电网技术

2019, v.43;No.424(03) 910-917

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基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
Study on Probability Distribution of Wind Power Fluctuation Based on NACEMD and Improved Nonparametric Kernel Density Estimation

杨楠;黄禹;叶迪;鄢晶;张磊;董邦天;

摘要(Abstract):

在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法对风功率进行分解并提取波动量,然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模,并基于此模型进行自适应改进。最后,采用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性,还验证了建模的精确性和适用性。

关键词(KeyWords): 信号分解;风功率波动性;核密度估计;约束序优化

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51607104);; 三峡大学学位论文培优基金项目资助(2018SSPY080)~~

作者(Author): 杨楠;黄禹;叶迪;鄢晶;张磊;董邦天;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0922

参考文献(References):

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