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李鹏梅

作品数:2 被引量:43H指数:2
供职机构:中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
发文基金:中国科学院知识创新工程重要方向项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 2篇光伏
  • 1篇电网
  • 1篇调度
  • 1篇优化调度
  • 1篇优化算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇随机优化调度
  • 1篇能源
  • 1篇子群
  • 1篇网络
  • 1篇微电网
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇功率
  • 1篇功率预测
  • 1篇光伏发电
  • 1篇发电
  • 1篇发电预测

机构

  • 2篇中国科学院
  • 2篇中国科学院大...
  • 1篇内蒙古上都发...

作者

  • 2篇臧传治
  • 2篇李鹏梅
  • 1篇王侃侃
  • 1篇李忠文
  • 1篇杨建宏
  • 1篇李鹤鹏

传媒

  • 1篇可再生能源
  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于相似日和神经网络的光伏发电预测被引量:32
2013年
光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似日,根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入,直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测,并通过预测误差分析证明了算法的有效性。
李鹏梅臧传治王侃侃
关键词:光伏发电BP神经网络功率预测
基于光伏预测的微电网能源随机优化调度被引量:11
2015年
可再生能源的间歇性和负荷的随机性对微电网能源管理系统(EMS)产生了巨大的挑战。在随机环境下的能源优化调度问题在微电网的研究中具有重要意义。以微电网中光伏发电系统的功率预测为基础,将光伏预测误差当做随机变量,建立了一种基于期望模型的能源随机优化调度模型。用Monte Carlo模拟方法生成了光伏发电预测误差的情景集,应用粒子群优化算法来解决随机优化调度模型。通过与确定性模型产生的调度方案相对比,证明了随机优化调度模型更加有效。
李鹏梅臧传治李鹤鹏李忠文杨建宏
关键词:微电网不确定性粒子群优化算法
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