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考虑尾部分布的配电网概率谐波潮流计算方法 认领 引用
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作者 马晓阳 曹若琳 袁泽惠 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2026年第9期39-50,共12页
分布式能源的大规模接入显著增加了电力系统谐波潮流(harmonic power flow,HPF)的不确定性。传统的HPF计算方法难以准确描述系统谐波分布的尾部特征,限制了对HPF的准确评估。针对这一问题,提出了一种基于改进点估计(point estimate meth... 分布式能源的大规模接入显著增加了电力系统谐波潮流(harmonic power flow,HPF)的不确定性。传统的HPF计算方法难以准确描述系统谐波分布的尾部特征,限制了对HPF的准确评估。针对这一问题,提出了一种基于改进点估计(point estimate method,PEM)的配电网概率谐波潮流(probabilistic harmonic power flow,PHPF)计算方法。首先,利用传统潮流方法计算系统灵敏度判别指标,以识别关键谐波源。其次,使用混合采样策略,在拉丁超立方采样的基础上,对关键谐波源尾部采用重要抽样。最后,对全部样本执行确定性HPF计算,并基于核密度估计法刻画输出量的概率分布。仿真结果表明,所提方法的谐波电压幅值均值误差较传统PEM最大减小了约4.5%,方差误差绝对值最大减小了约30%,并改善了最大10%的尾部分布拟合精度,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 谐波潮流 点估计 拉丁超立方采样 重要抽样 核密度
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基于麻雀搜索算法-支持向量机回归模型的非均质边坡稳定性快速评价方法 认领 引用
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作者 张伯川 邓亚虹 +2 位作者 刘凡 钱法桥 慕焕东 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2026年第2期305-316,共12页
黄土高原滑坡灾害具有显著的群发性和突发性,亟需建立区域性的非均质边坡稳定性快速评价方法。为此,提出一种基于机器学习非均质边坡参数等效均质化的边坡稳定性快速评价框架,即SSA-SVR模型。首先,基于573个黄土边坡参数统计特征,采用... 黄土高原滑坡灾害具有显著的群发性和突发性,亟需建立区域性的非均质边坡稳定性快速评价方法。为此,提出一种基于机器学习非均质边坡参数等效均质化的边坡稳定性快速评价框架,即SSA-SVR模型。首先,基于573个黄土边坡参数统计特征,采用核密度估计(KDE)与拉丁超立方抽样(LHS)构建非均质边坡数据集;其次,引入麻雀搜索算法(SSA)优化滑动面倾角加权修正系数,实现非均质边坡参数向等效均质参数的准确转化;进而,基于支持向量机回归(SVR)建立从非均质边坡参数到等效均质参数的快速预测模型,实现边坡稳定性的高效评价。基于修正均质化方法,对3000组非均质边坡样本进行处理,并利用机器学习训练得到性能良好的均质化预测模型。结果表明:SSA-SVR模型的决定系数(R2)为0.9216,平均绝对百分比误差(MAPE)为11.24%,均方误差(MSE)为0.0371。最后,通过GeoStudio软件对比分析,进一步证明了修正均质化方法的有效性与可靠性。 展开更多
关键词 边坡稳定性 参数均质化 麻雀搜索算法 支持向量机回归 黄土滑坡 核密度估计-拉丁超立方抽样 机器学习
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一种改进PSO-LSSVM模型的发动机后向RCS序列预测 认领 引用 被引量:2
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作者 傅莉 关一 +1 位作者 孙旭 崔哲 《航空发动机》 北大核心 2025年第2期91-96,共6页
为解决现有预测模型对发动机后向雷达散射截面(RCS)序列预测精度低的问题,提出了改进的粒子群(PSO)优化算法,建立了PSO-LSSVM预测模型。在传统粒子群优化算法基础上应用最优拉丁超立方采样方法进行粒子群位置初始化,得益于最优拉丁超立... 为解决现有预测模型对发动机后向雷达散射截面(RCS)序列预测精度低的问题,提出了改进的粒子群(PSO)优化算法,建立了PSO-LSSVM预测模型。在传统粒子群优化算法基础上应用最优拉丁超立方采样方法进行粒子群位置初始化,得益于最优拉丁超立方采样技术的空间填充的特性,初始粒子可以较为均匀有规律地分布在整个设计区域,在粒子寻优过程中可以寻到更优的采样点;通过动态调整惯性权重以及学习因子,平衡全局和局部的搜索能力,避免了算法容易陷入局部最优的问题;设计改进的PSO算法对最小二乘向量机(LSSVM)的核宽参数σ和正规化参数γ进行寻优,提高了LSSVM模型计算效率,改善了适应误差的最小化和平滑程度,采用PSO-LSSVM模型与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)以及LSSVM模型对发动机后机身RCS序列进行预测,并将预测结果通过模型评价指标(平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差)进行对比分析,结果表明:PSO-LSSVM模型预测结果相比其他2种模型的预测精度提高30%以上。 展开更多
关键词 雷达散射截面 K最近邻法 核密度估计 统计特性 最优拉丁超立方采样方法 粒子群优化算法
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基于改进LHS的半不变量法概率潮流计算 认领 引用 被引量:15
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作者 张萍 张红 +3 位作者 李云峰 陈伟 张晓英 李恒杰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期14-20,共7页
为提高概率潮流算法的精度和效率,提出一种将半不变量法和改进的拉丁超立方采样技术相结合的方法。首先,提出改进的非参数核密度估计算法,并用其建立光伏输出功率概率模型。其次,为改善各阶半不变量的计算精度和效率,根据输入随机变量... 为提高概率潮流算法的精度和效率,提出一种将半不变量法和改进的拉丁超立方采样技术相结合的方法。首先,提出改进的非参数核密度估计算法,并用其建立光伏输出功率概率模型。其次,为改善各阶半不变量的计算精度和效率,根据输入随机变量的分布情况的不同,分别采用不同方法计算随机变量的各阶半不变量,并结合Gram-Charlier级数展开法求得状态变量和支路潮流的概率分布。最后,将所提概率潮流算法与蒙特卡罗模拟法比较,并通过IEEE-34节点系统验证所提方法的准确性、快速性和有效性。 展开更多
关键词 概率潮流 半不变量法 非参数核密度估计 改进的拉丁超立方采样
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含经VSC-HVDC并网海上风电场的交直流系统概率最优潮流 认领 引用 被引量:12
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作者 李逸驰 孙国强 +3 位作者 杨义 黄文进 卫志农 孙永辉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期136-142,共7页
由于海上风速的不确定性,海上风电场并网会对电力系统最优潮流(OPF)产生影响,提出含基于电压源换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)并网海上风电场的交直流系统概率最优潮流计算模型。首先,利用非参数核密度估计拟合海上风速分布,建立海上... 由于海上风速的不确定性,海上风电场并网会对电力系统最优潮流(OPF)产生影响,提出含基于电压源换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)并网海上风电场的交直流系统概率最优潮流计算模型。首先,利用非参数核密度估计拟合海上风速分布,建立海上风电场和VSC-HVDC的稳态模型;然后,基于拉丁超立方采样得到标准正态分布样本,利用等概率变换理论和Nataf变换技术得到具有相关性的输入变量样本;最后,采用原对偶内点法进行OPF计算,得到输出变量的样本,利用统计学方法得到输出变量的数字特征和概率分布。IEEE 14节点和IEEE 118节点系统仿真结果验证了算法的准确性和高效性。 展开更多
关键词 风电场 海上风电场 基于电压源换流器的高压直流输电 概率最优潮流 非参数核密度估计 拉丁超立方采样 高压直流输电
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考虑相关性的牵引负荷功率对电网影响概率分析 认领 引用 被引量:10
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作者 车玉龙 吕晓琴 王晓茹 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3250-3260,共11页
我国已逐渐形成城市间高铁连接的网络化,沿铁路空间分布的牵引变电所接入区域电网,给电力系统带来重大影响和挑战。考虑多个牵引变电所单相牵引负荷功率的随机性和相关性,提出一种多牵引负荷功率对电网影响的概率分析方法。首先,基于扩... 我国已逐渐形成城市间高铁连接的网络化,沿铁路空间分布的牵引变电所接入区域电网,给电力系统带来重大影响和挑战。考虑多个牵引变电所单相牵引负荷功率的随机性和相关性,提出一种多牵引负荷功率对电网影响的概率分析方法。首先,基于扩散核密度估计方法建立高铁牵引负荷功率的非参数概率模型,并采用Spearman秩相关系数表示牵引负荷间的空间相关性。其次,提出基于等概率转换原则和秩相关Cholesky分解技术结合的方法,利用中值拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)对相关性牵引负荷非参数概率模型进行随机抽样。最后,通过牵引供电系统的等效三相模型,实现含多牵引负荷接入电网的三相概率潮流计算。基于某高速铁路多牵引变电所的实测数据,并接入修改的IEEE-14节点三相系统进行仿真,从轮换相序、不同节点相关性情况分析多牵引负荷对电网的电压幅值、电压不平衡度和网损的概率影响,为高速铁路接入电网的概率影响提供参考。 展开更多
关键词 牵引负荷 相关性 扩散核密度估计 三相概率潮流 秩相关系数 拉丁超立方抽样
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考虑风速时空相关性的动态概率潮流计算 认领 引用 被引量:1
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作者 余爽 翁程琳 +1 位作者 张程 臧海祥 《广东电力》 2021年第10期43-49,共7页
针对传统动态概率潮流(dynamic probability power flow,DPPF)计算结果存在的保守性问题,提出一种计及风速预测误差时空相关性的DPPF计算方法。首先,采用自相关系数平稳过程描述输入变量的预测误差过程,利用非参数核密度估计直接根据预... 针对传统动态概率潮流(dynamic probability power flow,DPPF)计算结果存在的保守性问题,提出一种计及风速预测误差时空相关性的DPPF计算方法。首先,采用自相关系数平稳过程描述输入变量的预测误差过程,利用非参数核密度估计直接根据预测误差历史数据拟合得到预测误差分布;其次,基于等概率变换理论和Nataf变换技术得到具有时空相关性的误差样本。最后,通过基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗模拟法进行DPPF计算,得到节点电压幅值和支路潮流的数字特征和动态概率分布。采用IEEE 14节点和IEEE 118节点系统进行仿真,验证了算法准确性和效率。 展开更多
关键词 时空相关性 动态概率潮流 自相关系数平稳过程 非参数核密度估计 拉丁超立方采样
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基于改进贝叶斯的新能源场站并网处系统谐波阻抗估计 认领 引用 被引量:8
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作者 田新成 李华 +3 位作者 晏坤 沈宋文 亓德民 孙媛媛 《供用电》 2023年第10期35-45,共11页
随着“双碳”目标的推进,大规模新能源并网使电网背景谐波呈现强波动性,导致现有系统谐波阻抗估计方法精确度降低,进而影响谐波主导扰动源定位与后续针对性治理。因此,针对新能源场站并网场景,研究系统谐波阻抗的精确估计对解决电网谐... 随着“双碳”目标的推进,大规模新能源并网使电网背景谐波呈现强波动性,导致现有系统谐波阻抗估计方法精确度降低,进而影响谐波主导扰动源定位与后续针对性治理。因此,针对新能源场站并网场景,研究系统谐波阻抗的精确估计对解决电网谐波污染问题有重要意义。从数据驱动的角度出发,在新能源场站并网点建立了谐波阻抗评估模型。首先,针对背景谐波波动干扰的非理想条件,引入伊潘涅切科夫核函数拟合背景谐波电压的概率密度函数;其次,对于系统侧谐波阻抗值的估计,提出了基于改进贝叶斯的谐波阻抗估计方法,应用贝叶斯方法评估谐波阻抗时,基于熵最大原则和自分析法确定先验均匀分布区间范围;然后,针对样本容量过大导致估计过程耗时较长的问题,提出了基于最大最小优化拉丁超立方体采样法对公共连接点(point of common coupling,PCC)的数据样本进行筛选;最后,通过MATLAB/Simulink仿真分析的计算,验证了所提系统侧阻抗估计方法在背景谐波波动干扰时具有较高精度。 展开更多
关键词 新能源并网 系统谐波阻抗 贝叶斯定理 伊潘涅切科夫核函数 拉丁超立方体采样法
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