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风-氢混合能源系统被引量：11: 2009年; 风力发电已经进入大规模商业开发阶段,氢能源广泛应用也日趋可能,而风-氢混合能源系统正是这两种绿色能源系统有机结合的产物。文章介绍了这种系统的概念、原理、系统结构、分类及其技术经济特点,对系统的研究现状、经济技术可行性和目前存在的问题进行了全面的分析与评估,并展望了该类能源系统的应用前景。; 韩爽刘永前杨勇平王玉荣; 关键词：风力发电氢能

基于混合神经网络与遗传算法的水电厂经济调度研究被引量：6: 2008年; 随着电力市场的改革,水电厂经济调度的地位将日益突出。在考虑振动、出力限制、开停机等多种约束条件的情况下,提出并设计了一种基于混合神经网络和遗传算法的水电厂经济调度系统。为反映机组复杂的非线性工作特性,建立了基于人工神经网络方法的耗水量模型,在此基础上采用改进的遗传算法对机组进行了优化组合。结果表明:数字仿真及其现场应用都取得了满意的结果。; 孟安波刘永前; 关键词：水电厂遗传算法神经网络经济调度多约束条件

三种方法在风速预测中的应用研究被引量：40: 2008年; 对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确定神经网络的输入神经元个数;结果表明:大多数情况下,ARIMA模型和BP网络模型的预测结果都好于持续法,并且BP一般都好于ARIMA;但也有持续法好于ARIMA和BP网络模型的情况。不能笼统地说某个方法优于另外一个方法,应该根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型种类,以取得最优预测效果。; 韩爽杨勇平刘永前; 关键词：风速预测神经网络

离网型风光储互补发电系统优化设计方法研究被引量：16: 2010年; 以解决风光储互补发电系统的合理配置问题,实现系统能独立为风光资源丰富的边远地区和海岛提供清洁、可靠及廉价的电力能源为目的,提出了一种基于全年负载缺电率(LPSP)和全寿命周期成本(LCC)为优化目标的风光储互补发电系统优化设计方法。为精确计算系统的运行状态,建立了基于小时时间尺度的风力机组发电量计算模型、光伏电板发电量计算模型和蓄电池组的表征组件特性的数学模型;为发挥风光互补系统发电量互补的优势,建立了风光储互补发电系统中光伏方阵倾角优化模型;以LPSP和LCC作为系统的优化指标,建立了LPSP和LCC计算模型;运用迭代算法计算各种可能出现配置下的LPSP和LCC;通过LP-SP可靠性筛选和LCC经济性优化,最终得到LCC最小并能满足LPSP要求的系统配置。该优化方法按照小时的尺度进行优化计算,优化结果精度高;LCC经济性评价指标全面和客观;倾角优化发挥出系统发电量互补的优势。; 李品刘永前郭伟钊; 关键词：优化设计迭代算法全寿命周期成本

国外几套再分析资料的对比与分析被引量：54: 2010年; 针对目前最主要的3种再分析资料NCEP、ECMWF、JMA,从各家再分析中心所采用的同化方案、所用到的数据、质量控制方法及相关的偏差校正方法方面,进行相关介绍和对比,以便对再分析资料的特点有更为充分的了解,对我国未来再分析工作的发展起到借鉴作用。通过对比发现,各家再分析中心采用的同化方案主要为三维、四维变分方法和最优插值法。各家最主要的差别在于所选用的数据类型不同,以及所采用模式在分辨率上的差异。此外,还从经验出发简要给出了各类再分析资料在不同方面的优缺点,从而为各类再分析资料的选择使用方面提供参考。简单陈述了国内再分析工作的进展,并给出了提高我国再分析工作质量所需要关注和亟待解决的问题。; 邓小花翟盘茂袁春红; 关键词：再分析资料 NCEP ECMWF J MA

状态监测与故障诊断在风电机组上的应用被引量：37: 2008年; 当前世界上风力发电发展迅速,状态监测和故障诊断技术在风电场运行中的作用越来越重要。回顾了状态监测与故障诊断技术的历史与现状,介绍了状态监测与故障诊断系统的基本结构和支撑技术。结合风力发电技术,对现有的风电机组状态监测与故障诊断技术进行了介绍,并指出了其发展方向。; 龙泉刘永前杨勇平; 关键词：风电机组振动油液温度

应用粒子群优化算法的短期风电功率预测被引量：35: 2011年; 根据数值气象预报的风速和风向数据,采用粒子群优化的前向神经网络模型进行短期风电功率预测。分析了数据相关性对预测结果的影响,比较了粒子群优化前后的前向神经网络模型的性能。研究结果表明,经过粒子群优化后的前向神经网络模型比没有优化的前向神经网络有更好的性能,且根据数据相关性较好的测试样本可得到较好的预测结果。风速风向数值预报与输出功率的相关系数越高,基于粒子群优化前向神经网络模型的预测精度越高于没有优化的前向神经网络模型。; 杨志凌刘永前; 关键词：风电功率粒子群神经网络

基于多Agent遗传算法的水电厂机组优化组合研究与实现被引量：4: 2011年; 基于多Agent系统理论,构建了一个多Agent机组优化组合系统。对于问题优化模型,提出了一种新颖的多Agent遗传算法,解决了大规模遗传算法的效率问题。对于机组的非线性耗水量特性,提出了一种由Agent动态地管理与维护的神经网络。基于与FIPA兼容的多Agent中间件JADE平台,给出了一个详细的具体实施系统。仿真结果验证了所提出的优化模型与实施方案的合理性和可操作性。; 孟安波刘永前徐海波; 关键词：水电厂多代理系统机组优化组合遗传算法中间件

分布分层的水电厂预知维护多Agent系统被引量：6: 2010年; 基于多Agent系统理论,提出一种分布分层的水电厂预知维护的多Agent系统模型,该模型由数据采集层、数据处理层、诊断与预诊断层以及维护决策层组成。针对系统中维护Agent,设计了一种包含信仰、能力、行为队列,行为调度、消息邮箱五元组的实用结构模型,并探讨了多Agent的通信和协作。在此基础上给出了一种基于多Agent中间件JADE的预知维护实现参考模型,利用该模型建立了一个水轮机调速系统液压伺服机构的多Agent维护原型系统,验证了模型的合理性和可操作性。; 孟安波刘永前傅闯; 关键词：水电厂多AGENT系统 JADE

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国家高技术研究发展计划(2007AA05Z428)