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1.
机器学习的进步正推动人工智能蓬勃发展。电力系统运行具有随机性、时变非线性和部分可观测性等特征,导致相关研究面临数据饥饿、状态弥散、目标复杂等综合挑战。为此,该文提出研究一种多模态自适应学习系统——"电力脑"。首先,探讨电力脑的研究背景、概念及主要特征。其次,分析电力脑研究面临的挑战,提出多模态学习机制及其数学实现,以建立电力脑认知计算的理论基础。然后,借鉴认知神经科学等前沿研究,提出自上而下的电力脑认知计算结构,交互反馈的自适应学习模式,以及深度引导强化学习相结合的基础学习单元。该构架的核心特征在于用领域知识保证结果可行,用数据驱动提升其精度与性能。最后,探讨电力脑的实际应用,提出相应的学习算法结构,并展望需要进一步研究的问题。 相似文献
2.
随着海上风电场的快速发展,降低运维成本和提高风电机组可用性问题已成为研究热点。文中提出一种数据驱动的风电机组性能评估方法用来提高风电机组运维效率,降低维护成本。该方法结合了神经网络和随机过程理论,对风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)数据进行分析,建立了风电机组运行行为模型,提出了评估风电机组运行性能的指标。在此基础上,结合9台风电机组的SCADA数据,评估了运行性能。针对风电机组运行中出现的异常状态,分析了可能的原因,并提出了相应的维修建议。结果表明,该方法能够有效地分析SCADA数据,所提指标对提高风电场运维效率具有参考价值。 相似文献
3.
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正《特高压交直流电网》不仅是理论,而是通过将理论应用于工程实践,通过对特高压技术进行更全面更深层次的剖析和再创新而总结出的硕果。当这个世界被互联网连接起来的时候,正如我们看到和亲身感受到的那样,我们只要轻点鼠标,即可知晓世界另一端在发生什么,我们甚至不必再去商场就可以购物,互联网改变了我们的生活。其实,为了让这个世界更美好,很 相似文献
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直流功率调制抑制交流联络线随机功率波动的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
正常运行时华北、华中两大区互联系统交流联络线上存在随机功率随机波动的现象,限制了联络线的输电能力,并直接威胁着设备的安全运行。减小和抑制大区交流联络线上的随机功率波动是当前调度运行亟待解决的重要问题。提出直流功率调制抑制交流联络线随机功率波动的方法,通过直流功率调制快速吸收或补偿其所连交流系统的过剩或缺正常运行时华北、华中两大区互联系统交流联络线上存在随机功率随机波动的现象,限制了联络线的输电能力,并直接威胁着设备的安全运行。减小和抑制大区交流联络线上的随机功率波动是当前调度运行亟待解决的重要问题。提出直流功率调制抑制交流联络线随机功率波动的方法,通过直流功率调制快速吸收或补偿其所连交流系统的过剩或缺额功率,可减小或抑制交流联络线上的随机功率波动。提出基于功率调节比的直流调制控制器性能指标,并采用改进的粒子群算法求取控制器最优增益,可使直流线路按预先给定的调节比部分或完全承担交流联络线上的随机功率波动。对华北-华中互联系统的仿真研究表明,直流功率调制为减小或抑制特高压交流联络线上的随机功率波动提供了一种有效手段。 相似文献