序列的最大Lyapunov指数,两者均证实风电功率时间序列具有混沌特性,可采用混沌方法对其进行预测。利用不同阶数的Volterra自适应滤波器对风电功率进行短期预测。应用于2个不同风电场进行验证,结果显示:Volterra自适应滤波器能够反映出风电功率序列未来变化的趋势,并可以达到较高的一步预测精度,但阶数不同,预测精度不同,阶数越低,精度越高。
- 孟洋洋卢继平王坚乔梁张宜阳李辉
- 关键词：风力发电风电功率预测混沌相空间重构VOLTERRA滤波器
- 基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测被引量：27
- 2012年
- 风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。
- 张宜阳卢继平孟洋洋严欢李辉
- 关键词：功率预测经验模式分解相空间重构最小二乘支持向量机径向基函数
- 基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测被引量：61
- 2010年
- 风电场发电功率短期预测对并网风力发电系统的安全性和稳定性具有重要意义。根据影响风电出力的因素,提出了选择风电场发电功率相似日的方法,设计了基于相似日和Chebyshev神经网络的风电功率短期预测模型,根据云南某风电场数据对该模型进行验证,分析了预测误差及其概率分布,结果表明该预测模型具有较高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。
- 孟洋洋卢继平孙华利潘雪高道春廖勇
- 关键词：风力发电风电场相似日人工神经网络
