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[学位论文] 作者：蒲娴怡,
来源： 年份：2021
风力发电是一种高效清洁的发电方式,无论国内还是国外,风电装机容量都在逐年扩增,现如今,各个国家都在积极开展研究风电并网优化,而提高功率预测的精度将会有助于协调发电,加快风电并网进程,对电网的发展益处良多,本文在基于统计方法预测风电功率的基础上展开研......
[期刊论文] 作者：谢旭,高晗,毕贵红,蒲娴怡,王凯,
来源：电力科学与工程 年份：2021
工作状态下的电池是一个动态的非线性系统,基于数据驱动的机器学习是锂离子电池SOC估计建模的一类重要方法,其中基于神经网络的学习方法是典型代表。针对单一前馈型神经网络(...
[期刊论文] 作者：谢旭, 蒲娴怡, 毕贵红, 王凯, 高晗,
来源：电源技术 年份：2020
锂离子电池健康状态（SOH）能够表征当前电池老化程度，分析当前各类SOH估算方法，存在无法直接测量及确定数量合适的估算输入量等问题。为了解决这些问题，从容量角度定义SOH，选择可以在线测量的等压降放电时间作为健康因子，构建改进快速集合经验模态分解（FEEMD）与可变模式分......
[期刊论文] 作者：王凯,毕贵红,高晗,蒲娴怡,陈仕龙,
来源：电力科学与工程 年份：2020
针对风电场风速时序的不可控特性以及短期风速预测精度低的问题,提出基于改进快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)和Elman-Adaboost的...
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