基于时间序列和贝叶斯神经网络的非平稳时期光伏功率预测

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由于光伏发电具有、随机性和间歇性,故大规模的光伏电站并入电力系统时会对电网产生冲击,尤其在光伏发电波动剧烈的非平稳时段,冲击导致的后果更加严重,对电网造成安全影响。因此非平稳时期的光伏功率预测具有十分重要的研究意义。本文针对光伏出力非平稳时期光伏功率预测的问题,提出了一种基于多目标优化的混合预测模型,提升了非平稳时期的光伏功率的预测精度,主要研究内容如下:(1)提出了一种基于辐功比差的非平稳时段判别法,经过验证,该方法能够准确的判别出非平稳出力时段,相较于传统的以天气类型划分光伏平稳出力时段和非平稳
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可再生能源发电已成为各国缓解能源危机,改善现有能源结构的重要途径。因间歇性、波动性和“不可控性”等特点,可再生能源给现代电网的频率稳定性带来了前所未有的挑战。传统的电网频率稳定分析和控制方法难以满足大量可再生能源稳定并网运行的要求,现代电网亟需新的频率控制策略和优化方法。传统电网中发电机调速器的频率反馈控制采用本机状态反馈控制,效果差。随着电力系统的信息化的发展,利用其它发电机状态信息进行调速器频
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砷化镓光电导开关(Gallium Arsenide Photoconductive Semiconductor Switch-GaAs PCSS)因其优良的光电特性已被广泛地应用于各个领域。现如今,为使GaAs PCSS具有最大限度地输出功率,许多系统要求多个并联的光电导开关同时放电,这种多个并联的光电导开关就要求高的精同步控制。因此,将单个光电导开关的时间抖动减小到最小值是必不可少的。当GaAs
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