郭敏
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：山西大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于优化粒子群K-means聚类算法在风功率预测中的应用被引量：2
- 2017年
- 由于风的间隙性、随机性、波动性很大,为了提高电网运行稳定性,有必要进行风功率预测。由于风电机组在实际当中运行受地理环境因素的限制,所以传统风电场建模进行风功率预测的方法不再适用,而通过K-means聚类算法求取风电机组的风速-功率曲线虽然准确性有所提高,但由于k-means聚类中心随机选择,仍然存在很多缺陷。本文提出利用优化粒子群的K-means聚类算法进行风功率预测,通过仿真结果验证了利用优化粒子群的K-means聚类算法进行风功率预测的准确性要比传统的方法以及K-means聚类算法的准确性高。
- 郭敏赵巧娥王先军高金城李昆
- 关键词：K-MEANS聚类算法
- 基于模糊控制的风电场无功补偿
- 2016年
- 由于风能的间歇性和不确定性使风力发电机组发出的功率不稳定,这样会影响到风能的电压,引起风电场的电压波动,最终导致电网的无功能力下降。因此,为了稳定风电场的电压,解决风电场的无功功率不足的问题,提出了一种将模糊控制应用于风场无功补偿的方法。这种方法介绍了模糊推理的整个模糊控制技术,并对无功补偿进行仿真。仿真结果表明模糊控制技术可以对风电场电压、无功进行补偿。
- 石慧赵巧娥郭敏
- 关键词：风电场电压无功功率模糊控制无功补偿
