陈盼
- 作品数：6 被引量：88H指数：3
- 供职机构：华南理工大学电力学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于多尺度形态学分析的风速预测被引量：4
- 2010年
- 采用数学形态学和支持向量回归相结合的方法对提前1h间隔为10min的风速预测进行研究。用基于形态学的自适应多尺度算法将原始风速序列分解成一系列具有不同频率和波形特征的细节分量和滤波后主分量,用支持向量回归算法分别对这些分量进行预测,将各预测结果叠加得到最终预测结果。以某风电场的实测风速作为应用案例,实验结果表明,分解后的分量内部规律性更强,与分解前相比,预测精度有显著提高。所提方法为风速预测开辟了一条新的思路,所建MM-SVR模型在实际中有较大推广应用价值。
- 陈盼陈皓勇叶荣
- 关键词：数学形态学多尺度分析支持向量回归风速预测
- 基于多尺度形态学分析的风速预测
- 采用数学形态学和支持向量回归相结合的方法对提前1 h间隔为10 min的风速预测进行研究.用基于形态学的自适应多尺度算法将原始风速序列分解成一系列具有不同频率和波形特征的细节分量和滤波后主分量,用支持向量回归算法分别对这...
- 陈盼陈皓勇叶荣
- 关键词：数学形态学多尺度分析支持向量回归风速预测
- 文献传递
- 对含风电场的电力系统潮流计算的探讨
- 大量风电机组接入电力系统将引起许多复杂的问题,而潮流计算是解决所有问题的基础,因此,必须计算含有风电场的电力系统潮流。本文通过建立风电系统模型,对风电节点的功率特性进行了分析,根据将风电机稳态模型与系统功率方程联立求解的...
- 陈盼陈皓勇叶荣
- 关键词：风电场风电机组潮流计算电力系统
- 文献传递
- 基于小波包和支持向量回归的风速预测被引量：24
- 2011年
- 运用小波包变换和支持向量回归相结合的方法对提前1～6h的每10min风速预测进行研究。首先针对风速非平稳、非线性的特点,利用小波包变换将原始风速序列分解成一系列不同变动频率的子序列,再分别对这些子序列用支持向量回归法进行预测,最后将各自输出结果叠加得到最终的预测风速。选择某风电场2组具有不同特点的实测数据作为应用案例,结果表明,通过小波包变换更能把握风速变化规律,支持向量回归法具备较强的学习能力,小波包支持向量回归法优于现有的一些预测方法。
- 陈盼陈皓勇叶荣陈天恩李丹
- 关键词：小波包变换支持向量回归风速预测
- 多风电场并网时安全约束机组组合的混合整数规划解法被引量：59
- 2010年
- 由风电预测不精确导致的随机性给安全约束机组组合和经济调度等带来新的挑战,尤其当考虑多风电场并网时,在确定性机组组合问题上表现良好的混合整数规划方法将陷入困境。文中通过引入发电机功率分布因子,并用基于极限场景集的场景法取代基于蒙特卡洛仿真的场景法,在计算时间和计算精度2个方面进行了改善。经过修改的IEEE118节点系统算例证明了在多风电场并网时,所述方法能更快地获得对风电随机性适应力更强的机组组合方案。
- 叶荣陈皓勇王钢陈盼
- 关键词：安全约束机组组合
- 基于多尺度分解的风电场风速预测研究
- 目前,如何将风电机组安全可靠地接入电网是亟待解决的难题,它在一定程度上已使我国风电产业的发展步伐受滞,大量已建成的风力发电机闲置,造成了巨大的资源浪费和经济负担。解决此问题的有效途径之一是提高风电功率的预测精度:首先,可...
- 陈盼
- 关键词：风速预测支持向量回归多尺度分解小波包分解
