发电量预测模型的研究

应用中位移动平均法,将辽宁省发电量分解成趋势项和周期项,提出了以预测模型。预测结果表明此方法简单,有效。     

上海市发电量叠合预测模型的研究

分析了上海市发电量数据的特点,给出了叠合模型。应用2阶对称滑动平均方法提取了趋势项。根据叠合模型可进一步分解出周期项和随机项。利用数据资料对上海市发电量作了实例计算。并将叠合模型与ARIMA的预测结果进行了比较。预测结果表明此方法简单有效。对于含有趋势性和周期性的时间序列辨识、预测具有一定的参考价值。     

力矩式自整角机的圆图

力矩式自整角机的比力矩与阻尼时间是两项主要的技术指标。在一般情况下这两项指标是相互制约而不可兼得的,只是在某种特定情况下两者才是相辅相成兼而有之。故设计人员要想把一台电机设计得既要得到较大的比力矩又要获得较短的阻尼时间确实是个难题。本文根据阻抗与导纳的反演原理,把力矩式自整角机绘成圆图,对上述问题进行了较详细的讨论。设计者可依据用户所提的指标(比力矩与阻尼时间)从圆图上确定电机应当选取的参数。也可以根据所选取的电机参数,从圆图来核实所设计的电机是否符合用户所提出的指标。因此,可简化设计工作,并取得较佳设计方案。本文的圆图讨论在本所三种产品上进行了验证,结果非常吻合。     

电力标准化信息

3月19日，电力部发布了两项电力行业标准和报批一项推荐性电力国家标准，这两项电力行业标准的编     

基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法

间谐波是非整数倍基波频率的谐波信号,对电网的危害日益严重,因此,准确地分析间谐波的特征对电力系统具有十分重要的意义。提出一种基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法。自适应最优核时频分布理论是一种现代信号处理方法,它是采用非线性变换处理非平稳信号的时频分析方法。文章首先对信号求取模糊函数,并在模糊域采用自适应最优高斯核函数来抑制交叉项,然后求模糊函数的二维傅里叶变换,从而得到仅有自项分量的时频分布。该法用于多分量、时变的含有间谐波的信号分析,具有很好的时频聚集性,强自适应性和抗噪声性能,且不受交叉项的影响,时间–带宽积几乎可以达到Heisen-berg不确定性原理给出的下界。仿真结果表明了该方法的有效性。     

双线性DC/DC变换器混杂建模与优化控制

Boost、Buck-boost和Flyback等DC/DC变换器的连续时间状态空间模型实际上是由一组双线性微分方程来描述的,这类变换器控制的主要难点在于双线性项的处理和变换器所固有的混杂特性。对此,提出了一种针对这类DC/DC变换器的混杂建模和优化控制方法。该方法首先将开关周期等分为多个子周期,并通过迭代推导出变换器在开关周期内的离散时间状态更新函数。然后将双线性项在整个状态-输入空间内进行分段线性化处理,从而建立变换器的混杂模型。以Boost和Buck-boost DC/DC变换器为例,分别建立了其混杂模型,并进行了优化控制。最后通过实验对比分析了两种DC/DC变换器的优化控制效果,从而验证了该方法的通用性、有效性和优越性。     

净水行业两项国标即将实施

正由全国家用电器标准化技术委员会归口制定的GB/T30307-2013《家用和类似用途饮用水处理装置》和GB/T30306-2013《家用和类似用途的饮用水处理内芯》两项国家标准,将于2014年8月正式实施。净水行业标准体系即将增加新成员。据悉,这两项标准制定项目2008年就已由沁园申请立项,并得到有关标准部门批准。如今,5年时间已过去,这两项国家标准的实施日期终于确定。     

基于风速时间周期特征的风电并网系统风险评估方法

目前的风电并网系统风险评估方法多采用风速的概率分布模型,评估的是系统全年的风险指标,不能反映风速和系统风险的时变特征。提出了风速的时间周期特征,并将其描述为风速长期、平缓的月变化趋势和短期、快速的日波动特征两部分的叠加。用时间周期拟合函数表示风速的月变化趋势,用服从特定概率分布的随机变量表示风速的日波动特征,通过对多年风速样本进行曲线拟合来建立风速的时间周期特征模型。根据该模型模拟得到的时变风速建立风电场出力模型,采用蒙特卡洛模拟方法计算风电并网系统中长期风险指标,反映了系统风险的时变特征。以IEEE-RTS79系统及某风电场实际风速为例,验证了所提方法的有效性。评估结果可为电力系统规划、中长期调度和月发电计划制定等提供重要参考。     

电力系统月负荷的季节性周期预测模型

应用移动平均数字滤波的方法,将电力系统月负荷分解成长期趋势项和季节周期项,提出了月负荷的季节性周期预测模型和估计模型参数的方法;并以实例加以说明.     

基于ICEEMDAN分解与SE重构和DBO-LSTM的滑坡位移预测

滑坡位移预测是防灾减灾的一项重要工作,针对位移分解后趋势项和周期项重构的合理性问题以及周期项位移预测精度不高的问题,提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）、样本熵（SE）以及蜣螂算法（DBO）优化的长短期记忆网络（LSTM）组合模型进行位移预测。以八字门滑坡为研究对象,利用ICEEMDAN方法将滑坡累计位移进行分解,并用样本熵值表征分解得到的子序列,将其重构为趋势项和周期项位移。之后利用LSTM模型预测趋势项和周期项位移;通过灰色关联度的方法确定周期项位移的影响因素。考虑到LSTM网络中超参数的随机性会影响模型预测精度,引入蜣螂优化算法获取LSTM最优超参数,最终将预测得到的趋势项和周期项位移叠加得到累计位移。本文所提的ICEEMDAN-SE-DBO-LSTM模型预测周期项位移的RMSE、MAE、R2 3项指标分别为1.803 mm、1.584 mm、0.988,相较于DBO-BP,LSTM,GRU和BP模型预测效果更优,证明了模型的有效性。     

加权马尔可夫链在负荷预测中的应用

利用小波将月售电量序列进行分解,对不受气象因素影响的趋势项和周期项,分别采用趋势外推和周期图法进行预测,对受气象因素影响的随机项,应用模糊聚类的方法确定分级标准,将观测值之间的相关系数作为权值,采用加权马尔可夫模型进行预测,然后进行综合。该法避免了精度较低的月气象资料对负荷预测精度的影响,不仅得到了未来月售电量的具体值,而且得到了其所属的区间,因此更加符合实际。最后给出了预测实例,验证了所提方法的有效性。     

家电产学研合作之惑

一项立即就能投产的项目上不上？上!一项还需要半年研发时间的项目接不接？考虑一下!一项还需要一年以上研发时间的项目是否合作？不感兴趣!这是与一些家电企业老板谈及与外部项目人合作话题留下的印象。由于工作关系，几年来经历了一些企业与外部项目人的合作接洽或谈判，感觉企业老板们的思维有两个特点。其一，看市场成熟度和回报周期。产品是否能快速进入市场并获得认可和回报主导着老板的决策。以市场需求为主导和以获得回报为根本的思维方式，是许多院校及科研院所合作项目所欠缺的。其二，看前景和投入。     

加权马尔可夫链在负荷预测中的应用

利用小波将月售电量序列进行分解,对不受气象因素影响的趋势项和周期项,分别采用趋势外推和周期图法进行预测,对受气象因素影响的随机项,应用模糊聚类的方法确定分级标准,将观测值之间的相关系数作为权值,采用加权马尔可夫模型进行预测,然后进行综合.该法避免了精度较低的月气象资料对负荷预测精度的影响,不仅得到了未来月售电量的具体值,而且得到了其所属的区间,因此更加符合实际.最后给出了预测实例,验证了所提方法的有效性.     

基于奇异谱分析的长时交通流混合预测模型

长时交通流预测是综合交通运输系统规划的重要组成部分,也是宏观交通流管理政策制定的重要依据。 针对时序预测 中存在较多噪声及单一模型预测效果不稳定等问题,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的混合预测模型,以提高实际应用中交 通流序列预测的精度与效率。 首先将原始数据经过奇异谱分析后重构为趋势项、周期项和残差项,其中趋势项运用支持向量回 归(SVR)进行预测,并引入灰狼优化(GWO)算法对模型参数进行优化,周期项利用带遗忘机制的在线序列极限学习机(FOSELM)预测,最后叠加两部分得到预测结果。 以真实交通流数据开展实验,本文所提出的混合预测模型的平均绝对误差为 215. 15,均方根误差为 278. 51。 整体结果表明,该模型能够解决单一模型预测结果误差波动大、预测效果不稳定等问题;相比经 验模态分解(EMD)以及未经处理的时间序列,各模型对经过奇异谱分析的时间序列的预测误差均有所减小,进一步证实了奇 异谱分析在时间序列分解中的有效性。     

基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的短期负荷预测

电力负荷是具有一定的周期性和随机性的非平稳时间序列,传统的预测方法是建立在负荷是平稳序列的前提下,难以精确的预测.为了进行有效的预测,提高预测精度,提出将经验模式分解EMD(Empirical Mode Decomposition)和最小二乘支持向量机LS-SVM(Least Square Support Vector Machine)相结合对短期负荷进行预测.首先,运用EMD将负荷序列自适应地分解成一系列不同尺度的本征模式分量IMF(intrinsic mode function),分解后的分量突出了原负荷的局部特征,能更明显地看出原负荷序列的周期项、随机项和趋势项;然后,根据各个IMF的变化规律,采用合适的核函数和超参数构造不同的LS-SVM进行预测,最后对各分量的预测值进行相加得到最终的预测值.仿真试验表明,此方法具有较高的精度和较强的推广能力.     

信息之窗

微电机行业修订两项国家标准近日,全国微电机标准化技术委员会在西安组织召开了《控制微电机通用技术要求》、《电工术语控制电机》两项国家标准的修订工作组会议。西安微电机研究所、中国电子科技集团第二十一研究所、北京和利时电机技术有限公司等单位的专家及相关技术人员参加了会议。据悉,这两项标准为微电机行业的重要基础标准,是其他产品技术标准修订的重要依据,修订好这两项标准对微电机行业今后的发展,以及微电机标准体系的完善都有着重要的意义。会议中,参会人员对两项标准进行了深入讨论,提出了相应的修改意见。与会代表一致认为:…     

我所理解的"学习型组织"

“学习型组织”是由美国麻省理工学院根据系统动力学的观点,经过系统分析和实践探索而提出的当代世界新的管理理论。该院教授彼得·圣吉(Peter M．Senge)调查了几千家企业的兴衰成败后撰写,并于1990年8月在美国出版《第五项修炼——学习型组织的艺术与务实》一书,该书对这一理论作了集中表述。创建“学习型组织”有很多种模型,麻省理工学院推荐的五项修炼是被广泛采用的一种重要模型。以下是我对“学习型组织”的几点理解与思考。学习型组织是全体成员全身心地投入并有能力不断学习、创新的组织学习力包括学习的动力、毅力和能力。如果一个组织的成员,没有明确的价值观和奋斗目标,没有危机感,不肯学习,就一定不会有什么辉煌而且很快会被淘汰。现在全世界都已经形成共识：市场竞争、企业之间的竞争说到底是学习力的竞争,而不是过去所说的人才的竞争。因为知识更新的周期     

爆炸危险场所工程设备监理的实践及启示

南阳爆炸危险场所工程设备监理中心于2004年下半年承接并完成了两项爆炸危险场所设备工程的监理任务，一项是对石家庄某国内知名制药企业药品冷藏库防爆电气工程实施监理，一项是对一国际知名跨国化学公司投资建设的江苏某化工企业化学品冷库防爆电气工程实施监理。这两项冷库防爆电气工程监理的实施，尽管两家冷库内储存的爆炸性物质不同，但对于工程设备监理而言，两个工程都是化学品冷库，     

基于采样数据的非线性阻尼振荡器的混沌控制研究

本文针对Duffing模型非线性阻尼振荡器提出了一种新的基于采样数据的混沌控制算法。直接由采样数据构造控制器 ,并不断进行控制项的迭代与更新 ,在每个采样周期内控制项保持不变。给出了这样一个由连续时间动态和离散时间动态构成的混合动态系统的控制渐进稳定性分析结果。仿真表明了控制算法的有效性     

基于状态空间模型的电力需求增长率分析

电力需求增长的周期性波动规律是进行电力规划时必须考虑的重要因素,而经济的周期变化是影响电力需求周期变化的主要因素.文章基于系统动力学的状态空间模型对电力需求与国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)增长率时间序列分别进行周期项与趋势项的分解,发现电力需求与GDP分解的周期项之间存在很强的相关关系;基于此关系及电力需求增长率序列数据自身的变化规律,采用计量经济模型预测了2004～2008年我国电力需求增长率,以期为当前的电力规划工作提供参考数据.