高金城
- 作品数：3 被引量：19H指数：2
- 供职机构：山西大学更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 电网电压不对称工况下VSC-HVDC控制策略研究
- 随着电力电子器件如大功率全控型开关器件(IGBT)的发展，柔性直流输电(VSC-HVDC)已经在社会得到广泛认可。VSC-HVDC 与传统高压直流输电(LCC-HVDC)相比有显著的优点，所以在分布式能源并网、城市电网直...
- 高金城
- 关键词：电网电压直流输电谐振控制模糊自适应控制
- 基于预测控制储能系统平抑风电场并网波动功率被引量：15
- 2019年
- 基于预测控制储能系统平抑风电并网波动功率的高、中、低频,在增大电网调度空间的基础上以提高全钒液流电池储能系统的使用寿命和运行经济性。首先,基于对山西晋北某风电场的预测功率数据异质点的判定结果,利用改进粒子群算法优化后的奇异值功率标准谱对预测波动功率修正;然后,利用离散小波变换将预测的风电场输出波动功率按频率划分为高、中、低频,并针对不同频段的波动功率分配合理的储能系统额定容量和输出功率以实现并网目标功率的预测控制。最后,实例验证所提方案可以在满足储能系统过充过放的前提下,使风电场平抑后的输出功率满足调度分配功率。
- 赵巧娥郭敏贾新春高金城周斌龙
- 关键词：风电并网预测控制奇异点全钒液流电池
- 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
