高温超导电缆终端预制式应力锥气隙缺陷仿真及改善措施

高温超导电缆终端预制式应力锥可有效改善终端电场分布从而降低终端电场强度,但预制式应力锥在制造过程中可能会出现一些气隙缺陷,使电缆终端电场畸变、集中,引起局部放电甚至发生击穿致使高温超导电缆损坏。基于球型和长型两种气隙缺陷类型,建立了7种缺陷模型,通过有限元软件仿真得到各缺陷模型终端电场的分布和最大值,并根据仿真结果给出了改善措施。     

基于非线性回归的工业废水排放量预测方法

由于进行工业废水排放量预测的过程中,没有分析工业废水排放量影响因素,导致预测结果精度较低,提出基于非线性回归的工业废水排放量预测方法。分析工业废水排放量影响因素,将城市居民人均生产总值（GDP）和工业生产总值作为预测变量,从区域统计年鉴和中国统计年鉴中收集数据样本,并对数据进行对数化处理;根据选取的预测变量建立非线性指数模型,并在此基础上建立工业废水排放量非线性回归模型;通过对模型参数确定和精度检验,将数据代入到模型中对其进行非线性回归分析,输出工业废水排放量预测值。经实验证明,设计方法的预测精度最高可达99%,具有较好的预测精度,在工业废水排放量预测方面具有良好的应用前景。     

基于多元线性回归的地下水开采可靠度模型

针对各种不确定性因素直接影响地下水资源评价结果的可靠性问题,基于多元线性回归模型的统计分析,以地下水开采可靠度为核心,提出了基于多元线性回归模型的地下水开采可靠性分析方法,结合传统多元回归分析与现代工程可靠性分析实现了基于多元线性回归的可靠度分析,并以淮北市地下水开采为例进行了计算分析.结果表明,该方法简单、实用、可行.     

基于非线性模型的动力电池容量损耗的预测

为了对动力电池容量损耗进行有效的预测,文章利用R语言通过对动力电池组充放电性能实验数据进行分析,得到了放电持续时间、终止电流、开路电压与容量损耗的函数关系。针对动力电池容量损耗问题,提出了基于非线性模型的动力电池容量损耗的预测分析模型,在此基础上绘制了动力电池容量损耗曲线,对电池容量损耗进行了有效的预测,并对动力电池的性能做出评估,提高了动力电池的管理水平。     

基于温度近因效应的多元线性回归电力负荷预测

为分析负荷与温度的关系,充分利用有用的气象信息,以结构简单、解释能力强的回归预测方法为基础,提出基于温度近因效应的多元线性回归负荷预测模型。在构建回归模型时,引入虚拟变量描述负荷在年、周和日周期上的周期性变化规律,对周分类时兼顾考虑节假日负荷特殊性及与休息日负荷的相似性,对节假日及其邻近日做相应转换;在近因效应方面,采用滞后时温度和24h移动平均温度。研究结果表明,考虑温度近因效应可较大程度提升负荷预测精度。     

基于多元自适应回归样条方法的RMR系统预测岩体变形模量

在采用岩土分级系统RMR估计变形模量时,需假设组成系统的所有参数对变形模量有着完全相同的关系,这一内在假设降低了经验公式的精度。为此,引入多元自适应回归样条(MARS)构建模型。实例分析表明,MARS模型的适用性较好,各项指标均优于多元线性模型和多项式模型;MARS模型对变量的重要性分析表明,测量深度、完整岩石的单轴抗压强度(UCS)和岩石质量指标(RQD)对变形模量有更强的影响,而地下水情况(GW)与变形模量不存在相关性。     

基于多元线性回归直膨式太阳能热泵性能预测

针对直膨式太阳能热泵(DX-SAHP)系统运行工况复杂、系统热力性能预测较为困难的问题,提出基于多元线性回归算法的系统性能预测模型.在对环境参数和运行参数与系统性能系数(COP)之间相关性分析的基础上,利用Python语言编写了具有自学习能力的训练模型程序,分别将春秋季、夏季和冬季工况下的实验数据作为模型样本训练数据,...     

基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法研究

为了及时发现电缆中存在的潜伏性缺陷,研究一种基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法。首先根据传输线理论建立电缆计算模型,然后采用快速傅里叶逆变换（IFFT）将电缆首端反射系数谱转换到空间域,最后利用缺陷定位诊断函数DF（x）实现电缆局部缺陷的定位和诊断。针对存在典型局部缺陷的10 kV交联聚乙烯（XLPE）电缆仿真分析,当选取适当的测试频率和测试点数,缺陷定位误差最低可达0.01%。定位曲线中缺陷对应的DF（x）幅值受分布参数的影响,与电容变化的程度线性相关;缺陷长度在一定范围内,DF（x）幅值与缺陷长度成正比;随着缺陷到电缆首端距离的增加,DF（x）幅值成指数衰减;此外,电缆上多处缺陷的诊断结果相互独立。结果表明,该方法具有良好的灵敏度和精确性。     

基于阻抗谱加窗傅里叶变换的电缆多段缺陷识别方法

电缆各类潜伏性缺陷的识别和定位对电力运维具有重要意义,然而现有电缆检测方法无法在故障产生前对电缆老化、局部破损等缺陷检测进行定位。提出了一种基于电缆宽频阻抗谱的无损局部缺陷检测方法,可以有效地定位电缆早期缺陷,避免演变产生电缆故障事故。建立电缆分布参数的数值模型,研究了电缆阻抗谱特征规律,对比分析不同老化程度的潜伏性缺陷的出现对电缆阻抗谱的影响,分析了不同潜在缺陷的频域阻抗谱特征;对含有缺陷的电缆阻抗谱进行离散傅里叶变换,并以切比雪夫窗函数对积分变换的结果进行处理,实现了对多段潜伏性缺陷的准确定位。实验和仿真结果表明：该方法可以实现电缆上多段潜伏性缺陷定位,通过窗函数算法可以显著抑制噪声,提升定位精度。为电缆故障定位技术改进提供了新的技术手段。     

基于SCADA数据的风力发电机组振动的多元线性回归分析与研究

文章应用多元线性回归函数分析各参量对机组振动影响的大小,找出影响风力发电机组振动的主要因素和次要因素。通过分析发现,不论是机组的轴向振动还是侧向振动,风轮转速所带动的传动链的振动对机组的振动影响最大,桨距角的变化导致的机组载荷的变化对机组振动的影响次之,风速变化所产生的载荷的影响最小。     

从新能源车回归模型预测无人船艇动力系统的发展

基于多元线性回归方法,探究新能源汽车商业成功的影响因素并总结动力系统发展规律,包括动力方案选择与设计参数重要度排序等,在此基础上建立新能源汽车动力系统模型,再针对船舶的具体情况做出修正,将得到的模型迁移到无人船艇上,从而预估无人船艇动力系统未来发展趋势.     

基于非线性状态估计的电缆隧道火灾隐患监控预警方法

电缆隧道中由于设备运行状态或线路老化问题造成的电缆隧道火灾对其运维影响最为严重,为了保证电缆隧道的可靠运行,文章提出基于非线性状态估计的电缆隧道火灾隐患监控预警方法.通过对电缆隧道总故障发生几率进行降序排序,确定隧道状态,采用非线性状态估计算法构建电缆隧道状态预估模型,使用嵌入式监控设备采集电缆隧道状态数据,为电缆隧道...     

基于多元线性回归与时间序列分析的燃烧室故障预警研究

为尽早发现电站燃气轮机的燃烧室在运行期间出现的故障隐患,发出报警信息提醒运行人员处理,在提取燃机操作台的监测参数之后,将时间序列分析与多元线性回归相结合进行故障预警.首先采用指数平滑方法对单时间序列指标透平平均排温进行拟合以及预测,通过透平排温的预测结果间接判断燃烧室的燃烧状况;然后选取合适的解释变量与被解释变量建立燃...     

基于自回归滑动平均模型的风力发电容量预测

利用时间序列分析法对富锦风电场风电机组发电容量时间序列进行分析,通过长自回归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中,采用3种定阶方法分别建立了不同的ARMA模型,并在对比分析了不同模型的优缺点之后对其进行加权平均综合处理,最终得到较理想的预测模型,使风力发电容量短期预测的归一化平均绝对误差降到7%以内。     

基于广义回归神经网络模型的径流预测研究

为提高径流预报精度,构建了基于广义回归神经网络模型的径流预测模型并将其应用于浙江丽水小溪流域中,对白岩测站50年月平均径流资料进行模拟研究,并与BP神经网络模拟结果进行对比。结果表明,广义回归神经网络预测精度较BP神经网络模型高,更接近径流监测实测值,平均相对误差为11.06%,且预报结果比较稳定,为径流时间序列模拟提供了一种更优的建模方法。     

基于非线性电导绝缘的随桥敷设高压直流电缆接头电-热场分布及优化设计

针对随桥敷设高压直流电缆接头绝缘电-热场分布问题,开展基于非线性电导增强绝缘的高压直流电缆接头电场优化设计方法研究,探究电-热-机械应力多物理场作用下聚合物绝缘材料的非线性电导率特性对直流电缆接头绝缘电场分布的影响规律,分析高压直流电缆接头增强绝缘优化设计方法。结果表明,碳化硅(Silicon carbide, SiC)掺杂大幅增强了硅橡胶绝缘的非线性电导率,提高了硅橡胶绝缘的非线性系数参数,降低了非线性电导率的阈值电场强度。当桥梁梁箱温度达到40℃时,直流电缆满载运行条件下电缆接头最大场强位于应力锥根部,达到40k V/mm;非线性电导复合绝缘可显著降低中间接头应力锥三结合点处电场强度,抑制附件增强绝缘的电场畸变。采用非线性电导硅橡胶绝缘作为高压直流电缆接头增强绝缘材料,可弥补电缆接头应力锥无法有效抑制接头绝缘直流电场畸变的不足。研究结果可为随桥敷设高压直流电缆接头绝缘电场调控与设计提供理论与试验基础。     

基于线性回归模型的尿素喷嘴温度场预测分析

基于Design of Experiment(DOE)试验测温数据,采用线性回归分析方法,得到自主开发的水冷式尿素喷嘴6个关键位置的温度回归方程模型.实测温度值和预测温度值差值<5℃,表明模型精度较高.柴油机台架试验结果显示,预测温度误差为-4.4℃ ～5.7℃,表明尿素喷嘴温度回归模型可用于实际应用项目的开发预测,可在项目开发前期预测尿素喷嘴内部结晶和过热失效风险.     

基于FLAC3D的多元线性回归法地下厂房初始地应力场反演重构

地下厂房初始地应力分布是影响厂房围岩稳定及工程设计的重要因素。根据某抽水蓄能电站地下厂房地应力实测资料及工程地质条件,建立有限元计算模型,基于FLAC3D计算了7种构造载荷下应力响应值,通过Matlab对地应力实测值与响应值进行了多元线性回归分析,实现了初始地应力场反演重构。结果表明,实测值与反演值复相关系数达0.982,反演模型精度较高;地下厂房水平主应力占主导地位,且NEE向主应力影响较大;重构地应力场最大压应力的方位角为72.9°～88.9°,与主厂房轴线夹角较小,表明地下厂房轴向选择较为合理。     

基于非线性高斯混合回归的燃煤锅炉NOx排放浓度预测模型

为了准确测量锅炉出口的NO_x排放浓度,针对燃煤锅炉的复杂非线性,提出了一种基于非线性高斯混合回归(Nonlinear Gaussian Mixture Regression, NGMR)的NO_x排放浓度预测方法。采用滑动时间窗方法,结合奇异值分解实现稳态判定;进一步采用互信息(Mutual Information, MI)判断不同变量与NO_x排放浓度的相关性,确定模型输入变量;利用选定的输入变量,基于NGMR建立NO_x排放浓度预测模型;基于某660 MW燃煤机组运行数据,将提出的NGMR模型分别与人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型、支持向量回归(Support Vector Machine, SVR)模型以及极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)模型进行对比分析。结果表明：NGMR模型预测均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为4.66 mg/m³,平均绝对误差(Me...     

基于多元线性回归的风电机组齿轮箱温度预警研究

正风电机组的后期运行维护成本相当高,因此实时状态监测在风电机组中的应用越来越重要。风电机组齿轮箱的状态监测参数主要有温度、振动、油液等指标。目前大多数风电机组齿轮箱的故障预警机制较单一,如设定油池温度高于75℃报警,高于80℃停机;设定轴承温度高于90℃报警,高于95℃停机。这种常规的温度预警有一定的局限性。本文通过建立风电机组正常运行状态下的多元线性回