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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度. 相似文献
2.
以广东部分山地丘陵为研究区域, 分析了数字高程模型AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的高程精度。利用车载动态PPP技术对沿广州、惠州、韶关、清远约730 km的线路进行了数据采集, 并由CSRS-PPP定位服务系统解算得到动态点的WGS84坐标, 再通过重力场模型EIGEN-6C4将动态点的大地高转换为正常高, 最后对3种数字高程模型进行高程检核。结果表明: AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的平均误差分别为0.55、0.17、1.59 m, 均方根误差分别为3.78、5.84、8.88 m。3种数字高程模型的平均误差在不同海拔区间差异明显, 其中AW3D30在不同海拔区间的平均误差振幅相对较小, 在2.18 m以内; SRTM3 V4.1的平均误差与海拔为负相关关系, 平均误差随着海拔的升高由正值逐渐转为负值; ASTER GDEM V3的平均误差在(0 m, 250 m]海拔区间为2 m左右, 在(250 m, 800 m]区间为-2.28 m。AW3D30的均方根误差与标准差整体上随着海拔的升高而减小, SRTM3 V4.1随着海拔的升高而增大, ASTER GDEM V3无显著规律, 在(100 m, 250 m]区间优于7.69 m, 在其余区间优于9.86 m。 相似文献
3.
提出适用于装配式大跨度组合框架结构的钢管混凝土柱-混合梁节点. 为了研究节点的抗震性能及受力机理,对2个足尺中柱节点试件进行低周往复加载试验. 2个试件分别采用混合梁端型钢翼缘削弱式(RBS)节点以及梁端普通型钢节点. 对2个节点的破坏形态、耗能能力、承载能力、延性以及混合梁的应变分布规律进行对比分析. 试验结果表明,对梁端型钢翼缘的削弱处理可以有效促进试件在翼缘削弱区形成塑性铰,避免梁端焊缝的脆性破坏. 相比型钢未经处理的节点,翼缘削弱节点展现出更好的延性和耗能能力;梁底附加钢筋屈服后的黏结滑移会影响节点的耗能能力,在锚固长度满足规范要求的前提下,应适当增加其配筋率,以防止过早出现附加钢筋屈服后的黏结滑移. 相似文献
4.
介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。 相似文献
5.
为进一步做好称重式降水传感器技术装备保障工作,使观测数据更加准确,文章以DSC3型称重式降水传感器为例,依据其结构及工作原理,向收集容器注入不同水位,控制流量模拟不同雨强对称重式降水传感器进行现场校准。结果表明:校准称重式降水传感器与收集容器水位无关,不同的降水强度其误差稳定不变,校准后所得误差可作为系统误差,较翻斗式雨量传感器更加精准可靠。 相似文献
6.
7.
8.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
9.
10.
针对径向电磁悬浮控制提出了一种Magnet / Simulink 联合仿真的方法。首先在Magnet 软件中建立径向电磁悬浮系统的模型, 在Simulink 中搭建PID 控制电磁悬浮系统的程序框图, 然后将 Magnet 中的径向电磁悬浮系统模型导入Simulink 控制程序中, 建立径向电磁悬浮系统Magnet / Simulink 联合仿真控制模型, 最终实现了径向电磁悬浮系统PID 控制仿真。结果表明: Magnet / Simulink 联合仿真方法可实现对悬浮控制过程中的电磁力、转子速度、转子位移等参数变化情况的实时监测; Magnet / Simulink 联合仿真方法不但提高了电磁悬浮控制仿真的效率, 且为探究控制方法或控制器参数对电磁悬浮系统的影响提出了一种新的思路。 相似文献