基于指数平滑与CEEMDAN的混合储能控制策略研究

随着风电并入电网渗透率的提高,其出力波动性会危及电力系统的安全稳定运行,混合储能装置的使用能很好地平抑风电并网的波动,改善电网的运行能力。为符合国家并网的标准,文章提出了混合储能控制策略。首先,运用指数平滑法滤除风电出力的高频分量得到并网功率;其次,采用自适应噪声的完整集合经验模态分解,将风电波动功率按频率高低依次划分为不同的固有模态分量,计算相邻固有模态分量的互信息来分离高频和低频分量,并分别由电池和超级电容承担低频、高频分量;为了消除荷电状态越限的问题,采用自适应调整分界点实现储能内部协调优化运行。算例结果表明,文章所提出的控制策略具有一定的适用性,能确保储能装置运行在安全荷电状态,延长其运行寿命。     

基于K近邻互信息估计的原油管道电耗预测

为使用最少的特征实现管道电耗的精准预测,建立基于K近邻互信息估计的BPNN模型来预测管道电耗.利用管道输送理论公式扩充原始数据集,利用K近邻互信息估计提取强相关性特征,将提取出的特征喂入BPNN来建立原油管道电耗预测模型,最后对比利用不同输入特征建立的模型的预测精度.研究结果表明:利用K近邻互信息估计能够选出多个与电耗相关的重要特征;利用相关性最强的前5个特征建立的BPNN预测模型时,模型的平均绝对百分比误差比利用单个特征建模时降低了39.28％,达到5.79％;该模型平均训练时间也比利用全部特征建模时缩短22.49％.证明K近邻互信息估计能够提取管道电耗的相关特征,与BPNN结合后能够实现管道电耗的准确预测.     

基于互信息和PID神经网络的SCR脱硝扰动补偿控制

针对火电厂选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction，SCR)烟气脱硝系统机理复杂，工况变化时呈现的不确定性、强扰动等特点，提出了一种基于互信息和PID神经网络的SCR烟气脱硝扰动补偿控制方法。利用PID前向神经网络的学习性能逼近被控对象的逆构成扰动观测器对系统进行反馈补偿，以达到超前消除系统扰动的目的。选取观测扰动和系统扰动的互信息为目标函数，采用改进的帝国竞争算法实现PID神经网络权值的优化调整。设计鲁棒PID控制器来进一步克服被控对象存在的不确定性。仿真实验表明，该方法具有突出的抗干扰能力和较好的鲁棒性，控制品质优于常规的PID控制。     

基于最大边缘分配算法的雷达博弈波形设计

实战背景下雷达目标先验信息有较大的不确定性,基于先验信息设计的波形不能满足参数估计的需要。为解决该问题,提出了一种博弈条件下的雷达波形设计方法。考虑到雷达与干扰机在电子对抗中的非同时性,采用Stackelberg博弈框架进行建模。该方法以优化雷达能量谱分布为策略,采用最大互信息准则建立效用函数。博弈过程中,雷达与干扰机各自根据对手策略优化发射波形,经过多次迭代,双方达到纳什均衡。仿真实验对比了均衡策略与maxmin策略与随机策略,证实了所提算法的有效性。     

基于长短时记忆—自编码神经网络的风电机组性能评估及异常检测

性能评估及异常检测是风电机组健康状态监测的重要手段。以往风电机组性能评估较少考虑性能监测数据的时序性及多变的运行工况,导致模型评估的准确度低,且未根据整机性能确定与异常相关的功能模块,使得检修成本高。针对上述问题,提出了一种基于长短时记忆—自编码(LSTM-AE)神经网络的风电机组性能评估及异常检测方法。该方法首先采用长短时记忆神经单元与自编码网络构建性能评估模型,以计算用于评估风电机组性能状态异常程度的指标,通过与基于支持向量回归计算的自适应阈值对比,识别性能异常点。然后,利用高斯Copula熵估计不同性能监测参数与该指标的互信息值,来确定关键性能监测参数,并映射至风电机组功能模块。实验结果表明,所提方法能有效处理具有时序特征的性能监测数据,并提高异常检测的准确性。     

非参数互信息和多维尺度分析在滚动轴承故障诊断中的应用

针对轴承不同故障状态难以识别的问题,将特征选择方法应用于滚动轴承故障诊断。在互信息方法的基础上提出非参数互信息(NPMI)的特征选择方法:首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用NPMI特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,建立敏感特征集,再利用多维尺度分析对敏感特征集进行降维可视化处理,比较特征的类别可分及聚类能力;最后将降维后的特征向量输入到支持向量机中得到不同故障的识别结果。以分类器正确率为依据,验证了基于非参数互信息特征选择方法的有效性和优越性。     

转子共频相关故障源源数估计与子带盲分离

针对转子异常振动产生含交叉频率的响应,其共频相关故障源不满足统计独立要求,提出利用非负矩阵法在频域中计算故障源个数,不计及源信号和混合系统特性,可以正确估计出故障源数目或源数上限。提出利用小波包分解故障信号,选择互信息较小的子带进行重构,剔除共频信号并进行盲分离,得到独立非相关的源信号,保留了故障信息。理论及实验结果证明了所提出方法的有效性。