组合预测模型在电力系统负荷预测中的应用研究

本文基于灰色预测模型、滑动平均模型和指数平滑模型这三种单一预测模型,采用方差-协方差策略,建立组合预测模型。然后结合老挝电力系统的概况,对老挝的全国年用电量进行预测和分析。结果表明,组合预测模型的预测精度明显高于各单一预测模型,即组合预测模型的相对误差小于各单一预测模型的相对误差,说明组合预测模型具有相当的适用性和优越性。     

高铁单线路基循环累积变形分析方法及其可靠度分析

 极限状态设计方法是我国铁路工程走向国际的重要步骤,而路基循环累积变形是设计中控制标准之一。基于永久应变经验公式,提出列车荷载作用下路基循环累积变形的预测模型,通过1∶1路基模型试验验证了该预测模型的适用性。在此基础上,引入动应力及路基填料参数的变异性,建立路基循环累积变形的极限状态方程,并根据武广线现场实测数据确定路基面动应力幅值的变异系数。通过可靠度指标对计算参数变异系数的敏感性进行分析,分析动应力及填料参数的变异性等控制因素的影响作用,并确定了变异程度控制范围作为实际工程中的控制标准。可靠度分析的方法考虑了荷载及填料参数的不确定性因素,使得理论预测更加接近工程实际。     

中子活化在线分析仪在水泥生料配料中的应用

水泥生料配料的质量直接影响熟料的质量、产量及能耗,目前国内水泥生产线的原料配比控制大多采用以实验室X荧光分析仪为主的质量控制系统,本文分析了这种质量控制系统存在的分析滞后、样品代表性差、人为因素误差时有发生等问题现状。中子活化在线分析仪采用瞬发γ中子活化分析技术,通过检测特征γ射线的能量和强度,辨识物料元素种类及含量,以实现水泥生料配料在线实时质量控制,每小时可进行60次生料配比分析计算和调整。中子活化在线分析仪应用于水泥生产后,静态标定和动态运行标定结果表明,中子活化在线分析仪性能稳定,检测精度高,生料和熟料率值合格率和稳定性均有所提升。     

浅析煤炭机械技术的发展探索

文章依据我国的煤炭行业和煤炭机械技术的发展情况,煤炭机械技术明显提高的主要原因以及未来的发展趋势,提出了我国煤炭机械技术水平提继续提高的建议。为我国煤炭行业继续发展起到推动作用,也为煤炭行业一体化进程起到推进作用。     

基于LSTM+FP-Growth算法的印刷设备故障预警及诊断

印刷凹印设备对连续运行要求较高,且设备传动系统检修困难,这些问题都将导致企业无法完成对设备的短周期维护及设备故障的实时预警。针对现状,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络和FP-Growth算法相结合的预警模型。采用FP-Growth关联规则挖掘算法实现对设备历史运行数据及故障记录的特征提取,构建频繁模式树,获取与故障相关的诊断规则,完成故障诊断专家知识库的建立。运用LSTM网络训练模型得到设备运行参数的时空特性,实现对下一时段参数特征变化的预测。分别使用现场数据与预测数据,借助专家知识库完成对设备的故障诊断及故障预测。通过测试分析,表明此模型的应用能有效提升印刷设备故障诊断的准确率,并能对设备起到提前预警的效果。