尹笋
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：国网四川省电力公司经济技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于小波分解和极限学习机的短期风速组合预测研究被引量：6
- 2015年
- 提出一种基于小波分解(Wavelet Decomposition,WD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的新型短期风速组合预测模型。首先,采用小波分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;其次,为避免极限学习机输入维数选取的随意性等问题,先对各分量进行重构相空间,再使用改进的极限学习机对各分量分别建模预测;最后,将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实验结果表明,文章所提的组合预测模型具有较高的预测精度。
- 汪小明肖猛杨楠尹笋
- 关键词：风速极限学习机小波分解相空间重构
- 基于六统一规范的智能变电站虚端子设计相关技术方案被引量：1
- 2015年
- 针对当前智能变电站需要在SCD中设计虚端子的需求,分析了当前智能变电站虚端子设计方面需要解决的问题,在对电网"六统一"规范关于虚端子方面规范做了介绍与剖析的基础上,提出了对SCD中虚端子的有效性检查、SCD中虚连接的图形化查看和SCD中虚端子的快速生成的技术方案。并采用Qt设计了SCD图形化查看工具,在多个变电站运用了该SCD图形化查看工具,取得了良好的效果,大大提高了系统调试的效率与准确性。
- 尹笋苟旭丹郑永康蔡刚林童晓阳
- 关键词：智能变电站SCD图形化
- 基于小波分解和ELMAN神经网络的风速—风功率预测研究被引量：7
- 2014年
- 针对风功率难以预测的问题,提出一种基于小波分解和ELMAN神经网络的风速-风功率预测模型,采用小波分解来降低风速的非平稳性;采用ELMAN神经网络建立风速预测模型;基于实测数据拟合功率曲线,并结合得到的功率曲线进行风功率预测。最后将建模流程应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性。
- 汪小明尹笋杨楠严居斌吴戎
- 关键词：小波分解ELMAN神经网络
