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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第5期38卷 276-285页

作者：吴佩芝徐天奇李琰李晓兰崔琳云南民族大学电气信息工程学院云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室昆明650504 云南省无人自主系统重点实验室昆明650504

基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对电网碳排放的影响。据此,从系统层面考虑源-荷两侧不确定性,构建了一种低碳经济动态优化调度模型。采用混合高斯概率密度估计刻画风、光预测误差的不确定性,提出一种考虑净负... 详细信息

基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对电网碳排放的影响。据此,从系统层面考虑源-荷两侧不确定性,构建了一种低碳经济动态优化调度模型。采用混合高斯概率密度估计刻画风、光预测误差的不确定性,提出一种考虑净负荷预测误差的正负旋转备用容量概率约束方法;为减少系统的碳排放量,一从发电端考虑,引入碳交易机制,建立含有阶梯型碳交易成本的系统总运行成本最低的调度目标函数;二从用户层面考虑,将需求响应负荷同实际储能设备视为广义储能参与日前-日内滚动优化调度;在IEEE39节点系统进行不同场景分析,验证了所提的调度模型实现系统低碳、经济运行目标的有效性,也挖掘了需求响应负荷的减碳潜力。

关键词：碳交易机制混合高斯需求响应负荷广义储能净负荷预测误差优化调度

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双层特征选择和CatBoost-Bagging集成的短期风电功率预测

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重庆理工大学学报（自然科学） 2022年第7期36卷 303-309页

作者：康文豪徐天奇王阳光邓小亮李琰云南民族大学云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室昆明650504 国网湖南省电力有限公司长沙410004

为了充分挖掘风电场数据和提高短期风电功率预测精度,提出了一种基于双层特征选择和装袋算法(bootstrap aggregating,Bagging)集成分类梯度提升算法(categorical boosting,CatBoost)的短期风电功率预测方法。首先,对风电场原始特征数据... 详细信息

为了充分挖掘风电场数据和提高短期风电功率预测精度,提出了一种基于双层特征选择和装袋算法(bootstrap aggregating,Bagging)集成分类梯度提升算法(categorical boosting,CatBoost)的短期风电功率预测方法。首先,对风电场原始特征数据应用模拟退火特征选择进行特征寻优,得到第一层特征集。然后,在其基础上,第二层特征选择通过距离相关系数和最大信息系数分析风电功率强相关的特征,从而形成最终特征集。最后,建立CatBoost-Bagging集成模型进行风电功率短期预测,并使用新疆某风电场实测数据对算法有效性进行验证。结果表明,与传统单一机器学习模型及其Bagging集成模型相比,CatBoost-Bagging集成模型的预测精度和模型拟合效果更好。

关键词：短期风电功率预测双层特征选择 CatBoost算法 Bagging集成学习

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基于特征选择和改进深度森林的短期风电功率预测

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陕西科技大学学报 2021年第6期39卷 148-153,188页

作者：康文豪徐天奇王阳光邓小亮李琰云南民族大学云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室云南昆明650504 国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004

针对风电数据特征维数高、数据冗余性大和有效特征挖掘不充分,最终导致预测精度偏低的问题,提出了一种基于特征选择和改进深度森林的短期风电功率预测方法.首先使用Kendall Rank相关系数、灰色关联度和随机森林特征重要性三种方法进行... 详细信息

针对风电数据特征维数高、数据冗余性大和有效特征挖掘不充分,最终导致预测精度偏低的问题,提出了一种基于特征选择和改进深度森林的短期风电功率预测方法.首先使用Kendall Rank相关系数、灰色关联度和随机森林特征重要性三种方法进行特征选择,选择有效特征,综合确定最佳输入特征集.然后,在深度森林的基础上,引入优良预测性能的极端随机树构建级联层,提出改进深度森林模型以提高模型泛化能力和预测性能.最后,建立改进深度森林模型进行风电功率短期预测.以新疆某风电场实测数据进行了算例仿真,验证了该方法的有效性.结果表明其与对比方法相比,具有更好的准确性和拟合效果.

关键词：短期风电功率预测特征选择深度森林

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基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功率预测

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水利水电技术（中英文） 2022年第2期53卷 163-172页

作者：康文豪徐天奇王阳光邓小亮李琰云南民族大学云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室云南昆明650504 国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004

为了解决风电功率的间歇性与非平稳性带来的功率预测难度,提出了一种基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功率预测方法。在对风电功率进行预测之前,对风电功率数据进行预处理。首先引入自适应噪声完备集合经验模... 详细信息

为了解决风电功率的间歇性与非平稳性带来的功率预测难度,提出了一种基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功率预测方法。在对风电功率进行预测之前,对风电功率数据进行预处理。首先引入自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法分解风电功率原始序列,并计算各分解分量的精细复合多尺度熵(RCMSE)。然后,将熵值相近的分量序列重组成新序列,以降低模型复杂度和提高计算效率。在预测阶段,对重组之后的序列分别建立Stacking集成学习模型进行风电功率短期预测,最后对预测结果进行重组。通过新疆某风电场实测数据证明:结合各单一预测模型优点的Stacking集成学习模型方法与其4种基学习器KNN、RF、SVR和ANN相比,Stacking模型具有更高的风电预测准确度。在同等条件下,CEEMDAN-RCMSE-Stacking模型均方根误差相比单一的Stacking模型及EMD-RCMSE-Stacking模型分别减少了20.34%和9.74%,平均绝对误差分别减少了24.55%和6.35%,而拟合优度系数分别提高了4.09%和1.62%,即CEEMDAN-RCMSE-Stacking模型拥有更高的预测性能。

关键词：短期风电功率预测 CEEMDAN 精细复合多尺度熵 Stacking集成学习影响因素新能源清洁可再生能源

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基于特征工程和MRFO-ET的短期风电功率预测

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水利水电技术（中英文） 2022年第3期53卷 185-194页

作者：康文豪徐天奇王阳光邓小亮李琰云南民族大学云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室云南昆明650504 国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004

为解决风电历史数据挖掘不充分导致的预测精度不高问题,提出一种基于特征工程、蝠鲼觅食优化算法(Manta Ray Foraging Optimization,MRFO)和极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)模型的短期风电功率预测方法。首先对时间特征提取... 详细信息

为解决风电历史数据挖掘不充分导致的预测精度不高问题,提出一种基于特征工程、蝠鲼觅食优化算法(Manta Ray Foraging Optimization,MRFO)和极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)模型的短期风电功率预测方法。首先对时间特征提取小时属性特征,并通过对风速、风向和温度等原始气象特征进行特征创造,从而充分挖掘历史数据的隐含信息,同时通过PCA方法降低数据维度。其次,将降维后的数据输入ET模型,并利用MRFO优化ET模型的参数;最后,以新疆某风电场实测数据进行了算例仿真。结果表明:与5种典型机器学习模型相比,ET模型具有更高的风电预测准确度。与单一ET模型相比,特征工程-ET模型较大程度地提高了预测精度,验证了特征工程方法的有效性。在同等条件下,特征工程-MRFO-ET模型比使用特征工程-ET模型均方根误差和平均绝对误差分别降低了29.46%和36.54%,而拟合优度系数提高了3.97%。与此同时,特征工程-MRFO-ET模型也比特征工程-GA-ET模型和特征工程-PSO-ET模型拥有更高的预测精度。研究成果可为解决短期风电功率预测问题提供了一种新的思路。

关键词：短期风电功率预测特征工程主成分分析蝠鲼觅食优化算法极端随机树新能源影响因素人工智能算法

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基于自适应扩散核密度分布的风电功率预测误差分析研究

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智慧电力 2021年第11期49卷 51-58页

作者：杜宇龙徐天奇李琰王阳光邓小亮云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室(云南民族大学) 云南昆明650504 国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004

针对风电功率预测误差多变分布特点,提出一种基于自适应扩散核密度分布的风电功率预测误差概率模型。利用将高斯核函数转换为线性扩散过程的自适应扩散核密度预测误差分布模型,并采用渐进均方积分误差法为扩散核函数选取自适应最优带宽... 详细信息

针对风电功率预测误差多变分布特点,提出一种基于自适应扩散核密度分布的风电功率预测误差概率模型。利用将高斯核函数转换为线性扩散过程的自适应扩散核密度预测误差分布模型,并采用渐进均方积分误差法为扩散核函数选取自适应最优带宽,提高了风电功率预测误差拟合的局部适应性;其次,分析自适应扩散核密度分布模型在不同预测方法、不同装机容量和不同采样周期下对风电功率预测误差的拟合效果,并与高斯等混合参数模型和固定带宽核密度模型进行对比,验证了所建模型在不同情况下的适用性。

关键词：风电预测误差自适应扩散核密度分布相对熵

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考虑无功的电力信息物理系统关键线路辨识

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科学技术与工程 2022年第15期22卷 6123-6129页

作者：袁欣然徐天奇李琰姜燕波云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室(云南民族大学)昆明650504 中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司昆明650000

线路中无功功率的分配改变,可能会影响关键线路的分布。以传输介数和改进的潮流转移熵为计算手段,同时考虑了有功和无功,以这些因素为基础提出了线路综合关键度。关键线路的断开使得电网的连通性变差,为维持系统稳定,电力系统需要切除... 详细信息

线路中无功功率的分配改变,可能会影响关键线路的分布。以传输介数和改进的潮流转移熵为计算手段,同时考虑了有功和无功,以这些因素为基础提出了线路综合关键度。关键线路的断开使得电网的连通性变差,为维持系统稳定,电力系统需要切除部分负荷,故使用基于最优潮流的失负荷量验证辨识方法的准确性。将IEEE39节点系统作为物理电网模型,计算得出关键线路排序;并从信息系统攻击使得电网线路发生故障,采用基于最优潮流的失负荷量验证上述算法的有效性。结果表明线路综合关键度可以较为准确地辨识出关键线路。

关键词：关键线路辨识电力信息物理系统传输介数潮流转移熵网络攻击

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基于自适应噪声完备集合经验模态分解与独立分量分析的故障选线法

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南方电网技术 2022年第6期16卷 54-64页

作者：杜磊徐天奇李琰朱梦梦何兆磊云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室昆明650504 云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室(云南民族大学) 昆明650504 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217 云南电网有限责任公司计量中心昆明650000

配电网缆-线混合线路日益增加,使得故障线路与健全线路的零序电流波形区分度减小,选线愈发困难。提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition based on adaptive noise, CEEMDAN)与独立分... 详细信息

配电网缆-线混合线路日益增加,使得故障线路与健全线路的零序电流波形区分度减小,选线愈发困难。提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition based on adaptive noise, CEEMDAN)与独立分量分析(independent component analysis, ICA)的故障选线,首先将各线路首端零序电流分解得到本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF)分量,应用ICA对IMF分量构建多维源信号,然后利用峭度阈值判据识别故障信号,将故障信号置零后重构线路零序电流信号,信号方差为0的线路判别为故障线路。仿真结果证明,该方法受不同故障条件影响较小,可靠性高,抗干扰性强,可用于多条线路相继故障的选线及高阻接地故障,同时提出按峭度值大小的“排序推拉”策略。

关键词：配电网单相接地故障故障选线 CEEMDAN ICA

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考虑源荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度

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科学技术与工程 2024年第24期24卷 10321-10329页

作者：董哲源徐天奇李琰朱全聪云南民族大学电气信息工程学院云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室昆明650504 云南省无人自主系统重点实验室昆明650504 云南电网公司电力科学研究院昆明650504

随着分布式能源、柔性负荷和储能装置等资源的不断扩增,配电网逐渐转变成主动参与电网运行的调节与控制的主动配电网。针对储能装置、柔性负荷的利用效率较低等问题,提出一种荷源储协同的优化调度方法。首先,建立一个多时间尺度的主动... 详细信息

随着分布式能源、柔性负荷和储能装置等资源的不断扩增,配电网逐渐转变成主动参与电网运行的调节与控制的主动配电网。针对储能装置、柔性负荷的利用效率较低等问题,提出一种荷源储协同的优化调度方法。首先,建立一个多时间尺度的主动配电网调度模型,然后以配电网电能质量最佳和最小运行成本为目标函数,以储能约束、网络平衡约束以及柔性负荷约束等作为约束条件。最后通过IEEE-33系统构建主动配电网,建立日前-日内的多时间尺度调度策略,利用随机权重粒子群算法求解多目标优化问题。验证了所提方法的可行性。

关键词：主动配电网柔性负荷源荷储协同随机权重粒子群算法滚动优化多时间尺度

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基于并联定值电阻及稳态频域实部突变的缆线混合故障选线

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云南民族大学学报（自然科学版） 2023年第5期32卷 616-625页

作者：杜磊徐天奇李琰云南民族大学云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室云南昆明650500

经消弧线圈接地系统投切并联定值电阻会改变电力系统的拓扑结构,因此可以为故障选线提供更多信息.基于此提出了基于并联定值电阻及稳态频域实部突变的缆线混合故障选线.首先分析了定值电阻投切前后稳态信息的差异,发现在投切定值电阻前... 详细信息

经消弧线圈接地系统投切并联定值电阻会改变电力系统的拓扑结构,因此可以为故障选线提供更多信息.基于此提出了基于并联定值电阻及稳态频域实部突变的缆线混合故障选线.首先分析了定值电阻投切前后稳态信息的差异,发现在投切定值电阻前后故障线路零序复电流实部变化明显大于健全线路,因此针对此差异,计算投入定值电阻前后零序复电流实部变换从而实现故障选线.大量仿真结果证明,该方法受不同故障条件影响较小,可靠性高,抗干扰性强.

关键词：故障选线定值电阻稳态信息

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