基于多源多维度用能数据的用户标签萃取方法研究

随着电力行业数字化、智能化水平稳步提升,电力公司利用大数据技术精准识别用户需求、掌握用户用能规律,进而满足用户多样化的用能需求成为营造良好用电体验的关键.为此提出一种基于多源多维度用能数据的用户标签萃取方法,旨在通过采用模糊C均值聚类算法进行标签聚类、用户智能画像,更好支撑用户用电行为掌握、精准营销策略执行,辅助制定电力需求侧响应策略,推动电力服务质效提升.     

静叶可调轴流式引风机叶片断裂原因分析及对策

某600 MW机组静叶可调轴流式引风机采用小汽轮机驱动,运行中发生叶片断裂问题,断裂面启裂位置为叶轮与调频环焊接位置。通过分析风机运行参数及断裂叶片理化检测结果发现,风机叶轮与调频环焊缝处存在疲劳导致叶片断裂。为解决叶轮与调频环处焊缝开裂问题,对叶轮进气侧调频环位置及结构进行优化改进,新调频环焊接在叶片根部,并更改为口圈结构;为避开新调频环位置改变后叶片的固有频率,通过叶片测频工作测试引风机叶片在设计转速范围内叶片通过频率发生共振的转速约为752、1 098 r/min,引风机实际运行转速应与共振转速保持一定的避开率。     

基于改进KNN算法的汽轮机通流故障诊断方法及应用

汽轮机的故障诊断对整个电厂的安全运行意义重大。根据热力参数建立计算模型可以及早地观测到性能退化趋势,预测设备故障类型。本文采用特征通流面积的方法建立汽轮机系统性能退化模型,模拟系统故障样本与测试样本,建立设备故障样本库。通过使用改进的KNN（K-nearest neighbor）算法,基于汽水系统热力参数变化规律,计算当前机组运行数据样本相对于设备故障样本的相似度,判定当前机组各设备已发生故障的概率。通过对某S109FA联合循环机组汽轮机研究结果表明,特征通流面积在不同工况下的计算误差均在5%以内,满足工程计算要求。相比于传统KNN算法,改进KNN算法通过样本评估近邻在决策过程中的权重,取得了比传统KNN算法更高的分类正确率。对测试样本故障诊断结果表明,改进KNN算法比传统KNN算法诊断准确率更高,对测试样本诊断准确率为100%,采用改进KNN算法汽轮机系统故障诊断具有可行性,与现场实际情况吻合。     

基于随机森林的600 MW直接空冷机组背压运行优化

直接空冷机组的背压值主要依靠运行经验设置,导致机组经济性较差。通过合理方法找出不同工况下的最佳背压是提高机组经济性的有效措施。本文利用灰色关联度分析法分析了影响机组净功率的主要因素,基于某电厂600 MW直接空冷机组运行数据,使用随机森林算法建立了不同负荷段、不同环境温度下的直接空冷机组的净功率-背压模型。通过模型得到了不同工况下机组净功率最大时所对应的背压,即最佳背压。研究发现:最佳背压随着环境温度、负荷的增大而增大;优化背压大都小于实际背压,适当降低背压有利于增大机组净功率;机组在低负荷下使用最佳背压优化的净发电功率增量更显著。     

矢量信号发生器射频动态切换系统设计

目前提出的矢量信号发生器射频动态切换系统射频动态切换时长过长,功率损耗较高。为解决上述问题,基于时分复用(TDM)技术对矢量信号发生器射频动态切换系统进行设计,应用AV1443矢量信号发生器作为矢量信号发生器,在设计的过程中应用程序发送芯片将矢量信号的信息统一化处理,并设计具有信息转换的数据输出与输入端口,在多途径的环境中进行射频状态的动态计算,引用离散傅里叶算法对矢量信号的射频动态进行表达分析。实验结果表明,基于TDM的矢量信号发生器射频动态切换系统能够缩短切换时长,降低功率损耗,所提系统切换时长在相同的工作频率状态下领先传统系统0.02 s,且所提系统完成整套切换任务后的功率消耗始终控制在1 W以内。     

基于平流矢量场和弥散流改进的几何活动轮廓模型

几何活动轮廓通过水平集演化捕获目标边界,然而传统方法忽略了前景物体涉及的全局运动及局部形变,从本质上限制了轮廓的动态谐调范围。提出一种由隐式流驱动的几何活动轮廓方法,用于分割形变对象的动态轮廓。根据流体力学,对平流及弥散的隐式流进行建模,从而直接引导水平集的更新。根据图像序列之间有限的运动观测,采用具有平滑和稀疏项的回归算法以拟合平流矢量场。然后,引入受空间梯度约束的非均匀弥散方程,将最终叠加的隐式流用于水平集演化。提出的几何活动轮廓方法构成了一个统一的扩展框架,保留了已有模型对轮廓拓扑变化的适应性。对多个场景下的动态轮廓分割实验表明,提出方法能准确地分割具有全局运动及不规则形变的前景目标,且具有收敛速度快、稳定性强的优点。     

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构,并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。     

光伏系统直流串联故障电弧检测方法

故障电弧是光伏系统电气火灾事故的常见原因,研究可靠的光伏系统直流故障电弧检测方法对保障系统运行和人身安全有重要意义。首先搭建了光伏系统直流故障电弧实验平台,采集了故障电弧典型电信号;接着对其进行了稳定性分析、时变性分析、相关性分析和随机性分析,并以特征显著、计算量小、抗干扰强为比选条件,选取欧拉特征作为故障电弧检测的最优特征;然后构建了故障电弧检测算法,算法以多阈值判断体系为核心发掘故障电弧差异于系统暂态过程的特征模式;最后,将算法硬件实现后在系统中再进行实验测试。结果表明,所提出的算法对不同光伏系统工作点和电弧产生方式条件下的故障电弧均可在0.5 s内实现正确检测。     

基于傅里叶级数拟合实现的三电平SHEPWM

在大功率场合,三电平中点箝位NPC (neutral point clamped)型逆变器需运行在较低的开关频率,此时传统调制方式(载波调制和空间矢量调制)不再适用,需采用特定谐波消除脉宽调制SHEPWM(specific harmonic elimination pulse width modulation)等其他调制方式。主要研究应用于三电平NPC的SHEPWM的实现方法,目前三电平SHEPWM的实现多采用多项式曲线拟合法,但当所需拟合的开关角曲线波动过大时,多项式曲线拟合法需进行分段拟合才可达到拟合精度的要求。为解决该问题,采用傅里叶级数拟合法来实现三电平SHEPWM的开关角曲线拟合。仿真结果表明,在满足拟合精度要求的同时,采用傅里叶级数拟合法,可降低曲线拟合的复杂性,且实现较为简便。最后,通过仿真及实验验证了傅里叶级数拟合法的可行性。