周峥
- 作品数：25 被引量：58H指数：4
- 供职机构：三峡大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测方法
- 本发明公开了一种基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测方法，属于风电功率预测技术领域。包括：步骤一：提取风速序列历史数据并进行数据归一化处理；步骤二：对提取的风速序列数据采用经验模态分解进行序列...
- 杨楠周峥崔家展徐嘉阳汪昊
- 文献传递
- 一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法
- 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考...
- 杨楠周峥崔家展李宏圣王璇黎索亚
- 文献传递
- 基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模研究被引量：5
- 2016年
- 鉴于风功率概率分布模型对风电场规划及运行具有重要意义,提出了一种基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模方法,即利用风电运行数据样本,首先构建基于混合高斯分布的风功率横向时间序列的先验模型,然后利用最小二乘法对先验模型的参数进行估计,再利用相关建模精度指标确定混合高斯模型的最优维度。基于实际算例的仿真结果表明,所构建的风功率概率密度模型具有较高的精度和泛化性能。
- 杨楠崔家展周峥张善咏侯杰胡伟毅
- 关键词：混合高斯分布
- 一种基于改进约束序优化的带安全约束的不确定性机组组合问题求解方法
- 本发明提出了一种基于改进约束序优化的带安全约束的不确定性机组组合问题求解方法，首先在粗糙模型中融入离散变量识别策略，并构造基于约束条件的序优化粗糙模型；然后在精确模型中引入非有效安全约束削减策略，并构造针对连续变量的序优...
- 杨楠周峥崔家展李宏圣王璇黎索亚
- 一种噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的风功率组合预测方法
- 一种基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的组合预测方法对风功率进行短期预测，属于风功率预测技术领域。包括：步骤一：在原始信号序列中掺入白噪声；步骤二至七：求解并得到IMF分量以及余量；步骤八：利...
- 杨楠叶迪周峥黄禹董邦天黎索亚李宏圣王璇
- 文献传递
- 一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法
- 本发明是一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，属于中长期负荷预测预测技术领域。包括：步骤一：利用专家法对原始数据组奇异值的人工修正；步骤二：数据的平滑预处理；步骤三：原始GM(1,1)模型的确定；步骤四：残差GM(1...
- 杨楠李宏圣黎索亚王璇崔家展周峥
- 基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测被引量：10
- 2014年
- 为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型。在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型。运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用E1man神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测。
- 刘代刚周峥杨楠黄河王震泉许文超
- 关键词：支持向量机粒子群算法
- 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法
- 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验...
- 杨楠周峥崔家展李宏圣王璇黎索亚
- 一种基于傅里叶级数的同时刻下风功率概率分布的拟合方法
- 一种基于傅里叶级数的同时刻下风功率概率分布的拟合方法，具体步骤如下：1)根据一年中同一时刻的有功功率得到该时刻的概率分布；2)利用傅里叶级数来拟合该时刻的概率分布，将所得的傅里叶级数的参数代入误差方程，计算出对应的结果；...
- 杨楠周峥张善咏崔家展汪昊张刘峰
- 一种基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法
- 一种基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法，该方法属于风电场规划领域。包括步骤一：采用非参数核密度估计方法建立风动率概率密度模型，该模型的精确性由带宽值决定；步骤二：以非参数核密度估计函数曲线的准确性及平滑性...
- 杨楠周峥崔家展张善咏张刘峰侯杰王璇黎索亚
- 文献传递
