【摘 要】
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将点值预测扩展为区间预测,利用光伏出力相似日样本中区间中点和区间半径进行预测,采用常规的BP神经网络算法、GM(1,1)灰色算法、支持向量机(SVM)算法分别预测,利用人群搜索
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010080;呼伦贝尔学院电力系,呼伦贝尔 021008;天津大学智能电网教育部重点实验室,天津 300072
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将点值预测扩展为区间预测,利用光伏出力相似日样本中区间中点和区间半径进行预测,采用常规的BP神经网络算法、GM(1,1)灰色算法、支持向量机(SVM)算法分别预测,利用人群搜索算法(SOA)对各种区间预测的组合权值进行优化,并设定意愿系数将多目标优化转换为单目标优化.仿真结果表明,所提出的区间预测方法具有较高的预测精度和实用价值.
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基于历史数据,对风电及光伏在不同出力水平下预测误差的分布进行正态拟合,并引入Spearman相关系数分季节描述风光预测误差的互补性,从而得到风光联合预测误差分布模型.接着,
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为消除气流偏斜,改善流场均匀性,通过数值模拟对反应器布风系统进行优化设计,并进行实验验证。采用较大内径的进风管道,并在进风管道竖直部分设置两段小内径的整流管,模拟和实测结果表明:经两段整流后的气流不再贴壁,且整流管内径越小,气流偏斜程度越小;布风板具有匀风稳压的作用,可显著降低射流的中心气速,提高流场均匀性。
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