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题名基于风-光混合储能的火电机组AGC框架优化路径
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作者
盛庆胜
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机构
南京南瑞继保电气有限公司
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出处
《电工技术》
2025年第23期45-47,共3页
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文摘
在新能源渗透率逐步提升的背景下,火电机组AGC需适配风-光混合储能系统以优化调频能力。分析了火电机组AGC控制基本原理,研究了风-光混合储能系统在AGC框架下的快速功率响应与惯量支撑机制,提出了基于动态调整功率分配算法的优化路径,旨在增强火电机组AGC调节性能,提高新能源电网的频率稳定性。
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关键词
风-光混合储能
火电机组
agc框架
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Keywords
wind-solar hybrid energy storage
thermal power unit
agc framework
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分类号
TM611
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名自动化机器学习框架在雷达数据上的应用
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作者
曹一文
李伟宗
张润杰
孟艳峰
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机构
太原卫星发射中心
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出处
《航天工程大学学报》
2025年第5期74-79,共6页
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文摘
雷达技术人员在制定目标跟踪策略时,采用机器学习技术完成同型号飞行目标跟踪情况复盘,在实际使用中仍面临数据过拟合、调参耗时费力、实施过程难以规范统一等问题。基于不同自动化机器学习框架,实现雷达跟踪电平预测,从模型搭建耗时、推理耗时、预测平均绝对误差、均方根误差等方面比较自动化机器学习框架和人工设计的传统模型的优劣。实验结果表明:基于自动机器学习的雷达电平预测方法比传统机器学习方案建模速度更快,预测结果与传统机器学习方案接近,电平预测偏差小于2.90 dB,均方根误差小于3.88 dB,自动化机器学习框架对电平预测技术的快速落地应用具有重要价值。
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关键词
自动化机器学习框架
电平预测
数据挖掘
测量控制
脉冲雷达
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Keywords
automatic machine learning(AutoML)framework
radar automatic gain control(agc)level prediction
data mining
measurement and control
mono-pulse radar
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分类号
V557.5
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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