基于多分解策略和误差校正的超短期风电功率混合智能预测算法

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为了提高超短期风电功率的预测精度,提出一种包含多分解策略和误差校正的混合智能风电预测算法。多分解策略通过改进的经验模态分解对风电功率进行预处理并利用小波变换对预测误差大的序列再次分解,在降低风电功率序列非平稳性的同时大幅降低高频序列的预测误差;然后利用粒子群优化的自适应神经模糊推理系统对误差进行校正,可降低单一预测算法带来的最大误差,提高算法的鲁棒性。最后,基于辽宁某风电场实测数据的算例分析验证所提算法的可行性与精确性。
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研究基于零相位低通滤波器的混合储能平抑直驱风电机组功率波动控制策略。该控制策略控制全钒液流电池(VRB)补偿中频功率波动和超级电容(SC)快速地吸收高频功率波动,从而平滑风电功率和提高电能质量;同时实现直驱式风力发电系统根据电网调度指令在最大功率跟踪运行和限功率运行2种模式下运行及平滑切换。提出采用基于零相位低通滤波器风电功率分配算法,分析零相位低通滤波器参数对滤波效果的影响,并给出参数优化设计方法。零相位低通滤波器无相位滞后问题,可实时准确地检测风电功率中高、中和低频功率,减小各频段功率之间的偶合,从而
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以马格努斯翼型为研究对象,采用数值分析方法,研究低雷诺数条件下马格努斯效应关键参数(周速比、间隙、半径及位置)对翼型边界层流动及升阻性能的影响规律;基于拉丁超立方和Kriging模型,建立周速比、半径、间隙和位置多因素与翼型升阻特性的隐型非线性耦合响应关系模型,量化马格努斯效应影响;采用遗传算法全局寻优获得优化马格努斯翼型。结果表明,马格努斯效应对低雷诺数翼型升阻气动特性影响显著,半径对翼型升阻比影响最大,周速比影响稍弱,位置影响最小;升阻比与周速比正相关,与半径大小、间隙及位置负相关;周速比为1.33、
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基于悬滴法原理,设计制造用于测量高温熔体表面张力的图像提取装置,其测量温度范围可达20~1000℃,并通过Matlab中的Canny算子及坐标轮换法对提取的图形进行处理和表面张力的拟合计算。通过对装置背景光、滤波、温度补偿校正、像素等方面的分析和调整来改善其高温工况下的测量精度,获得了理论误差为0.714%的表面张力测量系统。于高温工况下测量四元混合溴化熔盐表面张力随温度变化规律,与其他学者所测数