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基于扩散算法的无下垂分布式储能控制

上海交通大学学报 2024年第6期58卷 836-845页

作者：米阳张浩杰钱翌明邢海军龚锦霞孙改平上海电力大学电气工程学院上海200090

针对线路阻抗不匹配及母线电压不一致时,下垂控制无法同时实现母线电压稳定及储能间功率精确分配的问题,提出一种基于扩散算法的无下垂分布式储能控制策略.首先,将扩散算法应用于直流微电网的分布式估计中获取全局平均量,同时将电压额... 详细信息

针对线路阻抗不匹配及母线电压不一致时,下垂控制无法同时实现母线电压稳定及储能间功率精确分配的问题,提出一种基于扩散算法的无下垂分布式储能控制策略.首先,将扩散算法应用于直流微电网的分布式估计中获取全局平均量,同时将电压额定值与平均电压的差值作为补偿项,用于恢复母线电压偏差.为了实现不同额定容量及不同荷电状态(SOC)的储能间功率精确分配,设计储能的标准功率并将其与平均标准功率的差值作为补偿项,用于储能间SOC的均衡.最后,利用RT-LAB平台搭建模型,分别验证4种不同工作模式下所设计控制策略的有效性.实验结果表明,所提控制策略可实现孤岛直流微电网母线电压恢复及储能功率的精确分配.

关键词：直流微电网扩散算法无下垂控制分布式控制功率精确分配

基于MV-WC和门控循环单元的短期净负荷概率预测

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南方电网技术 2024年

作者：刘蓉晖石炬烽孙改平殷昌智上海电力大学电气工程学院南京赫曦电气有限公司

分布式光伏在用户侧的大量接入，增加了净负荷预测的难度。为了提高预测精度，提出了一种基于天气分型和神经网络的短期净负荷概率预测模型。首先，为了更好地描述气象条件，将对光伏出力影响最大的云量和环境温度进行加权求和，构造出... 详细信息

分布式光伏在用户侧的大量接入，增加了净负荷预测的难度。为了提高预测精度，提出了一种基于天气分型和神经网络的短期净负荷概率预测模型。首先，为了更好地描述气象条件，将对光伏出力影响最大的云量和环境温度进行加权求和，构造出一种综合的气象影响因子，并提出一种基于气象影响因子波动率的天气分型方法。同时，针对气象因子对净负荷的影响存在时间差异性，采用最大信息系数帮助模型分段选择输入特征。最后，将样本选择结果作为输入，通过分位数回归和门控循环单元(QR-GRU)组成的神经网络进行概率预测，并利用核密度估计生成概率密度曲线。通过仿真验证，证明了该模型具有良好的预测性能。

关键词：净负荷气象影响因子波动率天气分型最大信息系数分位数回归概率预测

基于优化变分模态分解的光伏功率超短期区间预测方法

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太阳能学报 2024年第8期45卷 367-376页

作者：李芬于淏孙改平屈爱芳刘蓉晖赵晋斌上海电力大学电气工程学院上海200090 上海师范大学数理学院上海200234

针对城市分布式光伏电站在进行超短期功率预测时所需气象资料难以获取,在转折天气下光伏出力不确定性增加的问题,提出一种光伏功率超短期区间预测模型。首先该模型采用麻雀算法优化变分模态分解(VMD),在不同天气下将历史光伏出力分解成... 详细信息

针对城市分布式光伏电站在进行超短期功率预测时所需气象资料难以获取,在转折天气下光伏出力不确定性增加的问题,提出一种光伏功率超短期区间预测模型。首先该模型采用麻雀算法优化变分模态分解(VMD),在不同天气下将历史光伏出力分解成多个时序特征强的子模态;其次,通过长短期记忆神经网络LSTM对各子模态分别预测;再次,将各子模态的点预测结果叠加;算例验证结果表明:在各类天气条件下,所提模型相比于单纯使用气象因子的预测方法,具有更高的预测准确度和更强的适应性,同时也能在点预测的基础上提供较为准确的置信区间。

关键词：光伏发电模态分解神经网络长短期记忆核密度估计区间预测

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基于两级级联聚类的神经网络风电功率预测

太阳能学报 2021年第3期42卷 56-62页

作者：孙改平蒋传文上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海电力大学电气工程学院上海200090

对历史日及预测日的风速特性进行比较,提取综合相似程度高的历史日作为训练样本,对不同类别分别建立预测模型。采用两级级联的混合聚类算法实现相似数据的最优选择,并构建基于改进粒子群优化的小波神经网络模型预测风电功率。通过对中... 详细信息

对历史日及预测日的风速特性进行比较,提取综合相似程度高的历史日作为训练样本,对不同类别分别建立预测模型。采用两级级联的混合聚类算法实现相似数据的最优选择,并构建基于改进粒子群优化的小波神经网络模型预测风电功率。通过对中国西部某风电场的算例仿真,表明该方法能够有效识别样本数据的筛选,提高风电功率预测精度。

关键词：风电功率预测聚类小波神经网络改进粒子群优化

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一种三相三线动态电压调节器的单周控制研究

高电压技术 2007年第4期33卷 147-150,156页

作者：李承邹云屏孙改平华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074

为提升与改进动态电压调节器(DVR)的动态补偿性能,提出了一种采用两桥臂逆变器的三相三线系统DVR的单周控制模型并在介绍电路构成的基础上分析主电路,导出了DVR的单周控制模型。单周控制技术具有电路简单、动态响应快、实现方便等优点,... 详细信息

为提升与改进动态电压调节器(DVR)的动态补偿性能,提出了一种采用两桥臂逆变器的三相三线系统DVR的单周控制模型并在介绍电路构成的基础上分析主电路,导出了DVR的单周控制模型。单周控制技术具有电路简单、动态响应快、实现方便等优点,为DVR控制提供了一种新的途径。对于给出的单周控制DVR其电压暂降和暂升等情况的结果表明,单周控制用于DVR在电压变化范围≤35%时有较好的补偿作用,其控制方案正确、可行。

关键词：动态电压调节器两桥臂变换器三相三线系统单周控制控制建模电压补偿

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我国物联网产业发展现状与对策研究

物流技术 2014年第8期33卷 19-21页

作者：孙改平华北科技学院北京101601

总结了我国物联网产业发展现状,采用PEST分析法,主要对与物联网产业发展相关的宏观政策、经济发展基础、物联网相关技术以及社会因素进行了分析,针对性地提出了完善我国物联网产业发展的相应对策建议,旨在为我国物联网产业的健康发展提... 详细信息

总结了我国物联网产业发展现状,采用PEST分析法,主要对与物联网产业发展相关的宏观政策、经济发展基础、物联网相关技术以及社会因素进行了分析,针对性地提出了完善我国物联网产业发展的相应对策建议,旨在为我国物联网产业的健康发展提供一定的借鉴。

关键词：物联网发展现状发展对策

基于双曲余切变换的Halbach阵列表贴式永磁电机转子偏心气隙磁场解析模型

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电工技术学报 2023年第6期38卷 1433-1446页

作者：刘蓉晖刘锦坤章君达孙改平上海电力大学电气工程学院上海200090 上海大学机电工程与自动化学院上海200072

精确计算气隙磁场是设计和分析永磁电机的关键。Halbach阵列永磁电机具有良好的转矩输出特性。转子偏心会对永磁电机产生不良影响,准确获得其偏心气隙磁场分布具有重要意义。采用双曲余切变换解析计算Halbach阵列表贴式永磁电机转子偏... 详细信息

精确计算气隙磁场是设计和分析永磁电机的关键。Halbach阵列永磁电机具有良好的转矩输出特性。转子偏心会对永磁电机产生不良影响,准确获得其偏心气隙磁场分布具有重要意义。采用双曲余切变换解析计算Halbach阵列表贴式永磁电机转子偏心气隙磁场。该文建立了Halbach阵列定子开槽、转子偏心永磁电机二维模型。将同心解析模型分为三类子区域,利用各区域边界条件求解拉普拉斯方程和泊松方程,通过矢量磁位求得同心气隙磁场,利用相对磁导函数对其进行修正,从而获得偏心空载气隙磁场,对其进行研究,并利用回归评价指标进行评估。不同偏心率下气隙磁通密度、不平衡磁拉力、齿槽转矩的解析结果同有限元结果吻合,验证了该文解析模型的有效性和正确性。

关键词： Halbach阵列永磁电机双曲余切变换转子偏心矢量磁位空载气隙磁场

考虑不同风险偏好的虚拟电厂优化策略及利润分配

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电力自动化设备 2021年第4期41卷 154-161页

作者：刘蓉晖赵增凯孙改平米阳潘正宁上海电力大学电气工程学院上海200082 国网上海市电力公司检修公司上海200063

以虚拟电厂形式将需求侧资源(分布式能源、柔性负荷、储能等)进行聚合并优化管理,可以有效提高整体的竞争力和经济性。在此基础上考虑虚拟电厂面临的不确定性及其内部的利润分配问题,建立计及风险偏好的虚拟电厂日前调度模型,采用条件... 详细信息

以虚拟电厂形式将需求侧资源(分布式能源、柔性负荷、储能等)进行聚合并优化管理,可以有效提高整体的竞争力和经济性。在此基础上考虑虚拟电厂面临的不确定性及其内部的利润分配问题,建立计及风险偏好的虚拟电厂日前调度模型,采用条件风险价值理论对不确定因素风险进行量化处理,求得不同风险水平下虚拟电厂的运营策略和收益,并对不同的运营策略采用模糊决策处理,为虚拟电厂管理者提供参考方案;同时综合考虑虚拟电厂内部各主体的风险水平和边际效益,以纳什谈判模型为主,结合Shapley值法和独立风险贡献理论的分配方法对虚拟电厂的总收益进行利润分配。最后通过算例仿真验证了运营管理模型的有效性,并通过对需求侧资源的风险大小和利润大小进行分析,证明了该利润分配制度的合理性。

关键词：虚拟电厂条件风险价值模糊决策纳什谈判利润分配

基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法

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电网技术 2020年第11期44卷 4283-4293页

作者：张美霞李丽杨秀孙改平蔡雅慧上海电力大学电气工程学院上海市杨浦区200090

针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合模型聚类算... 详细信息

针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合模型聚类算法中,实现大规模负荷数据集的分类。基于Rstudio工具对上海市办公、商场、宾馆和综合型楼宇各一栋的负荷(2015—2017年每小时用电负荷)进行分类,并将该方法与K-Means、模糊聚类、层次聚类和高斯混合模型聚类等方法比较。此外以降维速率、降维质量、降维损失和聚类质量为评价指标,将多维尺度分析与高斯混合模型聚类的结合与t分布随机邻域嵌入、主成分分析与高斯混合模型聚类的结合进行比较。结果表明,该研究提出的分类方法不仅有效精细地实现了楼宇负荷分类,且能够有效节约计算成本,提高运算效率。

关键词：高斯混合模型聚类多维尺度分析负荷分类聚类分析楼宇负荷降维评估