检索结果-南通市图书馆

基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模误差分析

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电力自动化设备 2020年第12期40卷 81-87页

作者：杨茂代博祉东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室吉林吉林132012

以预测风速为输入进行风电功率预测时,风电场风速-功率曲线的建模精度至关重要。提出一种基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模方法,并分析不同风速区间下各建模误差的变化情况。分析结果表明,忽略风速-功率传变特性差异导致风速较小时... 详细信息

以预测风速为输入进行风电功率预测时,风电场风速-功率曲线的建模精度至关重要。提出一种基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模方法,并分析不同风速区间下各建模误差的变化情况。分析结果表明,忽略风速-功率传变特性差异导致风速较小时建模曲线偏高,风速较大时建模曲线偏低,而忽略风速空间分散性对建模曲线的影响则相反,因此两者对建模精度的影响有明显的抵消现象,且各建模误差的变化情况与风速大小密切相关。

关键词：风速风电功率建模误差传变特性空间分散性比恩法

益气养阴解毒方对EGFR-TKIs治疗患者外周血sPD-L1水平的影响及预后分析

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中国实验方剂学杂志 2025年第1期 219-226页

作者：沈丽萍蔡雨晴文艳萍姜怡刘苓霜上海中医药大学附属龙华医院

目的：观察可溶性程序性死亡因子配体-1（sPD-L1）对表皮生长因子受体抑制剂（EGFR-TKIs）治疗晚期肺腺癌患者的预后及益气养阴解毒方干预后的影响。方法：采用前瞻性队列对照研究方法，纳入2021年5月1日至2023年6月30日龙华医院肿瘤科... 详细信息

目的：观察可溶性程序性死亡因子配体-1（sPD-L1）对表皮生长因子受体抑制剂（EGFR-TKIs）治疗晚期肺腺癌患者的预后及益气养阴解毒方干预后的影响。方法：采用前瞻性队列对照研究方法，纳入2021年5月1日至2023年6月30日龙华医院肿瘤科、上海胸科医院就诊，一线接受EGFR-TKIs治疗的患者，在经过1个月的治疗后疗效评价为未进展且辨证属于气阴两虚证，根据是否联合益气养阴解毒方，分为暴露组（EGFR-TKIs联合益气养阴解毒方）和非暴露组（单用EGFR-TKIs），治疗直至疾病进展或死亡或出现不能耐受的不良反应，最终选取EGFR-TKIs治疗后出现疾病进展的患者入组。应用酶联免疫吸附测定法（ELISA）检测患者入组时和疾病进展时患者sPD-L1的水平，Cox风险比例模型分析影响患者EGFR-TKIs治疗疾病进展的独立预后因素。结果：最终选取EGFR-TKIs治疗后出现疾病进展的患者90例（暴露组39例，非暴露组51例）。90例患者在入组时和疾病进展时血清sPD-L1水平分别为12.06 （27.54） ng·L-1和41.99 （62.93） ng·L-1，与入组时比较，进展时患者血清sPD-L1水平显著升高（P<0.01）。暴露组患者入组时和疾病进展时血清sPD-L1的水平分别12.27 （24.78） ng·L-1和29.57（61.12） ng·L-1，非暴露组患者入组时和疾病进展时血清sPD-L1水平分别为11.81 （28.46） ng·L-1和49.54 （74.12） ng·L-1，与入组时比较，两组患者疾病进展时sPD-L1水平均显著升高（P<0.01）；且疾病进展时，与非暴露组比较，暴露组患者sPD-L1水平显著降低（P<0.01）。Cox多因素分析显示，入组时sPD-L1水平及年龄与患者的无进展生存时间（PFS）有关，低水平sPD-L1(<12.06 ng·L-1)较高水平患者延长EGFR-TKI治疗的PFS（P<0.05），降低疾病进展风险。结论：sPD-L1水平的升高是EGFR-TKIs远期疗效的不良预后因素，益气养阴解毒方可下调EGFR-TKIs治疗患者的sPD-L1水平。

关键词：可溶性程序性死亡因子配体-1 表皮生长因子受体抑制剂(EGFR-TKIs) 肺腺癌益气养阴解毒方预后

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基于秩次集对分析的风电功率实时预测研究

太阳能学报 2016年第3期37卷 584-590页

作者：杨茂陈郁林东北电力大学电气工程学院吉林132012

提出基于秩次集对分析的风电功率实时预测模型,将物理意义明确、算法简单的秩次集对分析应用到风电功率时间序列实时预测中。根据选择最相似集合方法的不同,建立3个不同的模型,并利用两个风电场的实测数据进行仿真预测,结果表明等容最... 详细信息

提出基于秩次集对分析的风电功率实时预测模型,将物理意义明确、算法简单的秩次集对分析应用到风电功率时间序列实时预测中。根据选择最相似集合方法的不同,建立3个不同的模型,并利用两个风电场的实测数据进行仿真预测,结果表明等容最小间距法在实时预测中具有良好的预测性能,有一定的应用价值。

关键词：风电功率实时预测秩次集对分析误差分析

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基于数据驱动的超短期风电功率预测综述

电力系统保护与控制 2019年第13期47卷 171-186页

作者：杨茂张罗宾东北电力大学电气工程学院

以数据驱动为主要特征的超短期风功率预测是大规模风电并网运行的关键基础之一。按照预测流程,从数据挖掘、机器学习算法及风速-功率曲线等角度分析现有数据驱动方法的思想及局限性。总结离线数据驱动/深度学习算法和在线应用的预测思路... 详细信息

以数据驱动为主要特征的超短期风功率预测是大规模风电并网运行的关键基础之一。按照预测流程,从数据挖掘、机器学习算法及风速-功率曲线等角度分析现有数据驱动方法的思想及局限性。总结离线数据驱动/深度学习算法和在线应用的预测思路,给出风电场数据筛选的评价手段,归纳深度学习算法的最新研究进展。最后分析超短期风功率预测的当前定位:“由模型驱动向数据驱动过渡,由机器学习算法向深度学习算法转移”,并指出合理的算法更迭和深层次的数据融合将是未来的研究趋势。

关键词：数据驱动超短期预测风电功率多源数据融合深度学习

基于EMD分解和集对分析的风电功率实时预测

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电工技术学报 2016年第21期31卷 86-93页

作者：杨茂陈郁林东北电力大学电气工程学院吉林132012

风电功率时间序列的随机性和波动性使得风电功率多步预测时难以达到理想的预测准确度,因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和集对分析的风电功率实时预测模型。该模型首先将风电功率时间序列经EMD分解,处理成有限个相对平稳的分量;然后... 详细信息

风电功率时间序列的随机性和波动性使得风电功率多步预测时难以达到理想的预测准确度,因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和集对分析的风电功率实时预测模型。该模型首先将风电功率时间序列经EMD分解,处理成有限个相对平稳的分量;然后利用极值点划分法,按波动程度相近的原则将分量重构为高频、中频和低频3个分量;最后对3个分量各自的特点针对性地建立预测模型,并将3个分量的预测结果叠加作为原始风电功率的预测值,用滚动的方式实现多步预测。采用3个不同装机容量的风电场的实测风电功率数据进行仿真,结果表明该方法提高了多步预测的准确度,显示出了良好的预测性能。

关键词：风电功率实时预测经验模态分解秩次集对分析

超短期风电功率爬坡事件对风电功率实时预测误差的影响研究

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太阳能学报 2017年第3期38卷 571-577页

作者：杨茂刘红柳东北电力大学电气工程学院吉林132012

阐述了超短期风电功率爬坡事件的研究背景及定义,建立超短期风电功率爬坡事件的检测和统计方法,利用持续法、支持向量机(SVM)和组合预测法3种风电功率实时预测方法,分析发生超短期风电功率爬坡事件时风电功率预测误差指标的变化,定量给... 详细信息

阐述了超短期风电功率爬坡事件的研究背景及定义,建立超短期风电功率爬坡事件的检测和统计方法,利用持续法、支持向量机(SVM)和组合预测法3种风电功率实时预测方法,分析发生超短期风电功率爬坡事件时风电功率预测误差指标的变化,定量给出超短期风电功率爬坡事件对风电功率预测误差的影响。实例表明,风电功率爬坡事件具有小概率高风险特性,风电功率预测精度随着超短期风电功率爬坡事件频率的增大而降低。

关键词：爬坡事件风电功率实时预测预测误差

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风电功率波动特性定量刻画及应用研究

太阳能学报 2019年第6期40卷 1771-1779页

作者：杨茂陈郁林东北电力大学电气工程学院

为能够准确地描述风电功率的波动特性,该文利用勒贝格积分构建简单有效的采样损失率作为衡量风电功率时间序列波动性的指标,采样损失率越大,风电功率波动越剧烈;采样损失率越小,风电功率波动越平缓,并通过风电功率预测结果证实了该指标... 详细信息

为能够准确地描述风电功率的波动特性,该文利用勒贝格积分构建简单有效的采样损失率作为衡量风电功率时间序列波动性的指标,采样损失率越大,风电功率波动越剧烈;采样损失率越小,风电功率波动越平缓,并通过风电功率预测结果证实了该指标的有效性。该文还利用该指标对风电场内部平滑效应进行研究,重点研究风速对平滑效应的影响以及平滑效应的季节性。得出结论:风速是影响风电功率平滑效应的重要因素,风速越大,平滑效应越显著。平滑效应具有季节性,春季和冬季的平滑效应较夏季和秋季的平滑效应更显著。

关键词：风电功率波动性勒贝格积分采样损失率平滑效应

基于云分段最优熵算法的风电机组异常数据识别研究

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中国电机工程学报 2018年第8期38卷 2294-2301页

作者：杨茂杨琼琼东北电力大学电气工程学院

风电场的历史运行数据尤其是风速和功率数据是研究风电功率波动特性、风电功率预测、风电功率曲线计算和测试的重要基础。但风电场实际采集到的数据中通常会出现大量异常数据,而这些异常数据是由各机组的异常数据构成,故对风电机组进行... 详细信息

风电场的历史运行数据尤其是风速和功率数据是研究风电功率波动特性、风电功率预测、风电功率曲线计算和测试的重要基础。但风电场实际采集到的数据中通常会出现大量异常数据,而这些异常数据是由各机组的异常数据构成,故对风电机组进行异常数据识别具有重要意义。该文以风电机组的风速–功率曲线为研究基础,提出了用于机组异常数据识别的云分段最优熵算法,该算法基于云模型的熵识别机组发电异常的数据集,对数据进行分离。结果表明,该算法可以有效地识别出机组异常数据,提高异常数据的正确识别率,保证数据的准确性。

关键词：风速–功率曲线异常数据云模型云分段最优熵

基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究

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电力系统保护与控制 2013年第1期41卷 1-6页

作者：杨茂熊昊严干贵穆钢东北电力大学微通电力研究室吉林吉林132012

准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进... 详细信息

准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进行实时预测,将预测结果进行累加得到最终的预测结果。以中国吉林省某风电场的实测风电数据为例,进行了实时预测,结合国家能源局对风电功率实时预测预报管理要求中的指标进行了分析。结果表明,所提出的方法准确率最大提高2.57%,合格率最大提高4.23%,均方根误差最大下降3.21%,说明了该方法的有效性。

关键词：风电功率实时预测数据挖掘模糊c均值聚类