杨茂
- 作品数：153 被引量：822H指数：20
- 供职机构：东北电力大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理文化科学更多>>
- 基于极限学习机与格兰杰检验的风电功率缺失数据补齐被引量：5
- 2019年
- 风电场输出功率的完整性对于研究人员后续的数据分析工作具有重要的意义.文中分别从时间和空间入手,提出一种基于极限学习机与格兰杰检验的风电功率缺失数据补齐方法.首先,提出一种输出权重优化的极限学习机,对缺失点后的数据建立目标约束,综合考虑缺失数据段前、后的数据,进行时间上的补齐;然后,将格兰杰因果检验运用在数据补齐模型中,找到空间上与功率缺失风机对应的因果风机,进行空间上数据的补齐;最后,运用多重插补法,将两组数据补齐结果进行组合.就单机与多机的数据缺失情况进行补齐,通过与自适应神经模糊推理模型进行效果比较,补齐效果有明显的提高.
- 杨茂王金鑫都键
- 关键词：数据补齐极限学习机格兰杰因果检验
- 以产出为导向的电气工程及其自动化专业实践教学体系研究
- 2020年
- 在分析传统电气工程及其自动化专业实践教学现状的基础上,从以产出为导向的课程体系设计理念出发,对电自专业的实践教学体系改革开展研究,重新梳理了专业实践教学各环节的内涵及逻辑关系。以东北电力大学电气工程及其自动化专业实践教学为例,对专业实践教学体系的工程教育改革措施进行系统分析,为构建以产出为导向的实践教学体系提供必要的指导。
- 黄大为李江杨茂李书权
- 关键词：实践教学工程教育电气工程及其自动化
- 基于数字信号处理的风电功率日周期性研究被引量：5
- 2014年
- 风电功率具有波动性和间歇性,大规模风电并网对电网运行产生不利影响。主要对风电功率波动特性进行分析。基于数字信号处理,将风电功率数据作为数字信号进行处理。通过自相关系数分析发现风电功率数据具有一定的周期性。利用有限傅里叶分解提取日周期分量,并从能量角度分析了日周期分量在不同时间尺度和不同装机容量下的分布特性。日周期分量在风电功率中所占比例随时间和空间的不同发生变化。时间段越长日周期分量所占比例越小;随着风电场数量的增加,日周期分量所占比例将明显增加。
- 杨茂齐玥孙勇郑太一蔡宏毅韩金釜
- 关键词：风电功率
- 基于近似熵的电力系统负荷预测误差分析被引量：10
- 2016年
- 为深入探究负荷时间序列预测误差的影响因素,提高负荷预测精度,提出近似熵算法,用于定量刻画负荷时间序列的规律性,全面认识负荷预测误差的成因。采用近似熵算法对负荷时间序列进行分析,确定其规律性的强弱。在此基础上,针对负荷时间序列的规律性与预测误差之间的关系进行研究。算例分析结果表明,近似熵算法可以有效刻画负荷时间序列的规律性,且负荷时间序列的规律性与其预测误差之间有着较强的相关性,证明了方法的正确性和有效性。
- 杨茂董骏城罗芫赵伟男
- 关键词：负荷预测近似熵
- 基于混沌理论的风电功率超短期多步预测的误差分析被引量：7
- 2017年
- 风电功率对电力系统的安全运行、合理调度等方面有不可忽视的影响。掌握风电功率预测误差的分布特性,对风资源的大规模开发利用具有重要意义。利用两种混沌预测方法进行风电功率超短期的预测。并且以东北某风电场的实测风电功率数据为例,分析了超短期风电功率预测误差的概率分布、预测误差与超前预测步数之间的关系、预测误差与风电场出力情况之间的关系以及预测误差与装机容量之间的关系。该研究为揭示风电功率超短期多步预测的误差构成及修正奠定了理论基础。
- 杨茂刘红柳季本明
- 关键词：风电功率概率分布
- 基于模糊粒计算的风电功率实时预测研究被引量：17
- 2017年
- 随着风电接入电网规模的日益扩大,其波动对电网的影响也日趋增大,而准确的风电功率预测可以有效地降低其对电力系统稳定性的影响,因此风电功率预测对接入大规模风电的电力系统稳定运行具有相当重要的意义。提出一种模糊粒计算和支持向量机相结合的风电功率实时预测方法,利用模糊粒计算将风电功率时间序列划分为简单的子序列时间窗口,同时把具有相似属性的对象组合在一起,通过提取核心信息减少冗余,利用支持向量机法对子序列进行预测,得到最终的预测值。以东北地区某两个风电场的实测数据为例,根据国家能源局文件中的指标验证了模型有效性。
- 杨茂杨春霖
- 关键词：风电功率模糊集粒计算
- 两种基于自适应神经模糊推理系统的风功率预测方法被引量：7
- 2016年
- 随着风电渗透率的持续增长,风电功率预测的研究和应用变得非常重要,它将提高电网的安全性、稳定性和接纳能力。文中分别对基于风速预测和基于功率预测的两种风功率预测方法进行了分析,并建立了自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)预测模型。利用吉林省西部某风电场的实测数据,基于ANFIS预测模型采用两种预测方法进行实时多步滚动预测,并与基于线性回归法、滑动平均法和持续法的风电功率实时多步滚动预测得到的预测结果进行比较,结果表明前者的预测精度更高,说明了ANFIS预测模型的有效性,并发现基于功率预测的ANFIS预测方法的精度要高于基于风速预测的ANFIS预测方法。
- 杨茂董骏城刘铁钟宏鸣
- 关键词：风电功率自适应神经模糊推理系统风速
- 基于小波包与LSSVM的短期光伏输出功率预测研究被引量：26
- 2019年
- 由于太阳辐照度及其他气象会随时发生变化,导致光伏电站输出功率具有可变性和不确定性,这将会对电网的安全运行造成重大影响。文章研究了影响光伏电站输出功率的几种气象因素,提出了一种基于小波包与最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期光伏电站输出功率预测方法。首先,利用小波包将原始光伏电站输出功率,以及太阳辐照度、环境温度、环境湿度等气象因素进行分解,得到基频信号和多层高频信号;然后,利用最小二乘支持向量机所具有的处理小样本数据和解决非线性函数的能力,将得到的基频信号和多层高频信号作为最小二乘支持向量机的输入变量;最后,将不同尺度的输出结果进行叠加、合成,得到原始光伏电站输出功率的预测值。仿真结果表明,与传统的最小二乘支持向量机预测法、BP神经网络预测法,以及EMD与LSSVM相结合的预测方法相比,文章预测方法的预测精度较高,可以有效地预测光伏电站输出功率。
- 杨茂杨宇
- 关键词：气象因素小波包分解最小二乘支持向量机
- 风光发电与新能源汽车协同优化调度策略被引量：6
- 2022年
- 针对新能源汽车无序充电给电力系统带来的负荷压力等问题,提出了一种新能源汽车与风光发电协同优化调度策略。首先,建立了新能源汽车动力电池模型,并提出了基于蒙特卡洛模拟法的充电负荷计算方法。其次,基于风光发电原理建立了风力发电和光伏发电的数学模型。最后,以最小化电网等效负荷标准差为目标,利用有效集算法求解了二次规划问题,得到了新能源汽车的最优充放电调度策略。仿真结果表明:本文所提出的协同优化调度策略能够有效降低大规模新能源汽车无序充电加剧的电网负荷峰谷差。
- 马苗苗刘立成王鑫杨茂
- 关键词：新能源汽车动力电池
- 风电功率弃风数据特征识别的方法
- 本发明是一种基于风电功率弃风数据特征的识别方法，其特点是：针对风速功率数据，通过散点图判别其存在弃风数据，然后通过粘滞区间方法剔除其弃风点，剩余风速数据即为风电机组正常出力数据，粘滞区间的建立如下：根据无弃风风机的实际风...
- 杨茂江博
- 文献传递
