基于即时学习算法的短期负荷预测方法

针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中,用以选择当前电力系统负荷的建模邻域,提高系统短期负荷模型预测的精度。利用相似度阈值对局部模型进行自适应更新,增强系统负荷模型实时性。利用Matlab对某市宛城区的负荷量进行预测,结果表明,基于即时学习算法的电力系统短期负荷预测模型误差更小,系统预测精度更高。     

基于相似日算法及集成学习的短期光伏预测模型

随着分布式发电系统的日益增多,光伏发电预测逐渐成为影响电力系统运行及调度的关键.本文提出一种基于改进相似日算法和集成学习的短期光伏发电混合预测模型.应用改进的相似日算法在历史数据中找到相似日,将相似日数据和气候因素等作为Bagging集成学习的输入变量,对其进行建模训练.通过公开的光伏数据集进行验证,并与传统的神经网络...     

基于JITL的电量预测高斯软测量建模研究

为了解决工业过程受本身结构特征、外界因素等影响而存在严重的非线性和时变性等问题,本文提出了一种基于输入输出综合性相似度指标的即时学习高斯过程软测量建模方法。在该方法中,将样本数据进行归一化处理,首先利用传统的基于距离和角度的相似度指标分别对样本输入输出变量进行相似度计算,进而对相似度进行综合,最后选择出最终的相关样本集,建立高斯过程回归软测量模型,将所提基于输入输出相似度指标的即时学习高斯工程软测量模型应用于城市日用电量数据的预测。研究结果表明,所提出的软测量建模方法可以实现对日用电量数据的高精度预测且预测结果具有较小的误差。因此可表明该方法可在电量预测中具有一定的应用可靠性,可以在电力市场预测分析中得到广泛的应用。     

综合业务管控系统容器平台的构建及开发

针对燃煤电厂脱硫系统出口SO2质量浓度难以稳定控制的问题,提出了一种基于改进粒子群算法（IPSO）优化长短时记忆（LSTM）神经网络的IPSO-LSTM预测模型。首先利用主成分分析（PCA）计算各个变量的贡献率从而筛选出模型的辅助变量,实现辅助变量的降维。其次,利用改进粒子群算法确定LSTM神经网络的神经元数量、学习率和迭代次数。最后,将选定的辅助变量作为IPSO-LSTM预测模型的输入,预测出口SO2质量浓度,采用国内某电厂2×600 MW机组脱硫数据进行仿真,并与相关11种模型进行对比。仿真结果表明,本文模型预测误差最小,其均方根误差为0.98 mg/m3,平均相对误差为1.81%;与传统LSTM、LSSVM模型相比,预测精度分别可提高72%和81%;与其他相关模型相比,改进的PSO可以提高PSO的全局寻优能力和收敛速度,当LSTM神经网络具有2层隐含层时,IPSO-LSTM模型预测精确度最高。     

多变量系统的神经元解耦控制

论述了神经元解耦控制系统的三种典型结构,其中包括神经解耦器分别位于控制器之前和之后的两种串联结构和一种反馈结构;给出了三种系统结构中神经解耦器的指标函数;提出了基于系统灵敏度矩阵的解耦控制学习算法,该算法考虑了多变量系统各变量之间的相互干扰,在更广泛的意义上探讨了多变量系统的神经元解耦控制。     

330 MW 机组湿法烟气脱硫控制系统目标值优化

基于火电机组脱硫系统在实际运行过程中积累的历史数据,采用数据挖掘的方法对系统的重要运行参数进行优化,挖掘出在满足脱硫效率要求时经济效益最大的最佳运行参数值。提出了一种模糊关联规则挖掘算法,对某330 MW机组石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统运行优化目标值进行确定。针对历史运行数据利用竞争凝聚算法决定分类数、软化划分边界并构造优化的模糊数据集,以满足脱硫效率为前提,以经济效益作为优化目标,利用模糊Apriori关联规则挖掘算法得到的频繁项集进行关联规则挖掘,最终得到运行参数最优目标值,实验结果和理论分析表明挖掘结果能为电厂脱硫系统的经济运行作出贡献,可以作为指导机组优化运行的重要依据。     

基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型

随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测。通过对影响输出功率各项因素的分析,得出了预测模型输入变量选择的理论依据;为了提高模型在各种天气条件下的预测精度,提出了相似日选择算法和训练样本确定方法;针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用增加动量项和可变学习率相结合的方法对其进行了改进。最后通过预测结果分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

基于PAM和ELM的电力短期负荷预测相似日选取算法

为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度,提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析,对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日,以相似日的特征变量为依据分别求取每个相似日的权重,累加求和作为负荷的预测值。将预测值与实际值进行比对,结果表明该算法精度和效率均优于传统的前馈神经网络算法。     

基于信息物理融合和XGBoost-MPGA算法的燃煤电厂脱硫系统运行优化

针对脱硫系统运行优化过程中脱硫效率回归模型精度不够,及运行优化方案在实际运行中难以有效执行的问题。该文提出一种基于信息物理融合和XGBoost-MPGA的脱硫系统运行优化方法。通过构建XGBoost脱硫效率回归模型作为脱硫变动成本函数的变量,利用MPGA寻找脱硫变动成本最低时对应的脱硫效率,然后逆向求解出脱硫效率回归模型中液气比、吸收塔浆液pH值、吸收塔液位优化值。通过实例分析表明,XGBoost-MPGA相比BP神经网络、随机森林和GBRT回归模型具有更好的预测性能,且与XGBoost-SGA比较,在脱硫变动成本极值寻优过程具有更好的稳定性和收敛性。并通过信息物理融合方法消除了脱硫物理设备在运行优化操作后对脱硫变动成本信息的影响,提高了运行优化操作方案的可靠性和经济性。     

基于神经元网络的球磨机解耦控制

针对球磨机这类多变量系统的特点,提出了一种基于神经元网络的解耦控制算法.详细分析了该算法在多变量系统中的工作机理,给出了控制回路参数整定方法.结果表明该算法且有较好的解耦控制效果.     

建设故障信息远传系统必要性的分析

调度自动化系统失效是美加大停电的重要原因。故障信息系统,独立于调度自动化系统,可作为调度人员掌握现场第一手资料的另一途径,但不能作为调度自动化的替代品。分析了建设故障信息系统的必要性。     

10kV交联电缆接头施工工艺分析及改进措施

研究了引起绝缘击穿、发生危及电缆安全运行的电缆接头故障.分析了10 kV交联电缆接头制作工艺引起绝缘损坏的原因,结果表明:发生电缆接头故障的主要原因是施工中的杂质、水气及气隙进入电缆接头,使得电缆接头绝缘存在缺陷造成发热、局部放电或击穿,施工工艺是影响电缆接头质量的重要因素.提出了对提高电缆接头质量有参考价值的改进措施.     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

天气因素对配电网可靠性影响的探讨

异常天气对元件可靠性及配电网可靠性的影响很大,采用传统评估方法获得的元件故障率评估结果往往与实际统计结果差异较大。为此,将天气状态划分为正常天气、恶劣天气和灾害天气3种状态,并建立故障率一天气模型,采用序贯蒙特卡罗模拟法来探讨天气因素对元件故障率的影响。采用灵敏度分析法对在3种天气状态下的元件故障率与元件平均故障率的关系进行算例分析,结果表明非正常天气对配电网可靠性的影响十分显著,元件平均故障率将随着非正常天气的增多而显著增大。     

并联混合型有源电力滤波器的PSIM仿真研究

提出了一种利用仿真软件PSIM来研究和开发电力电子新装置的方法,并以韶冶谐波治理系统的设计过程为例, 说明了该方法与目前广泛使用的PSB仿真方法相比,具有更快的收敛速度和更友好的人机界面,使得研究电力电子系统更为简单。     

基于离散空间矢量调制的直接转矩控制系统的仿真研究

针对异步电动机直接转矩控制(DTC)系统存在转矩和磁链脉动等缺点,提出一种基于离散空间矢量调制(DSVM)的DTC系统。根据转矩、磁链误差和速度的不同,在高低速应用不同的开关表,达到改善异步电动机运行性能的目的。仿真结果表明,利用该方法可明显改善异步电动机的电磁转矩脉动。     

一种电梯门机调速控制器研制

针对电梯门机用交流电机变频器市场上变频器价格昂贵,设计了一种高效、低成本、功能完备的小型变频器.主要介绍了变频器的功能与结构,利用SPWM专用芯片,采用V/f控制方式,用软件程序实现对SPWM波形的优化和功能控制.试验结果表明系统的性能指标良好,有一定推广应用价值.     

曳引式防爆电梯检验要求与内容之探讨（续）

文章阐述了曳引式防爆电梯验收和定期检验工作的程序和流程,提出了具有资格的检验人员正确检验曳引式防爆电梯的内容与方法,从而确保曳引式防爆电梯的检验工作高质量并安全地进行。     

基于离散空间矢量调制的直接转矩控制系统的仿真研究

针对异步电动机直接转矩控制（DTC）系统存在转矩和磁链脉动等缺点，提出一种基于离散空间矢量调制（DSVM）的DTC系统。根据转矩、磁链误差和速度的不同，在高低速应用小同的开关表，达到改善异步电动机运行性能的目的。仿真结果表明，利用该方法可明显改善异步电动机的电磁转矩脉动。     

基于FPGA的CSD编码乘法器

在数字滤波、离散傅里叶变换等数字信号处理中,乘法运算是一个最基本的运算,乘法运算的速度决定着数字系统的运算速度。本文通过理论与实验研究相结合的方法介绍CSD编码乘法器的运算法则及其在FPGA中的实现过程。通过与二进制乘法器相比较,证明CSD编码乘法器在减少对FPGA资源的占用和提高运算速度方面具有明显的效果。