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[期刊论文] 作者：雷蕾潇,张新燕,孙珂,
来源：安徽大学学报:自然科学版 年份：2021
针对风电场输出功率预测受气象因素不确定性和异常历史数据的影响而出现的预测结果精度不高的问题,提出基于关联规则及BP(back propagation)神经网络的风电场输出功率预测方法.对异常和缺失数据进行处理,采用改进K-means聚类算法对温度/风速气象数据进行聚类分......
[期刊论文] 作者：雷蕾潇,张新燕,孙珂,
来源：水电能源科学 年份：2021
针对风力发电风电并网中各类谐波分析算法的准确度和收敛速度不高的问题,提出了一种基于改进KMC-BP神经网络的风电场谐波特性分析方法.该算法利用果蝇算法对输入信号进行聚类分析,再结合BP神经网络算法得到输入和输出信号的映射关系,并分析获得数据中包含的谐波......
[期刊论文] 作者：孙珂,张新燕,雷蕾潇,李建伟,
来源：电力电容器与无功补偿 年份：2021
针对电能质量扰动分析问题,提出了一种基于改进EMD去噪和S变换结合的电能质量分析方法.对所获取信号进行EMD分解,选取其中高频信号IMF分量进行小波阈值去噪,依次重构高频信号IMF分量和原信号,对重构信号做S变换处理,提取电能质量扰动特征,根据S变换的时间、频率......
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