赵庆堂
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 风电场出力组合预测算法的研究
- 风能是一种纯净、无污染的可再生能源，分布广泛，对风能的开发及利用越来越受到人们的重视，并且大规模的风电并网在电网中所占的比重也越来越大，但由于风电具有间歇性、随机性和波动性的特点，使得风电并网具有一定的风险性，也给电网的...
- 赵庆堂
- 关键词：风电场功率预测信息粒化
- 基于信息粒化和支持向量机的风电场功率变化趋势和变化空间的预测算法
- 由于风力发电具有波动性、间歇性、随机性,准确的预测风电场发电功率的变化趋势和变化空间对风电场与电力系统的协调运行具有重要的意义.首先通过对风电场发电功率的时间序列进行模糊信息粒化,然后对粒化后的数据,利用支持向量机回归预...
- 陈伟赵庆堂赵锦苹
- 关键词：风力发电场功率预测信息粒化支持向量机
- 文献传递
- 基于相空间重构的风电场日有功功率组合预测被引量：2
- 2014年
- 风力发电具有波动性、随机性和间歇性,因此准确预测风电场的日有功功率对风电场与电力系统的稳定运行具有重要的意义。利用C-C法对风电场的日有功功率时间序列进行相空间重构,并通过计算其最大Lyapunov指数,验证了此功率时间序列具有混沌属性。在此基础上,用相空间重构建立了RBF神经网络和最小二乘支持向量机预测模型,对预测结果采用协方差优选确定权重,进行组合预测。通过对甘肃省酒泉地区某风电场的实测数据进行仿真,证明了该组合模型的有效性和可行性,并有效提高了预测精度。
- 陈伟赵庆堂郭建鹏王维州肖骏
- 关键词：相空间重构RBF神经网络最小二乘支持向量机组合预测
