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基于改进模糊C 均值聚类和MPSO的风电场等值研究
基于改进模糊C 均值聚类和MPSO的风电场等值研究
作者:
叶超
尹华杰
杜晓岩
杨苹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
双馈风力发电机
分群
聚类算法
粒子群
参数识别
摘要:
为了提高双馈风电场等值模型的精准度,提出了一种双馈风电场等值建模方法。首先选取能表征各个机组运行状态的特征状态变量矩阵作为分群指标,采用改进模糊 C 均值聚类算法进行机群划分;然后基于全局最优位置变异粒子群算法对等值机模型的参数进行辨识,将同群的机组等值成一台风机。利用 DIgSILENT/Pow-erFactory平台进行仿真建模,对风电场发生风速阶跃变化和三相短路故障2种状态进行仿真,仿真结果表明,该等值模型与详细模型的动态特性基本一致,比传统的单机等值模型更适合表征双馈风电场的工况。
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采用动态灰聚类算法的风电场动态等值方法
动态灰关联分析
聚类算法
风电场
机群划分
动态等值
基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法
模糊C-均值聚类
量子粒子群优化
聚类分析
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文献信息
篇名
基于改进模糊C 均值聚类和MPSO的风电场等值研究
来源期刊
广东电力
学科
工学
关键词
双馈风力发电机
分群
聚类算法
粒子群
参数识别
年,卷(期)
2016,(8)
所属期刊栏目
新能源发电与并网
研究方向
页码范围
38-44
页数
7页
分类号
TM614
字数
4720字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-290X.2016.08.008
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
尹华杰
华南理工大学电力学院
67
760
15.0
26.0
2
杨苹
华南理工大学电力学院
155
2093
24.0
39.0
3
杜晓岩
华南理工大学电力学院
1
9
1.0
1.0
4
叶超
华南理工大学电力学院
10
36
3.0
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2019(16)
引证文献(5)
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节点文献
双馈风力发电机
分群
聚类算法
粒子群
参数识别
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
广东电力
主办单位:
广东电网公司电力科学研究院
广东省电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-290X
CN:
44-1420/TM
开本:
大16开
出版地:
广州市东风东路水均岗8号
邮发代号:
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
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