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Multi-objective interval prediction of wind power based on conditional copula function

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2019年第4期7卷 802-812页

作者： Gang zhang Zhixuan LI kaoshe zhang Lei zhang Xia HUA Yongqing WANG Institute of Water Resources and Hydro-Electric Engineering Xi’an University of TechnologyXi’an 710048China State Grid Shaanxi Baoji Electric Power Company Baoji 721000China State Grid Gansu Electric Power Company Gansu Electric Power Research InstituteLanzhou 730050China State Grid Shaanxi Electric Power Company Shaanxi Electric Power Research InstituteXi’an 710054China

Interval prediction of wind power,which features the upper and lower limits of wind power at a given confidence level,plays a significant role in accurate prediction and stability of the power grid integrated with wind ***,the conventional methods of interval prediction are commonly based on a hypothetic probability distribution function,which neglects the correlations among various variables,leading to the decrease of prediction ***,we improve the multi-objective interval prediction based on the conditional copula function,through which we can fully utilize the correlations among variables to improve prediction accuracy without an assumed probability distribution *** use the multi-objective optimization method of nondominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II)to obtain the optimal solution *** particular best solution is weighted by the prediction interval average width(PIAW)and prediction interval coverage probability(PICP)to pick the optimized solution in practical ***,we apply the proposed method to three wind power plants in different cities in China as examples forvalidation and obtain higher prediction accuracy compared with other methods,i.e.,relevance vector machine(RVM),artificial neural network(ANN),and particle swarm optimization kernel extreme learning machine(PSO-KELM).These results demonstrate the superiority and practicability of this method in interval prediction of wind power.

关键词： Wind power prediction Interval prediction Conditional copula function Empirical distribution function Multi-objective optimization algorithm

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Time-of-use Pricing Model Considering Wind Power Uncertainty

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CSEE Journal of Power and Energy Systems 2022年第4期8卷 1039-1047页

作者： Gang zhang Ye Yan kaoshe zhang Pingli Li Meng Li Qiang He Hailiang Chao State Key Laboratory of Eco-Hydraulics in Northwest Arid Region Xi'an University of TechnologyXi'an 710048China Institute of Electrical Engineering Xi'an University of TechnologyXi'an 710048China Shaanxi Gas Group New Energy Development Co. LtdXi'an 710016China

Large-scale new energy pressures on the grids bring challenges to power system's security and *** order to optimize the user's electricity consumption behavior and ease pressure,which is caused by new energy on the grid,this paper proposes a time-of-use price model that takes wind power uncertainty into ***,the interval prediction method is used to predict wind *** typical wind power scenes are selected by random sampling and bisecting the K-means *** this basis,integer programming is used to divide the peak-valley period of the multi-scenes ***,under the condition of many factors such as user response based on consumer psychology,user electricity charge and power consumption,this paper takes the peak-valley difference of equivalent net load and the user dissatisfaction degree as the goal,and using the NSGA-II multi-objective optimization algorithm,evaluates the Pareto solution set to obtain the optimal *** order to test the validity of the model proposed in this paper,we apply it to an industrial user and wind farms in Yan'an city,*** results show that the model can effectively ensure the user's electrical comfort while achieving the role of peak shaving and valley flling.

关键词： Bisecting K-means algorithm interval prediction integer programming NSGA-II algorithm peakvalley difference time-of-use price user dissatisfaction wind power uncertainty

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电力系统机组组合问题的系统进化算法

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中国电机工程学报 1999年第12期19卷 9-13,40页

作者：陈皓勇张靠社王锡凡西安交通大学电力工程系西安710049

提出了一种适用于解决大规模电力系统机组组合问题的新型优化算法———系统进化算法，与常规的优化算法相比，该方法具有更强的适应性和鲁棒性，能处理高维数、非凸、离散、非线性的实际系统优化问题。系统进化的思想具有方法论的意义... 详细信息

提出了一种适用于解决大规模电力系统机组组合问题的新型优化算法———系统进化算法，与常规的优化算法相比，该方法具有更强的适应性和鲁棒性，能处理高维数、非凸、离散、非线性的实际系统优化问题。系统进化的思想具有方法论的意义，根据实际问题的不同特征可以设计不同的系统进化算法。这种方法的提出可以为复杂系统的优化规划。

关键词：机组组合遗传算法系统进化算法电力系统运行

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基于三相边际网损系数法的配电网网损分摊

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电力系统及其自动化学报 2019年第9期31卷 52-57页

作者：张靠社吴尘张刚西安理工大学水利水电学院

针对边际网损系数法在实际网损分摊中未考虑配电网结构的不对称性及三相负荷不平衡对分摊结果的影响,难以保证分摊结果对各节点不同相上所连用户公平性的问题,提出一种基于三相边际网损系数的有功损耗分摊及三相分解方法。首先在灵敏度... 详细信息

针对边际网损系数法在实际网损分摊中未考虑配电网结构的不对称性及三相负荷不平衡对分摊结果的影响,难以保证分摊结果对各节点不同相上所连用户公平性的问题,提出一种基于三相边际网损系数的有功损耗分摊及三相分解方法。首先在灵敏度分析和三相牛顿法潮流计算的基础上,利用潮流解和转置雅克比矩阵求得配电网各节点的三相边际网损系数,再结合负荷参数得出各节点三相有功网损分摊量。最后利用IEEE33节点算例,对比平衡及不平衡条件下各节点的网损分摊结果,再以无源配电网络各节点的三相边际网损系数作为接入分布式电源的经济性判据,将所提方法与Z-Bus法进行对比,验证了所提方法的可行性及其在指导分布式电源选址上的有效性。

关键词：有功损耗配电网三相边际网损系数法网损分摊分布式电源

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谐波平衡有限元算法的研究

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西安交通大学学报 1999年第12期33卷 5-8,29页

作者：王建华张靠社王锡凡西安交通大学西安710049

为解决具有饱和铁芯的交变电磁场的计算需要较大的存储量和较长的计算时间的问题，提出了一种适用于交变电磁场谐波问题分析的新的有效算法．谐波平衡有限元算法是有限元算法与谐波平衡方法的结合，其计算过程类似于非线性静态场．该方... 详细信息

为解决具有饱和铁芯的交变电磁场的计算需要较大的存储量和较长的计算时间的问题，提出了一种适用于交变电磁场谐波问题分析的新的有效算法．谐波平衡有限元算法是有限元算法与谐波平衡方法的结合，其计算过程类似于非线性静态场．该方法适用于任意阶多项式描述的磁化曲线问题的求解．通过对一电抗器的计算。

关键词：有限元法谐波平衡磁场分布交变电磁场 HBFEM

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基于改进布谷鸟算法的风光储联合供电系统储能容量优化配置研究

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电网与清洁能源 2016年第8期32卷 141-146页

作者：陈明张靠社西安理工大学水利水电学院陕西西安710048

在风光储联合供电系统中,科学的配置储能元件的容量,分配不同储能元件之间的容量比,具有非常深远的意义。通过分析蓄电池和超级电容器的特性,提出基于该两类元件的混合储能系统及其能量分配策略,根据全生命周期(LCC)理论,以储能费用最... 详细信息

在风光储联合供电系统中,科学的配置储能元件的容量,分配不同储能元件之间的容量比,具有非常深远的意义。通过分析蓄电池和超级电容器的特性,提出基于该两类元件的混合储能系统及其能量分配策略,根据全生命周期(LCC)理论,以储能费用最小为目标,以蓄电池输出功率和系统负荷缺电率等指标为约束条件,建立储能容量优化模型。提出了自适应布谷鸟搜索算法,并用于求解某风光储联合供电系统的储能优化问题。算例结果分析显示,采用文中所述的能量分配策略和改进的布谷鸟算法可以有效降低储能系统成本,验证了模型及算法的正确性。

关键词：风光供电系统混合储能蓄电池超级电容器布谷鸟算法

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基于RBF-BP组合神经网络的短期风电功率预测研究

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可再生能源 2014年第9期32卷 1346-1351页

作者：张靠社罗钊西安理工大学水利水电学院陕西西安710048

为提高风电输出功率预测精度,提出一种基于RBF-BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上,对风速进行预处理。根据相关历史数据,建立RBF-BP组合神经网络短期风电功率预测模型,对风电输出功率进行预测。... 详细信息

为提高风电输出功率预测精度,提出一种基于RBF-BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上,对风速进行预处理。根据相关历史数据,建立RBF-BP组合神经网络短期风电功率预测模型,对风电输出功率进行预测。仿真分析结果表明,该预测方法能有效提高风电输出功率预测精度。

关键词：尾流地势 RBF—BP组合神经网络短期风电功率预测

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基于量子粒子群算法的微电网优化调度

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电网与清洁能源 2016年第2期32卷 72-76页

作者：黄晨张靠社西安理工大学电力工程系陕西西安710048

在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略... 详细信息

在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略是有效的。

关键词：经济运行等级控制策略量子粒子群算法

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基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法

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电网与清洁能源 2016年第6期32卷 58-61,67页

作者：吕帅张靠社西安理工大学电力工程系陕西西安710048

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)作为电网谐波的检测方法。通过EMD法分解,把含谐波的正弦信号分解成为包含各阶次谐波的IMF分量和工频分量,从而检测出电网中的谐波分量。研究发现采样信号中的噪声会对EMD的分解产生... 详细信息

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)作为电网谐波的检测方法。通过EMD法分解,把含谐波的正弦信号分解成为包含各阶次谐波的IMF分量和工频分量,从而检测出电网中的谐波分量。研究发现采样信号中的噪声会对EMD的分解产生较大影响,提出了一种基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法。此方法首先用小波变换减少随机白噪声对信号的影响,随后对含少量白噪声的信号进行EMD分解。经MATLAB仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EMD谐波检测的精度与适用性。

关键词：谐波检测经验模态分解模态混叠小波变换

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拉姆齐定价理论在分时电价中的应用研究

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电网与清洁能源 2016年第8期32卷 35-39页

作者：刘骏辰张靠社西安理工大学电力工程系陕西西安710048

在电力市场中,分时电价的应用越来越普遍。针对日负荷曲线波动剧烈、峰谷差较大等问题,文中将拉姆齐定价理论引入到分时电价的制定当中。根据用户的需求弹性和电力企业供电边际成本的差异,通过运用价格手段使用户更合理用电。算例分析表... 详细信息

在电力市场中,分时电价的应用越来越普遍。针对日负荷曲线波动剧烈、峰谷差较大等问题,文中将拉姆齐定价理论引入到分时电价的制定当中。根据用户的需求弹性和电力企业供电边际成本的差异,通过运用价格手段使用户更合理用电。算例分析表明,运用拉姆齐定价原理制定的分时电价,一定程度上能够平滑负荷曲线,可降低尖峰电量。

关键词：电力市场需求响应拉姆齐定价分时电价

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