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  • 简介:风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机(SVM)理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法(ABC)对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

  • 标签: 支持向量机 风力发电 功率预测 人工蜂群算法
  • 简介:将Hilbert-Huang变换(HHT)算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数(IMF);然后根据Hilbert变换,分析IMF分量的频率和相位,提取出含主导低频振荡模式的IMF;利用Prony算法对含低频振荡模式的IMF进行分析,提取出低频振荡模态参数,准确识别低频振荡模态。通过算例分析,证明了该方法可提高模态识别的精确性,验证了提取低频振荡模态参数的有效性。

  • 标签: 低频振荡 模态识别 Hilbert-Huang变换(HHT)算法 PRONY算法