论文摘要
在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法对风功率进行分解并提取波动量,然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模,并基于此模型进行自适应改进。最后,采用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性,还验证了建模的精确性和适用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨楠,黄禹,叶迪,鄢晶,张磊,董邦天
关键词: 信号分解,风功率波动性,核密度估计,约束序优化
来源: 电网技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学),国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
基金: 国家自然科学基金项目(51607104),三峡大学学位论文培优基金项目资助(2018SSPY080)~~
分类号: TM614
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0922
页码: 910-917
总页数: 8
文件大小: 485K
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