基于XGBoost-RFECV算法和LSTM神经网络的PEMFC剩余寿命预测

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）寿命预测方法中PEMFC特征对其寿命的影响程度未知和模型预测精度低的问题,提出一种基于XGBoost-RFECV算法和长短期记忆（LSTM）神经网络的PEMFC剩余寿命预测方法。首先通过等间隔采样和SG卷积平滑法对PEMFC原始数据进行重构和平滑处理,有效提取PEMFC退化趋势。然后利用XGBoost-RFECV算法计算PEMFC不同特征的重要度,并选择平均交叉验证均方误差最小的10个PEMFC特征组成最优特征子集。最后将最优特征子集输入构建的双层LSTM神经网络实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明,该方法的平均绝对误差和均方根误差分别为0.001 9和0.002 5,决定系数R²为0.974,与XGBoost-RNN、XGBoost-LSTM和XGBoost-RFECV-RNN方法相比预测精度更高,能够有效地预测PEMFC剩余寿命。     

基于XGBoost-RFECV算法和LSTM神经网络的PEMFC剩余寿命预测

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）寿命预测方法中PEMFC特征对其寿命的影响程度未知和模型预测精度低的问题,提出一种基于XGBoost-RFECV算法和长短期记忆（LSTM）神经网络的PEMFC剩余寿命预测方法。首先通过等间隔采样和SG卷积平滑法对PEMFC原始数据进行重构和平滑处理,有效提取PEMFC退化趋势。然后利用XGBoost-RFECV算法计算PEMFC不同特征的重要度,并选择平均交叉验证均方误差最小的10个PEMFC特征组成最优特征子集。最后将最优特征子集输入构建的双层LSTM神经网络实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明,该方法的平均绝对误差和均方根误差分别为0.001 9和0.002 5,决定系数R²为0.974,与XGBoost-RNN、XGBoost-LSTM和XGBoost-RFECV-RNN方法相比预测精度更高,能够有效地预测PEMFC剩余寿命。     

改进F-score特征选择的MPSO-BP神经网络短期负荷预测

针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神经网络短期负荷预测和传统BP神经网络短期负荷预测进行对比。算例表明,文中提出的短期负荷预测方法可以较好地对海量数据进行挖掘,具有较高的预测精度。     

基于模糊聚类的神经网络模型及其在渗流分析中的应用

本文采用模糊聚类理论方法对因子集进行模糊聚类 ,然后利用神经网络的方法建立样本因子集类别变量特征值与样本观测值之间的预测模型 ,提出了将模糊聚类、模糊模式识别以及神经网络三者有机结合的预测理论。并通过某大坝渗流计算实例对传统的统计预报模型和基于模糊聚类的神经网络预测模型进行了比较 ,结果表明后者的预报精度比前者要高。     

三相四桥臂并网逆变器约束模型预测控制EI北大核心CSCD

提出了基于并行神经网络优化的约束模型预测控制（model predictive control,MPC）,应用于光伏并网逆变器中,提高光伏发电并网电能质量。建立了三相四桥臂逆变器的精确模型,分析约束模型预测控制算法的原理,在约束条件中加入输出变量和控制变量的约束,突破有限子集和无约束预测控制方法的限制。将并行神经网络递归优化算法用于求解约束预测控制优化问题中,提高单步优化问题的求解速度。利用FPGA的并行计算能力,在FPGA中运行神经网络在线优化求解,实现预测控制算法的实时运行。实验结果表明：采用该算法的并网逆变器输出电流偏差小,总谐波畸变率小,可以提高并网电能质量,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于萤火虫算法的短期电力负荷预测方法

近年来,电力行业快速发展,对电力负荷进行预测也越来越重要,其中短期负荷预测对于电力系统的调度和市场运行起到极其重要的作用,精准的电力负荷预测可以有效提高发电设备利用度。融合卡帕（Kappa）测度和萤火虫算法的进行选择性集成学习方法实现短期负荷预测,该方法首先使用自展法（bootstrap抽样）生成多个学习器,然后使用Kappa测度对学习器进行初步筛选,接着使用萤火虫算法从中选择部分差异度大、准确率高的学习器参与集成,其准确率相较于单个学习器而言,有着明显提升。选取2015−2016年武汉2家激光企业的日均负荷曲线作为研究对象,进行负荷预测,通过与其他预测方法进行对比,该方法的预测精度较高。     

三相四桥臂并网逆变器约束模型预测控制

提出了基于并行神经网络优化的约束模型预测控制(model predictive control,MPC),应用于光伏并网逆变器中,提高光伏发电并网电能质量。建立了三相四桥臂逆变器的精确模型,分析约束模型预测控制算法的原理,在约束条件中加入输出变量和控制变量的约束,突破有限子集和无约束预测控制方法的限制。将并行神经网络递归优化算法用于求解约束预测控制优化问题中,提高单步优化问题的求解速度。利用FPGA的并行计算能力,在FPGA中运行神经网络在线优化求解,实现预测控制算法的实时运行。实验结果表明:采用该算法的并网逆变器输出电流偏差小,总谐波畸变率小,可以提高并网电能质量,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于KMO-Bartlett典型风速选取的PCA-WNN短期风速预测

针对风电功率预测时风速信息冗余,导致神经网络难以把握内在规律而影响训练效率的问题,选取最佳风速数据进行主成分分析,采用改进小波BP神经网络对风速进行预测。通过KMO和Bartlett球度双检验选取最佳风速数据,从而充分利用主成分分析法对风速数据进行提取以优化神经网络的输入,提高网络收敛速度和预测精度。通过某风电场风速数据仿真分析,与其他预测方法进行对比,结果表明该模型预测精度高、泛化性能好,验证了该预测方法的正确性和有效性。     

基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验，通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法，将零序电流信号的各种特征量进行提取，经过故障测度函数计算得到故障测度数据，将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试，讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异，输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比。结果表明，综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法，且其选线速度与精度优于单一BP神经网络，能够更快速、有效地进行故障选线，满足配电网故障选线要求。     

基于相似度与神经网络的协同短期负荷预测模型

为了考虑除负荷本身外的其他因素对短期负荷的影响,提出了基于相似度与神经网络的短期协同预测模型.该模型首先通过计算负荷曲线的相似度对历史数据进行排序,然后选择与预测时刻相似度较相近的数据对未来时刻的负荷利用相似度进行预测,对于出现的误差,通过神经网络结合其他因素进行预测纠正.实验结果证明,该协同预测模型较之单纯的BP神经网络预测模型具有较高的预测精度.     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

智能变电站电缆局部放电在线监测系统的研究

介绍了一种遵从于IEC 61850通信规约的智能变电站电缆局部放电在线监测系统。首先分析了电缆局部放电的检测原理及检测方法;然后设计了基于光纤同步触发和组网的监测硬件系统,以及基于用户数据报协议（user datagram protocol,UDP）和生产者/消费者模式的高速采集,并经过专家系统判别分析后能将监测结果通过IEC 61850规约实现共享的软件系统。最后用2种不同电极结构的局部放电类型,通过模拟实验对监测系统进行了检验。结果显示设备运行良好,监控平台能够准确地监视局部放电信号,能够识别出放电类型,并能通过IEC 61850通信规约将监测结果共享。