基于张量补全算法的极端天气短期风力-光伏发电功率联合预测 被引量：2

1

作者 许青 丁坤 +3 位作者 徐铭 王新颖 李天寿 刘正英 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期350-356,共7页

极端天气情景下风力-光伏发电功率的预测数据量较少、随机性较强.针对极端高温场景,建立综合高温指数,实现极端高温场景的判别和数据筛选,提出一种基于张量低秩算法的风力-光伏发电功率数据补全模型,用于修正缺失数据.通过Pearson相关... 极端天气情景下风力-光伏发电功率的预测数据量较少、随机性较强.针对极端高温场景,建立综合高温指数,实现极端高温场景的判别和数据筛选,提出一种基于张量低秩算法的风力-光伏发电功率数据补全模型,用于修正缺失数据.通过Pearson相关性分析筛选风力-光伏发电功率联合预测输入特征量,构建基于核密度估计的改进型长短期记忆网络的短期风力-光伏联合发电功率预测模型,并以实际数据进行仿真,证明该预测方法具有较高的准确性. 展开更多

关键词 极端天气 风力-光伏发电功率联合预测 高温场景 张量补全 相关性分析 核密度估计

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基于小波神经网络的风力发电机故障诊断 被引量：45

2

作者 庄哲民 殷国华 +1 位作者 李芬兰 江钟伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期224-228,共5页

针对风力发电机是一个复杂的时变非线性系统难以提取有效故障特征的问题,首次提出一种优化的局部判别基(LDB)算法结合SOM-BP混合网络进行故障诊断与定位的新方法。首先利用改进的LDB算法提取初始的故障特征,为进一步提高类间可分离度,... 针对风力发电机是一个复杂的时变非线性系统难以提取有效故障特征的问题,首次提出一种优化的局部判别基(LDB)算法结合SOM-BP混合网络进行故障诊断与定位的新方法。首先利用改进的LDB算法提取初始的故障特征,为进一步提高类间可分离度,将这个初始的故障特征通过自组织特征映射(SOM)网络映射到一个类别可分性更高的特征空间,最后利用反向传播(BP)网络根据映射后的特征实现非线性分类,完成故障诊断与定位。 展开更多

关键词 小波包 局部判别基 神经网络 故障诊断

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基于神经网络的鲁棒型预测控制算法实现回转窑温度控制研究

3

作者 戴雅丽 《武汉工业学院学报》 CAS 2007年第3期80-82,共3页

回转窑的生产过程是一个复杂的物理化学反应过程,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点。工艺过程复杂多变,难以得到精确的数学模型,常规控制算法难以满足控制要求。本文提出一种利用神经网络作为预测模型,遗传算法作为滚动优化策略的预测... 回转窑的生产过程是一个复杂的物理化学反应过程,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点。工艺过程复杂多变,难以得到精确的数学模型,常规控制算法难以满足控制要求。本文提出一种利用神经网络作为预测模型,遗传算法作为滚动优化策略的预测控制算法。将这种算法用于回转窑温度控制系的仿真研究表明,该控制方案具有较强的鲁棒性和自适应能力,明显优于传统的PID控制。 展开更多

关键词 回转窑 神经网络 预测控制 鲁棒

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基于增强特征金字塔和可变形卷积的绝缘子缺陷检测 被引量：18

4

作者 张晶焯 佘楚云 +3 位作者 伍国兴 肖黎 赖振宇 齐冬莲 《电力工程技术》 北大核心 2021年第4期155-160,共6页

绝缘子广泛应用于电力系统的各个环节,对保障电网安全稳定运行起到重要作用。现有方法只能识别自爆缺失、异物等明显缺陷,无法应对局部破损、裂纹等情况。针对上述问题,提出一种基于增强特征金字塔和可变形卷积的绝缘子缺陷检测方法:在... 绝缘子广泛应用于电力系统的各个环节,对保障电网安全稳定运行起到重要作用。现有方法只能识别自爆缺失、异物等明显缺陷,无法应对局部破损、裂纹等情况。针对上述问题,提出一种基于增强特征金字塔和可变形卷积的绝缘子缺陷检测方法:在原有高、低特征融合的基础上,增加增强的自底而上的路径,改善高、低特征图之间的信息传递,实现局部缺陷特征的有效提取;引入可变形卷积,自适应改变局部采样点,减小背景干扰的影响,进一步提升模型的适用性。利用多场景采集的绝缘子图像进行对比实验,结果显示在不同基础网络上,所提方法检测精度较传统方案均取得了较大程度的提升,该方法可广泛应用于变电站、高压输电线等各类绝缘子应用场景。 展开更多

关键词 绝缘子 缺陷检测 特征金字塔 可变形卷积 目标检测

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基于小波神经网络的大型桥梁监测 被引量：3

5

作者 余颖 余兰 彭刚跃 《甘肃科学学报》 2016年第5期75-78,共4页

大型桥梁已成为城市交通体系关键的部分,对其进行有效地监测已势在必行。根据小波分析和神经网络在处理复杂非线性问题上的优势,将其分别应用于大型桥梁结构监测中的线形监测和应力监测这两个技术问题上。结果表明小波神经网络模型监测... 大型桥梁已成为城市交通体系关键的部分,对其进行有效地监测已势在必行。根据小波分析和神经网络在处理复杂非线性问题上的优势,将其分别应用于大型桥梁结构监测中的线形监测和应力监测这两个技术问题上。结果表明小波神经网络模型监测精度高,对桥梁的安全运营提供了技术支撑。 展开更多

关键词 小波分析 神经网络 监测

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四开关三相无刷直流电机智能控制研究 被引量：2

6

作者 程声烽 程小华 《微电机》 北大核心 2014年第7期63-66,共4页

在分析四开关三相无刷直流电机运行原理的基础上,提出了一种四开关三相无刷直流电机双闭环智能控制系统。系统内外环均采用单神经元PID控制,转速外环采用单神经元PID控制器可以避免转速出现超调、响应速度慢,电流内环采用单神经元PID控... 在分析四开关三相无刷直流电机运行原理的基础上,提出了一种四开关三相无刷直流电机双闭环智能控制系统。系统内外环均采用单神经元PID控制,转速外环采用单神经元PID控制器可以避免转速出现超调、响应速度慢,电流内环采用单神经元PID控制器可以根据参考电流快速地调节实际电流,从而改善电流的波形,实现四开关三相无刷直流电机电流的120°方波控制。通过Matlab/Simulink搭建了仿真模型,仿真结果证明了该控制策略的正确性和有效性。 展开更多

关键词 无刷直流电机 四开关逆变器 单神经元PID 智能控制

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基于单片机控制的开关柜局部放电识别方法研究 被引量：3

7

作者 吴迪 潘建乔 +3 位作者 陈超 栾伊斌 王亮亮 宋毅 《工业仪表与自动化装置》 2020年第5期32-35,共4页

为解决传统开关柜局部放电识别方法存在精确度不佳的问题,该文引入单片机控制原理,设计了一种新的开关柜局部放电识别方法。采集开关柜局部放电特征数据,检测开关柜运行状态及其中的异常数值;根据采集结果判断开关柜局部放电特征类型,... 为解决传统开关柜局部放电识别方法存在精确度不佳的问题,该文引入单片机控制原理,设计了一种新的开关柜局部放电识别方法。采集开关柜局部放电特征数据,检测开关柜运行状态及其中的异常数值;根据采集结果判断开关柜局部放电特征类型,从而实现对开关柜局部放电的识别。仿真实验结果表明,该识别方法具有较高的识别精确度,且识别过程耗时较短,证明该方法实用,可靠性较高。 展开更多

关键词 单片机 开关柜 局部放电 放电识别 放电特征

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基于极限学习机的太阳能光伏电力系统负荷预测研究 被引量：2

8

作者 陈再新 祁广业 鲁建勋 《自动化与仪器仪表》 2024年第4期154-157,162,共5页

太阳能光伏发电受多种因素影响,包括太阳辐照度和电池板温度等,当室外环境发生变化时光伏阵列无法持续性工作,导致光伏发电的能量转换效率降低,其向电网注入的负荷和电能随之减少。只有准确地对周边环境变化进行分析,才能合理利用太阳... 太阳能光伏发电受多种因素影响,包括太阳辐照度和电池板温度等,当室外环境发生变化时光伏阵列无法持续性工作,导致光伏发电的能量转换效率降低,其向电网注入的负荷和电能随之减少。只有准确地对周边环境变化进行分析,才能合理利用太阳能资源,充分调动太阳能光伏发电的输出负荷,为此,研究基于极限学习机的太阳能光伏电力系统的负荷预测方法。光伏电力系统受太阳辐射影响,为对其系统负荷进行预测,通过贝塔函数建立负荷峰值模型,获取光伏电池组的辐射强度,确定太阳辐射的分布概率密度。采用概率密度构建负荷预测函数集,在寻找最优函数的基础上,定义预测函数的依赖关系。基于极限学习机关联预测函数期望值,通过最小二乘解确定预测权值,实现太阳能光伏电力系统负荷预测,完成方法设计。实验结果表明:新方法能够对并行光伏电力系统的出力值进行有效预测,平均相对误差可以控制在1%以下,具有应用价值。 展开更多

关键词 光伏电力系统 极限学习机 负荷预测 太阳能

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数据中心供电双电源自动投切系统设计 被引量：3

9

作者 李蕾 《自动化应用》 2022年第2期121-124,共4页

为更好保证电力系统运行安全,提出数据中心供电双电源自动投切系统设计。结合数据中心供电双电源结构特征,对系统硬件设备及结构配置进行创新优化,并对数据中心供电双电源自动投切系统软件模块功能进行完善升级,简化数据中心供电双电源... 为更好保证电力系统运行安全,提出数据中心供电双电源自动投切系统设计。结合数据中心供电双电源结构特征,对系统硬件设备及结构配置进行创新优化,并对数据中心供电双电源自动投切系统软件模块功能进行完善升级,简化数据中心供电双电源自动投切控制和运行步骤,最后通过实验证实,数据中心供电双电源自动投切系统在实际应用过程中具有较高的实用性,充分满足研究要求。 展开更多

关键词 数据中心 双电源 自动投切

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基于神经网络的隧道地质雷达图像检测技术研究

10

作者 厉永旭 《中国高新科技》 2023年第18期116-118,共3页

利用地质雷达对隧道施工中地质条件及病害进行检测是一种较为常见的手段,但是由于其图像分析工作繁琐且准确率不高,亟待一种智能化检测技术的出现。文章以此为目标,以卷积神经网络为基础构建模型,在引入锚点机制的基础上降低模型对学习... 利用地质雷达对隧道施工中地质条件及病害进行检测是一种较为常见的手段,但是由于其图像分析工作繁琐且准确率不高,亟待一种智能化检测技术的出现。文章以此为目标,以卷积神经网络为基础构建模型,在引入锚点机制的基础上降低模型对学习数据的需求,并实现相对有效的分析功能。 展开更多

关键词 神经网络 隧道工程 地质雷达 图像检测

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基于IGWO-KELM的智能电网短期电价预测

11

作者 李建泽 朱明星 《微型电脑应用》 2024年第6期238-241,246,共5页

在海量数据中,建立准确的电价预测模型,对于企业和电力用户制定合理的决策具有重要意义。针对影响电价预测模型的数据量较大的问题,采用主成分分析(PCA)方法提取主要特征,降低数据维度。为了提高电价预测的准确度,考虑到传统狼群算法随... 在海量数据中,建立准确的电价预测模型,对于企业和电力用户制定合理的决策具有重要意义。针对影响电价预测模型的数据量较大的问题,采用主成分分析(PCA)方法提取主要特征,降低数据维度。为了提高电价预测的准确度,考虑到传统狼群算法随机初始化和线性收敛因子影响收敛速度和收敛精度的问题,提出佳点集初始化种群和双曲收敛因子方法,并采用改进的狼群算法优化核极限学习机的正则化系数C和核参数g,以提升核极限学习机的稳定性和泛化能力。仿真结果表明,改进的灰狼算法具有更优的收敛速度和收敛精度,而且改进的灰狼优化的核极限学习机相比于传统的算法更适用于电价预测。 展开更多

关键词 灰狼算法 佳点集 核极限学习机 电价预测

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