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基于iNNE+SGPR的风电机组偏航静态误差软测量研究
被引量：
1
1
作者
郭东杰
贾成真
+4 位作者
张治
刘玉山
王灵梅
周志鹏
石娟娟
《智慧电力》
北大核心
2025年第11期81-90,共10页
针对现有软测量方法在异常点检测上计算效率低、传统数理统计方法精度不足问题,提出一种基于最近邻距离的孤立异常检测(iNNE)和稀疏高斯回归分析(SGPR)的风电机组静态偏航误差软测量方法。首先,采用条件判断与iNNE算法对不同地形风电场...
针对现有软测量方法在异常点检测上计算效率低、传统数理统计方法精度不足问题,提出一种基于最近邻距离的孤立异常检测(iNNE)和稀疏高斯回归分析(SGPR)的风电机组静态偏航误差软测量方法。首先,采用条件判断与iNNE算法对不同地形风电场的历史运行数据进行预处理;其次,基于完全独立训练条件(FITC)假设构建SGPR模型,结合箱线图分析方法建立偏航误差角的软测量模型,并提出准确性、稳定性与可靠性3类评价指标,将其与现有机器学习方法及激光雷达实测结果进行对比和分析;最后,对5 MW风电机组年发电量(AEP)进行估算。测试结果表明,所提机器学习软测量方法能够更准确地估计偏航误差,经误差补偿后可有效提升机组年发电量。
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关键词
偏航静态误差
机器学习
iNNE
sgpr
箱型图
软测量
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职称材料
基于ECM和SGPR的高鲁棒性锂离子电池健康状态估计方法
被引量：
2
2
作者
崔显
陈自强
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期747-759,共13页
锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过...
锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过程中动态地辨识了锂离子电池等效电路模型的各项参数,构建了工况不敏感的健康因子,结合稀疏高斯过程回归实现SOH的间接估计.该方法在多种工况下使用统一的信号处理方法和特征映射模型,兼具鲁棒性强和冗余度低的优点.实验结果表明,该方法在多种工况下的平均绝对误差不超过0.94%,均方根误差不超过1.12%,与现有方法相比,该方法在综合性能上具有显著优势.
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关键词
锂离子电池
健康状态
健康因子
粒子滤波
稀疏高斯过程回归
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职称材料
题名
基于iNNE+SGPR的风电机组偏航静态误差软测量研究
被引量：
1
1
作者
郭东杰
贾成真
张治
刘玉山
王灵梅
周志鹏
石娟娟
机构
国家电投集团山西新能源有限公司
山西省智慧风电技术创新中心
山西大学自动化与软件学院
国家电力投资集团有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第11期81-90,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62303261)
山西省重点研发项目(202202060301004,202202010101001)。
文摘
针对现有软测量方法在异常点检测上计算效率低、传统数理统计方法精度不足问题,提出一种基于最近邻距离的孤立异常检测(iNNE)和稀疏高斯回归分析(SGPR)的风电机组静态偏航误差软测量方法。首先,采用条件判断与iNNE算法对不同地形风电场的历史运行数据进行预处理;其次,基于完全独立训练条件(FITC)假设构建SGPR模型,结合箱线图分析方法建立偏航误差角的软测量模型,并提出准确性、稳定性与可靠性3类评价指标,将其与现有机器学习方法及激光雷达实测结果进行对比和分析;最后,对5 MW风电机组年发电量(AEP)进行估算。测试结果表明,所提机器学习软测量方法能够更准确地估计偏航误差,经误差补偿后可有效提升机组年发电量。
关键词
偏航静态误差
机器学习
iNNE
sgpr
箱型图
软测量
Keywords
static yaw error
machine learning
iNNE
sgpr
box-plot
soft sensing
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于ECM和SGPR的高鲁棒性锂离子电池健康状态估计方法
被引量：
2
2
作者
崔显
陈自强
机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期747-759,共13页
基金
国家自然科学基金(51677119)资助项目。
文摘
锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过程中动态地辨识了锂离子电池等效电路模型的各项参数,构建了工况不敏感的健康因子,结合稀疏高斯过程回归实现SOH的间接估计.该方法在多种工况下使用统一的信号处理方法和特征映射模型,兼具鲁棒性强和冗余度低的优点.实验结果表明,该方法在多种工况下的平均绝对误差不超过0.94%,均方根误差不超过1.12%,与现有方法相比,该方法在综合性能上具有显著优势.
关键词
锂离子电池
健康状态
健康因子
粒子滤波
稀疏高斯过程回归
Keywords
lithium-ion battery
state of health(SOH)
health indicator
particle filter
sparse Gaussian process regression(
sgpr
)
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于iNNE+SGPR的风电机组偏航静态误差软测量研究
郭东杰
贾成真
张治
刘玉山
王灵梅
周志鹏
石娟娟
《智慧电力》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ECM和SGPR的高鲁棒性锂离子电池健康状态估计方法
崔显
陈自强
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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