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在实际工况中,风机齿轮箱的故障样本多呈现不均衡特征.为克服样本不均衡性给诊断效果带来的影响,提出了一种基于LSGAN(最小二乘对抗网络)和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断方法.首先,采用LSGAN算法用于少数类故障样本的生成处理,将具备原始样本特征的生成数据扩充样本集使其分布均衡,采用VMD方法分解样本集中各类故障的振动信号,计算各模态分量的MPE多尺度排列熵值以提取信号特征;再通过KPCA方法降维处理,获得故障样本的特征向量,将其代入KELM模型诊断.实验表明,LSGAN算法克服了GAN在生成故障样本中梯度消失、训练不稳定和数据质量差等问题;VMD-MPE-KPCA方法可有效提取故障特征.该方法有效地提高了非平衡齿轮箱故障样本的诊断精度. 相似文献
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为促进微网间的能量互济和协调控制以及平抑微网与配网之间的功率波动，文章提出了可交易能源（transactive energy，TE）框架下的微网群动态电能交易策略。首先，设计了基于可交易能源平台的微网群电能交易结构，保证了市场参与者的隐私安全，提高了电能交易的灵活性；其次，构建了微网群动态电能交易模型，以计及储能电池退化成本和可控负荷调度补偿成本的微网成本最低为目标优化电能报价，以微网群电能交易成本最低为目标优化电能交易量，通过多轮竞价以协调微网间的电能交易，促进系统供需平衡，减小微网与配网之间的交互功率；最后通过3个互联的微网分析验证所提策略的有效性和经济性。 相似文献
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考虑多主体主从博弈的多微网协调优化调度 总被引：2，自引：0，他引：2
为促进微网间能量互济及提高系统运行经济性,提出考虑多主体主从博弈的多微网协调优化调度模型,该模型包括日前和实时两个调度阶段.在日前调度阶段,以计及储能运行成本和负荷调度补偿成本的微网运行成本最低为目标建立多微网优化模型;在实时调度阶段,基于储能日前充放电计划及可再生能源和负荷功率波动,构建发电微网和用户微网之间的Stackelberg主从博弈模型,以协调微网间电能交互.同时发电微网之间的价格竞争通过非合作博弈进行模拟,用户微网的用电行为通过演化博弈进行模拟,并证明博弈模型均衡解的存在性.最后通过算例分析验证所建模型的有效性与经济性. 相似文献
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