改進誘導有序加權算子的風電功率預測

針對風電場發(fā)電功率短時間預測問題，根據(jù)風能的“間歇性”和“隨機性”的特點，依據(jù)真實數(shù)據(jù)，以“時間序列分析”，“神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)”，“小渡分析”等數(shù)學模型思想為基礎，分別建立了“時間序列分析模型（ar模型）”，“時間序列分析模型（arm模型）＋小波分析模型”與“神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)模型”對我國大唐赤峰東山風電場風電功率進行實時預測。最后，根據(jù)國家能源局頒布的相應指標對這三種模型進行分析和評估。

現(xiàn)代橋梁工程項目風險評價影響因素較多,且多具模糊性和不確定性。在分析影響橋梁工程風險因素的基礎上,在橋梁工程項目風險評價的層次分析決策中應用協(xié)商評價確定各屬性的權重,對評價者給出的區(qū)間賦值信息進行分類,確定各類信息的協(xié)商區(qū)間和協(xié)商值;然后利用所導出的有序加權平均(io-wa)算子對各類信息的協(xié)商區(qū)間和協(xié)商值進行集成,在此基礎上提出了一種確定協(xié)商評價問題屬性權重的方法,實例分析證明該方法具有實用性和可操作性。

風電功率預測系統(tǒng) 操作手冊 2011-09 中國電力科學研究院 i 目錄 1.登錄操作..................................................................................................................1 2.模塊應用操作..........................................................................................................2 2.1實時狀態(tài)監(jiān)測模塊............................................................................................2 2.1.1地圖

準確的風電場風電功率預測可以有效地減輕風電場對電力系統(tǒng)的不利影響,同時提高風電在電力市場中的競爭力?；跁r間序列法和支持向量機法,對風電功率預測進行研究,提出預測風電功率的時序-支持向量機預測方法。該方法用時間序列法建模,選取影響風電功率最大的參數(shù)作為支持向量機預測模型的輸入變量;為提高預測精度,提出基于時間點運動軌跡演化的方法選取與預測時刻功率相似的樣本作為模型的訓練樣本。實例驗證結果表明,該方法有效地提高了風電功率預測精度。

介紹了風電功率預測的背景，對風電功率預測進行了理論分析，分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率預測流程和預測結果誤差的評價指標。以matlab軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱為仿真平臺，搭建bp神經(jīng)網(wǎng)絡，進行了功率預測仿真，預測結果均方根誤差分別為6．97％、200．59％。兩組仿真對比結果表明，基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率預測在短期預測中是可行的．

針對風場輸出功率短期預測所遇到的信息貧乏、精度低和不確定性高的問題,提出一種粒子群動態(tài)灰色模型。該模型利用粒子群算法改變背景值參數(shù),通過迭代搜尋和線性化處理對齊次或非齊次的指數(shù)參數(shù)進行連續(xù)優(yōu)化,提升了預測精度;該模型還引入殘差模型對外界環(huán)境的變化進行預測,降低了由環(huán)境的不確定性對預測帶來的影響。將此模型運用到比利時風場輸出功率的短期預測當中,實驗結果證明了該模型對求解所提問題是有效的。

為提高風電輸出功率預測精度，提出一種基于rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡模型的短期風電功率預測方法。在考慮尾流等因素影響的基礎上，對風速進行預處理。根據(jù)相關歷史數(shù)據(jù)，建立rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡短期風電功率預測模型，對風電輸出功率進行預測。仿真分析結果表明，該預測方法能有效提高風電輸出功率預測精度。

針對風電功率序列的不確定性和隨機性特征,提出基于聚類經(jīng)驗模態(tài)分解(eemd)和支持向量回歸機(svr)的風電功率預測模型。同時,為克服支持向量回歸機依賴人為經(jīng)驗選擇學習參數(shù)的弊端,采用縱橫交叉算法(cso)優(yōu)化支持向量回歸機學習參數(shù)。首先,利用聚類經(jīng)驗模態(tài)分解將原始風電功率序列分解為一系列復雜度差異明顯的子序列。然后,分別對每子序列單獨建立cso-svr預測模型。最后,疊加各子序列的預測值得到實際預測結果。實例研究表明,所提模型能獲得優(yōu)良的風電功率預測結果。

使用組合模型進行了風速預測,然后在此基礎上進行了風電功率的預測.利用灰色模型進行風速中確定性趨勢預測,針對灰色gm(1,1)模型的建模機理和風速預測特點對其進行了改進,建立了改進的灰色gm(1,1)風速預測模型;同時使用支持向量機進行風速的隨機性預測;用建立的組合預測模型輸出的風速作為風電功率預測的一個輸入,利用支持向量機模型進行了提前一小時的風電功率預測.算例表明,該方法可有效提高風速預測精度,進而提高風電功率的預測精度.

從風電場的實際情況出發(fā),針對現(xiàn)有電力系統(tǒng)實時調(diào)度模式下大規(guī)模風電場并網(wǎng)調(diào)度難題,提出基于超短期風電功率預測的風電場自動發(fā)電控制(agc)方法。引入等耗量微增率理論,建立了含風電場的電力系統(tǒng)發(fā)電出力分配的優(yōu)化模型,使風電場作為等效的自動發(fā)電控制機組融入現(xiàn)有電力系統(tǒng)調(diào)度控制框架,增強整個電力系統(tǒng)的運行控制能力。算例結果驗證了所提方法的可行性。

由于風能具有隨機性和間歇性的特點,造成了其功率輸出的不穩(wěn)定,而大規(guī)模的風電接入給電力系統(tǒng)的正常穩(wěn)定運行和調(diào)度帶來影響。詳細分析影響風電場輸出的因素,確定風速、風向正弦和余弦為影響風電輸出最主要的關聯(lián)因素,采用統(tǒng)計預測方法將歷史實際輸出功率、風速、風向正弦和余弦作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入矢量,并采用人工蜂群算法優(yōu)化得到神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值,構建abc-bp神經(jīng)網(wǎng)絡風電功率預測模型。通過對某實測風電功率進行預測驗證,結果表明:基于蜂群算法改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡風電功率預測,可以克服bp神經(jīng)網(wǎng)絡易于陷入局部極小的缺陷和不足,極大地提高了全局搜索能力以及預測的穩(wěn)定性和精度；同時,將自適應的選擇策略引入到蜂群算法優(yōu)化適應度的選擇中,減少了網(wǎng)絡層參數(shù)的訓練時間,提高了收斂速度。

2013-2014學年度九年級物理導學案 9-18-2電功率編寫：姚繼梅修改：李英慧 一、情境導入： 猜測節(jié)能燈銘牌上的“220v,9w”和“220v，24w”分別代表什么，這兩個燈泡有什么不同。 二、課堂探究： 知識點一：電功率 1.家里的電能表上的鋁盤有時慢悠悠，有時急匆匆。為什么呢？ 2.深入探究： 觀看課本91頁演示實驗進行小組討論：所在電路電能表轉的快，所在電路電能 表轉的慢，相同的時間內(nèi)哪個電路消耗的電能多？哪個電路中用電器消耗電能消耗的快？怎樣 表示消耗電能（或電流做功）的快慢？ 3．（1）概念理解：在物理學中，用電功率表示電流做功的快慢。電功率用p表示。 （2）計算公式為p==， （3）單位是、和符號、和 （4）換算：1kw=w，1w=

集中式風電場的風機臺數(shù)多,風電功率大,為了提高風電場集電網(wǎng)的可靠性,提出采用10kv或35kv格式網(wǎng)建設風電場的集電網(wǎng)。建立格式網(wǎng)模式風電場集電網(wǎng)的拓撲結構、停運率評估模型,提出格式網(wǎng)和鏈狀集電網(wǎng)的停運率指標,利用matlab/simulink搭建格式網(wǎng)和鏈狀集電網(wǎng)的停運率仿真模型,比較2種集電網(wǎng)電纜故障切除前后匯集母線的電壓電流水平以及2種電網(wǎng)匯集風電功率的能力,對比實例中格式網(wǎng)和鏈狀集電網(wǎng)的電纜投資和電量收益。結果表明:鏈狀網(wǎng)等效電量不足期望值是格式網(wǎng)等效電量不足期望值的4.6倍,格式網(wǎng)集電網(wǎng)比鏈狀集電網(wǎng)的總體收益高61.2萬元,格式網(wǎng)匯集的風電功率大,有利于風電功率的送出,投資前景良好。

隨著大規(guī)模風電集群式接入電網(wǎng),風電功率預測準確度問題變得尤為重要。在全面分析國內(nèi)外風電功率預測技術研究現(xiàn)狀基礎上,對預測誤差估算方法及其概率分布特性進行了探討,并通過與軟測量技術、測量不確定度概念的對比分析,提出了一種基于不確定度評定的風電功率預測誤差評估機制,為預測誤差修正補償研究開辟了新思路。

電功率實驗題 1、一只小燈泡的額定電壓為 2.0v，正常發(fā)光時的電阻約為8 ω．小明想測量這個小燈泡的額 定功率，實驗室中有如下器材： 一個電壓表、一個電流表、一個 開關，電壓為6v的電源，滑動變 阻器有a規(guī)格：“10ω2a”、b規(guī)格：“30ω1a”可選．導線若干． （1）本實驗應該選擇（選填“a”或“b”）規(guī)格的滑動變阻器． （2）請用筆畫線代替導線，將圖甲所示電路連接完整（要求滑片向左滑動時變阻器阻值變小）． （3）小明在連接好電路的最后一根導線時，發(fā)現(xiàn)電壓表指針立刻偏到最大刻度處，小燈泡卻不亮， 且電流表也沒有示數(shù)，上述現(xiàn)象反映他在操作中存在的不規(guī)范之處是，出現(xiàn)上述故障的原因可 能是． （4）排除故障后，小明發(fā)現(xiàn)他很幸運，電壓表并沒有因此而損壞．小明便開始進行測量，調(diào)節(jié)滑 動變阻器滑片位置直到電壓表讀數(shù)為2.0v，小燈泡正常發(fā)光，此時電流表示數(shù)如圖乙所

電功率的計算（提高題） 1.在一電路中有兩個小燈泡，觀察它們的發(fā)光情況后，發(fā)現(xiàn)亮度不同，對亮度較強的小燈泡 ，下面討論正確的是（） a．通過它的電流一定大 b．它的電阻一定大 c．它的額定功率一定大 d．它的實際功率一定大 2.把標有“220v100w”和“220v40w”字樣的兩個燈泡串聯(lián)接在220伏特的電路中下列 說法中正確的是() a．100w燈泡比40w燈泡亮b．40w燈泡兩端的電壓較高 c．100w燈泡的實際功率大于它的額定功率d．40w燈泡的實際功率大于它的額定功率 3.兩只額定電壓相同但額定功率字樣模糊的白熾燈，觀察發(fā)現(xiàn)甲燈燈絲較粗短，乙燈燈絲較 細長，則這兩只燈泡的額定功率() a．甲燈大些b．乙燈大些c．一樣大d．條件不足，無法確定 4.小偉利用電能表和秒表測某家用電器的電功率，當電路中只有這個用電器工作時，測得在 15min內(nèi)

序號名稱電功率耗電量備注 1電壓鍋1000w 2微波爐1000w 3電水壺1500w 4電飯煲500w 5電烤箱2000w 6豆?jié){機1000w 7冰箱100~300w 8純水機30w 9凈水機400w 10軟水機200w 11瞬間熱飲機1300w 12廚房垃圾處理器800w 13抽油煙機200w 14榨汁機500w 15面包機500w 16電磁爐2100w 17酸奶機20w 18咖啡機1000w 19菜餡機150w 20排風扇40w 21浴霸1000w 22電熱水器1500~2000w 23燃氣熱水器100w 24500w洗滌 251500w烘干 26節(jié)能燈20w 27電暖器2000w 28電吹風1500w 29電熨斗1500w 30小太陽1000w 31暖腳器

本文應用概率分布函數(shù)的方法對河南三門峽清源風電場五臺機組的風電功率波動特性從時間和空間的角度進行分析,對不同的時間尺度下以及單個和總體的數(shù)據(jù)進行擬合,得出最佳的概率分布函數(shù),從其數(shù)值特征上來描述風電功率的波動性。

-1- 電功率實驗探究題2 時間：30分鐘滿分：43分姓名：得分： 一、實驗探究題（本題共8個小題，共43分） 1．（本小題共4分）在測定小燈泡電功率的實驗中，按如圖所示電路圖連接電路（注：電表本身 無故障）。 （1）若連接完電路后，閉合開關，移動滑動變阻器滑片p，小燈泡 的亮暗程度不變化。其原因可能是滑動變阻器連入電路時，導線分 別接在如圖所示的_________接線柱或_________接線柱。 （2）若連接完電路后，閉合開關，電流表示數(shù)出現(xiàn)如圖所示的情況， 而滑動變阻器是將圖中的b、d接線柱連入電路，滑動變阻器滑片p 應向__________滑動（選填：右或左），從而可以使電流表指針偏轉不超出量程。 （4）下表是為測定小燈泡電功率而設計的實驗數(shù)據(jù)表，某組同學按照表格要求認真作了填寫。 次數(shù)u/vi/ap/w 12.000

中小學1對1課外輔導專家 龍文教育·教務管理部1 龍文教育學科教師輔導講義 教師：______學生：______時間:_____年_____月____日____段 電功電功率 一、電功 1．定義：電流通過某段電路所做的功叫電功。 2．實質：電流做功的過程，實際就是電能轉化為其他形式的能（消耗電能）的過程；電流做多少功，就有 多少電能轉化為其他形式的能，就消耗了多少電能。 電流做功的形式：電流通過各種用電器使其轉動、發(fā)熱、發(fā)光、發(fā)聲等都是電流做功的表現(xiàn)。 3．規(guī)定：電流在某段電路上所做的功，等于這段電路兩端的電壓，電路中的電流和通電時間的乘積。 4．計算公式：w=uit=pt（適用于所有電路） 對于純電阻電路可推導出：w=i2rt=u2t/r ①串聯(lián)電路中常用公式：w=i2rtw1：w2：w3：,wn=r1：r2：r3：,：rn ②并聯(lián)電路中常用

以某傳動系統(tǒng)離合器試驗器為例,闡述了電功率封閉技術的基本原理以及試驗中扭矩加載的實現(xiàn)過程,分析了功率封閉與傳遞關系。

風能是一種清潔的可再生能源,由于風力發(fā)電的波動性、間歇性,能使大容量風力發(fā)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)可靠、經(jīng)濟運行產(chǎn)生消極影響。為保證電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性,合理制定調(diào)度計劃,根據(jù)已有的4臺風電機組的實測功率,提出對原始數(shù)據(jù)進行平滑化處理和基于灰色預測模型gm(1,1)的預測方法。即以風電機組第23d前若干天的功率數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù),對4臺風電機組分別進行未來24h(第23d)的功率進行預測,并按國家標準公式計算預測準確率。根據(jù)仿真結果確定最佳預測用原始數(shù)據(jù),預測準確率達到國家標準,驗證了該方法的有效性和可行性。