【摘 要】
：
风电功率预测对电力系统的安全运行与经济调度至关重要,但对新建、扩容或改造的风电场功率预测建模面临两大难题:首先,新建场站及场站扩容造成部分场站运行数据不足,模型训练不充分;其次,传统浅层神经网络难以应对愈发复杂的预测输入信息.为此,提出了一种基于特征选择多层级深度迁移学习的风电场短期功率预测模型.首先,采用相关性分析方法对同省其他风电场的历史数据集按与目标风电场的相关性划分层级,然后按相关性由低到高的顺序,将源风电场预测模型迁移到目标风电场,最后采用特征选择方法优化迁移模型,保证相关性强的特征有效迁移.算
【机 构】
：
华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室,武汉430074;中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室,北京100192
论文部分内容阅读
风电功率预测对电力系统的安全运行与经济调度至关重要,但对新建、扩容或改造的风电场功率预测建模面临两大难题:首先,新建场站及场站扩容造成部分场站运行数据不足,模型训练不充分;其次,传统浅层神经网络难以应对愈发复杂的预测输入信息.为此,提出了一种基于特征选择多层级深度迁移学习的风电场短期功率预测模型.首先,采用相关性分析方法对同省其他风电场的历史数据集按与目标风电场的相关性划分层级,然后按相关性由低到高的顺序,将源风电场预测模型迁移到目标风电场,最后采用特征选择方法优化迁移模型,保证相关性强的特征有效迁移.算例分析表明:1)多层级深度迁移学习模型可以弥补新建风电场训练样本不足的难题,与直接建模相比,精度提升6.5％;2)采用特征选择方法优化之后的模型,预测精度可提升0.4％,因而所提出的方法是数据短缺情况下一种有效的风电场功率预测建模方法.
其他文献
跨区域省间富余新能源电力交易是适应我国能源供需逆向分布特点,促进新能源电力消纳的重要途径.在现有研究中,富余电力预测功率根据新能源预测功率计算而来,预测结果的敏锐性不高.常规优化方法难以处理低敏锐性给现货交易带来的高风险.为此,应用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)理论量化了交易风险,并提出风险系数的自动调整方法以实现风险控制,从而求出最优的富余电力跨省交易计划;然后,以交易引起的增量网损最小为优化目标,建立区域内富余电力优化分解模型,将交易计划落实到送端区域内的
在“互联网+”背景下,高职院校在英语教学过程中创新性地引入了分层教学模式,这有利于促进高职院校英语教学质量的提升.文章简要阐述了“互联网+”背景下高职英语教学中存在的问题,分析了分层教学模式实施的意义,并提出了几点相关策略,以供业内人士参考.
随着社会环境的发展,我国的教育水平在不断提高,也就对课程教育的制度提出要求,因此现阶段加强精品课程建设已经成为当前教育事业发展的重中之重.并且现在国家教育部已将精品课程作为一项“改革工程”纳入各高校的教育改革之中.同时因国家科技水平的提高,越来越多的高校开始将电子技术引入高校教育培养计划之中,这也促进了高校对电子技术应用精品课程的建设,既可以提高教育建设发展,也可以实现培养电子技术人才需求的目标.
为及时准确掌握电力变压器的运行状态,简化变压器内部传感器的安装布置,针对局部放电和油温这两大变压器运行状态关键特征参量,提出基于法布里-泊罗干涉(Fabry-Perot interference)原理的变压器局部放电与油温多参量光纤传感方法.设计了谐振频率在121 kHz的光纤F-P超声探头,采用光强解调法,基于超声波信号实现了油中52.78 pC局部放电的测量;基于同一探头,采用光谱傅里叶解调算法,实现了变压器油温传感,经解调得到的F-P探头腔长变化与热电偶传感器测得的温度变化近似呈线性关系,R2为0.
针对当前电力设备的海量状态监测多源异构数据无法自动化合成与立体展示的问题,提出了全自动化的电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法.首先利用单目可见光三维重建方法从电力设备可见光图像中恢复设备空间信息以及精细三维网格模型;再使用同源、异源图像配准方法分别建立同源、异源状态数据之间的空间关联关系,并使用提出的数据决策方法建立状态数据间一对一的匹配关系;紧接着以三维网格模型为基础,赋予该模型已配准的多源异构数据可视化纹理,完成设备状态数据的空间合成与立体展示;最后对输变电设备状态数据进行空间合成与立体展示试
数学可以让人们的生活变得更加合理高效,随着新课改的深入推进,在数学教育改革方向上也更倾向于数学应用,并且数学在高职学生教育体系中也越来越受到重视,显现出更加重要的地位.近年来,数学建模作为一个新兴的数学教学方式开始崭露头角,这种教学模式可以有效提高数学教学成效,帮助学生提高学习效果.鉴于数学的重要性以及数学知识的复杂性和抽象性,如何使用有效的教学方式提高学生的学习效率,就成为高职数学教师思考的主要问题.
基于声传感器阵列的变电站设备异常声源定位技术的性能不仅与处理算法有关,还取决于传感器的阵列模型,用增加传感器数目的方法提高估计性能的同时往往会导致成本的增加.为此提出了一种基于均匀平面阵的非冗余四阶累积量阵列虚拟扩展方法,该方法可以在不改变硬件设计的情况下提高阵列的性能.与低阶累积量相比,高阶累积量通过阵列的虚拟扩展增加了传感器数量,提高了定位估计性能和可分辨信源数目.此外,由于高阶累积量只包含非高斯分量的信息,因此扩展后的阵列具有更好的抗高斯噪声性能.为此还通过对累积量矩阵的去冗余降维处理,降低算法复杂
由于风速具有明显的年际变化,因此风电场项目建设在可行性分析过程中需要对场址区域长期的资源状况进行评价.为此,在传统测量-关联-预测方法的基础上,研究提出了一种基于多维气象信息交互的方法,将多个参考气象站风速、风向、气温、空气密度等观测信息与待评估风场同期风速信息进行融合,得到待评估风场长期的风况信息,进而推算出待评估风场长期的风能资源储量.首先,使用Pearson相关系数对待评估风场和参考气象站进行相关性分析;然后,结合因素分析法对重要性特征进行筛选,以避免冗余信息对结果准确性和计算效率造成影响;最后,采
配电物联网的快速发展,使得电力物理网与电力通信网耦合程度进一步增强.电力通信网单一故障会交叉影响到电力物理网乃至整个配电物联网的稳定运行,因此,开展电力通信网的节点重要度评估具有重要的理论和现实意义.首先,基于国内某配电物联网试点城市配网拓扑,建立了包含环网柜、开闭所以及分支箱等元件的电力通信网模型;其次,计及电力物理网与电力通信网的耦合机理,基于复杂系统理论建立电力通信耦合网络模型;再次,结合基于复杂系统理论的电力通信网节点重要度评估指标集,提出基于正态云组合权重法与变权重系数的节点重要度评估机制,实现
职业教育计算机专业助力乡村建设是我国乡村经济和社会发展的必然要求,也是当前我国现代农村职业教育制度改革大背景下推动我国计算机相关专业学科向更高层次发展的必然选择.文章主要通过分析计算机相关专业对于我国乡村振兴的重要意义,以及计算机相关专业助力我国乡村经济振兴的实际困境,并提出了相应的对策.