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Wind and Photovoltaic Power Time Series Data Aggregation Method Based on an Ensemble Clustering and Markov Chain

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2022年第3期8卷 757-768页

作者： Jingxin Jin Lin Ye Jiachen Li yongning zhao Peng Lu Weisheng Wang Xuebin Wang College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing100083China School of Engineering Cardiff UniversityCF243AAUK China Electric Power Research Institute Beijing100192China State Grid Qinghai Electric Power Company Xining810000China

Reducing the input wind and photovoltaic power time series data can improve the efficiency of time sequential *** this paper,a wind and photovoltaic power time series data aggregation method based on an ensemble clustering and Markov chain(ECMC)is *** ECMC method can effectively reduce redundant information in the ***,the wind and photovoltaic power time series data were divided into scenarios,and ensemble clustering was used to cluster the divided *** the same time,the Davies-Bouldin Index(DBI)is adopted to select the optimal number of ***,according to the temporal correlation between wind and photovoltaic scenarios,the wind and photovoltaic clustering results are merged and reduced to form a set of combined typical day scenarios that can reflect the characteristics of historical data within the calculation ***,based on the Markov Chain,the state transition probability matrix of various combined typical day scenarios is constructed,and the aggregation state sequence of random length is generated,and then,the combined typical day scenarios of wind and photovoltaic were sampled in a sequential one-way sequence according to the state sequence and then are built into a representative wind and photovoltaic power time series aggregation sequence.A provincial power grid was chosen as an example to compare the multiple evaluation indexes of different aggregation *** results show that the ECMC aggregation method improves the accuracy and efficiency of time sequential simulations.

关键词： Aggregation method ensemble clustering markov chain time sequential simulations wind and photovoltaic power time series data

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区域风电场短期风电功率预测的最大相关–最小冗余数值天气预报特征选取策略

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中国电机工程学报 2015年第23期35卷 5985-5994页

作者：赵永宁叶林中国农业大学信息与电气工程学院

区域风电功率预测对大规模风电的集中并网具有重要意义,空间平滑效应使得区域风电功率预测误差通常要小于单个风电场的预测误差。文中利用互信息理论,采用基于最大相关–最小冗余特征选取的方法在区域内可用数值天气预报数据中选取最优... 详细信息

区域风电功率预测对大规模风电的集中并网具有重要意义,空间平滑效应使得区域风电功率预测误差通常要小于单个风电场的预测误差。文中利用互信息理论,采用基于最大相关–最小冗余特征选取的方法在区域内可用数值天气预报数据中选取最优特征子集,这些特征可以保证在最大化利用原始数据集的有利信息的同时,使得包含的冗余信息和噪声最小化。采用神经网络模型对区域风电功率进行预测,验证所选最优特征子集的有效性,并分析最优子集包含特征的个数对预测精度的影响。算例分析表明,选取较少的特征不但可以使误差小于现有的传统方法,而且在保证预测精度的前提下可以减小传统方法的数据成本和计算成本。在特征选取结果的基础上,还研究了所选特征与对应的风电场空间分布之间的关系,研究结果对提高区域功率预测的精度具有一定的实用参考价值。

关键词：风电功率区域预测互信息特征选取数值天气预报

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云南省加工贸易发展存在的问题及对策研究

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经济问题探索 2008年第12期 179-184页

作者：赵永宁云南财经大学昆明650221

加工贸易是发展中国家接受跨国产业转移的重要方式,适应了国际分工深化的趋势,使发展中国家在世界制造业分工中的地位不断提高。我国加工贸易地区发展极不平衡,沿海地区加工贸易基础好、发展快、规模大,云南省加工贸易无论从规模还是发... 详细信息

加工贸易是发展中国家接受跨国产业转移的重要方式,适应了国际分工深化的趋势,使发展中国家在世界制造业分工中的地位不断提高。我国加工贸易地区发展极不平衡,沿海地区加工贸易基础好、发展快、规模大,云南省加工贸易无论从规模还是发展速度看,都与沿海地区存在较大差距。因此,必须积极发展加工贸易,抓住商务部认定云南省昆明市为第二批加工贸易梯度转移重点承接地的机遇,解决好存在的问题,不断提升自己的竞争力,加快加工贸易发展的速度。

关键词：云南加工贸易现状对策

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考虑电池荷电状态的光伏功率分段平滑控制方法

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电网技术 2014年第7期38卷 1812-1818页

作者：叶林陈政赵永宁中国农业大学信息与电气工程学院北京市海淀区100083

针对光伏发电系统出力波动问题,结合光伏功率短期预测技术,提出电池储能的光伏并网功率分段平滑控制方法,包括基于电池荷电状态(state of charge,SOC)反馈的储能系统充放电功率控制和储能系统并网变流器的双环控制。根据功率预测值和并... 详细信息

针对光伏发电系统出力波动问题,结合光伏功率短期预测技术,提出电池储能的光伏并网功率分段平滑控制方法,包括基于电池荷电状态(state of charge,SOC)反馈的储能系统充放电功率控制和储能系统并网变流器的双环控制。根据功率预测值和并网功率平滑度的要求设定各分段并网功率目标值。在考虑储能系统最大功率约束、SOC约束和并网功率1 min内最大变化幅值约束基础上,对储能系统的充放电功率进行实时调节,从而得到较为平滑的并网功率。仿真结果表明,相比于日调度,分段调度降低了对储能系统容量的需求,所采用的SOC反馈控制也减少了电池SOC超出正常工作区间的时间,避免了电池的过充和过放。

关键词：光伏发电功率波动电池模型荷电状态分段平滑控制

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Short-term wind power prediction based on extreme learning machine with error correction

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Protection and Control of Modern Power Systems 2016年第1期1卷 9-16页

作者： Zhi Li Lin Ye yongning zhao Xuri Song Jingzhu Teng Jingxin Jin College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityP.O.Box 210Beijing 100083Peoples Republic of China Department of Electric Power Automation China Electric Power Research InstituteBeijing 100192China Inner Mongolia Water Resources and Hydropower Survey and Design Institute HohhotInner Mongolia 010021China.

Introduction:Large-scale integration of wind generation brings great challenges to the secure operation of the power systems due to the intermittence nature of *** fluctuation of the wind generation has a great impact on the unit *** accurate wind power forecasting plays a key role in dealing with the challenges of power system operation under uncertainties in an economical and technical ***:In this paper,a combined approach based on Extreme Learning Machine(ELM)and an error correction model is proposed to predict wind power in the short-term time *** an ELM is utilized to forecast the short-term wind *** the ultra-short-term wind power forecasting is acquired based on processing the short-term forecasting error by persistence ***:For short-term forecasting,the Extreme Learning Machine(ELM)doesn’t perform *** overall NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)of forecasting results for 66 days is 21.09%.For the ultra-short term forecasting after error correction,most of forecasting errors lie in the interval of[-10 MW,10 MW].The error distribution is concentrated and almost *** overall NRMSE is 5.76%.Conclusion:The ultra-short-term wind power forecasting accuracy is further improved by using error correction in terms of normalized root mean squared error(NRMSE).

关键词： Ultra-short-term forecasting Wind power forecasting Extreme Learning Machine Error correction

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风电场风能资源评估的测量—关联—预测方法综述

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电力系统自动化 2016年第3期40卷 140-151页

作者：叶林杨丹萍赵永宁中国农业大学信息与电气工程学院北京市100083

风电场风能资源评估的重要目的是为了得到风电场测风塔在风电机组轮毂高度的长期风能资源储量,测量—关联—预测(MCP)是针对缺少测风塔长期实测数据所提出的用于预测风电场长期风速、风向的重要数学方法。文中首先阐述了MCP方法基本的... 详细信息

风电场风能资源评估的重要目的是为了得到风电场测风塔在风电机组轮毂高度的长期风能资源储量,测量—关联—预测(MCP)是针对缺少测风塔长期实测数据所提出的用于预测风电场长期风速、风向的重要数学方法。文中首先阐述了MCP方法基本的原理、假设与步骤,详细地总结了MCP过程中所需要的风资源数据,分析了数据分组、参数选择、风切变、时间分辨率等因素对预测过程的影响。着重对几种典型MCP预测方法构建模型的基本思想及常见变形进行了分类和描述,并对各类方法的主要优缺点和适用条件进行了分析和评述,探讨了多参考站组合预测中的权重分配方式。最后,结合MCP的发展现状和需求,对未来MCP的发展提出了展望。

关键词：风能资源评估测量—关联—预测长期风速预测关联模型

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风能资源分布特性的改进最大熵方法

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中国电机工程学报 2014年第34期34卷 6093-6100页

作者：叶林朱远赵永宁任成中国农业大学信息与电气工程学院北京市海淀区100083

风速概率分布特性研究是风电场风能资源评估的基础,其结果将对风功率密度分布的估算产生影响。该文以最大熵原理的风速概率分布模型为基础,通过引入修正因子重新构造最大熵分布模型,并运用改进最大熵分布模型和两参数威布尔分布模型对... 详细信息

风速概率分布特性研究是风电场风能资源评估的基础,其结果将对风功率密度分布的估算产生影响。该文以最大熵原理的风速概率分布模型为基础,通过引入修正因子重新构造最大熵分布模型,并运用改进最大熵分布模型和两参数威布尔分布模型对风电场风速及风功率密度分布进行拟合,以判定系数和均方根误差两个指标来衡量该改进模型的适用性。研究结果表明,改进最大熵分布法与实测风速的分布更加匹配;而对风功率密度分布的拟合,虽然修正因子的不同指数值所对应的分布模型的拟合有一定起伏,但总存在某个值,其对应模型的拟合效果良好,由此可见,改进型最大熵分布可以适用于不同的风速与风功率密度分布状况,适合应用于风电场风能资源分布特性的研究以及区域风能资源的评估。

关键词：最大熵原理风速分布风功率密度分布判定系数风能资源评估

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火电厂屏式过热器热腐蚀失效原因分析

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热加工工艺 2009年第24期38卷 185-187页

作者：刘爽赵永宁山东电力研究院山东济南250002

对某燃煤火电厂锅炉屏式过热器爆管原因进行了探讨,并利用扫描电镜(SEM)、能谱(EDS)、X射线衍射仪(XRD)和金相显微镜对腐蚀产物的成分和形貌进行分析。实验结果表明:复合硫酸盐对管壁的热腐蚀,造成管壁减薄严重,与屏式过热器管子内部存... 详细信息

对某燃煤火电厂锅炉屏式过热器爆管原因进行了探讨,并利用扫描电镜(SEM)、能谱(EDS)、X射线衍射仪(XRD)和金相显微镜对腐蚀产物的成分和形貌进行分析。实验结果表明:复合硫酸盐对管壁的热腐蚀,造成管壁减薄严重,与屏式过热器管子内部存在的异物共同导致过热爆管。

关键词：爆管热腐蚀失效

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102钢高温过热器管内壁氧化皮脱落研究

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热加工工艺 2010年第22期39卷 203-206页

作者：赵永宁刘爽山东电力研究院山东济南250002

针对102钢高温过热器内壁氧化皮脱落造成堵管而引起的爆管事故,采用扫描电镜(SEM)、金相显微镜、能谱仪(EDS)对氧化皮的结构和成分进行分析,从材料和实际运行的角度,对内壁氧化皮的生成和脱落的原因及内氧化现象出现的机理进行研究分析... 详细信息

针对102钢高温过热器内壁氧化皮脱落造成堵管而引起的爆管事故,采用扫描电镜(SEM)、金相显微镜、能谱仪(EDS)对氧化皮的结构和成分进行分析,从材料和实际运行的角度,对内壁氧化皮的生成和脱落的原因及内氧化现象出现的机理进行研究分析,并提出了防止和减缓内壁氧化皮的生成和脱落的措施。

关键词：高温过热器氧化脱落

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基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法

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高电压技术 2024年第9期50卷 3871-3882页

作者：郑颖颖李鑫陈延旭赵永宁中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了解决极端天气下样本稀缺和单一模型预测精度不高的问题,提出一种基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法。首先,提取极端事件的原始数据,通过考虑格兰杰因果的最大相关-最小冗余(maximal relevance minimal redundan... 详细信息

为了解决极端天气下样本稀缺和单一模型预测精度不高的问题,提出一种基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法。首先,提取极端事件的原始数据,通过考虑格兰杰因果的最大相关-最小冗余(maximal relevance minimal redundancy, mRMR)特征选择策略降低数据特征冗余和复杂性;其次,针对极端天气数据稀缺的问题,采用捕捉数据时间动态特性的时间序列生成对抗网络(time-seriesgenerativeadversarialnetwork,TimeGAN)算法进行扩充;最后,考虑到各单一模型的差异性及优势性,构建以卷积神经网络、长短期记忆网络、极端梯度提升树、K最近邻算法、支持向量机为基学习器,以轻量梯度提升机为元学习器的Stacking集成模型对未来3d的风电功率进行预测。实验结果表明,所提方法能够有效提升极端天气下的短期风电功率预测精度,与其他预测模型相比,其归一化平均绝对误差和均方根误差分别改善了2.48%和3.47%。

关键词：风电功率预测数据扩充 m RMR特征选择 Stacking集成学习 TimeGAN 极端天气

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