高田
- 作品数：2 被引量：40H指数：2
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划南方电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法被引量：21
- 2015年
- 运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。
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- 关键词：大数据分布式数据挖掘
- 基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能系统平滑控制策略被引量：19
- 2015年
- 利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。
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- 关键词：电池储能系统荷电状态
