基于投影寻踪-K均值的相似洪水动态识别方法

针对K均值算法无法直接应用于高维时间序列相似性分析的问题,基于相似洪水动态识别理论,结合K均值算法和投影寻踪模型的特点,构建了基于投影寻踪-K均值的相似洪水动态识别方法,并以池潭水库历史洪水为例进行验证。结果表明,基于投影寻踪-K均值的相似洪水动态识别方法具有一定的适用性,能够克服洪水间的相位问题,相似性识别结果合理,可为防洪调度提供决策支持。     

基于相似洪水动态展延的水库防洪调度决策方法及其应用

鉴于实时洪水预报预见期难以满足水库实时防洪调度决策的时间尺度需求,相似洪水动态识别及展延是提升洪水情势预见性的有效途径。因此,将相似洪水动态展延相关理论与水库防洪优化调度模型相结合,提出了基于相似洪水动态展延的防洪调度决策方法,并以池潭水库为例,分别从展延水量效益、防洪决策效益分析相似洪水动态展延决策方法的适用性。结果表明,提出的水库防洪调度决策方法可有效降低决策风险、保障了上下游防洪安全。     

基于动态权重的水文时间序列相似性分析方法

水文时间序列相似性分析对于洪水预报、防洪调度等具有参考作用.针对洪水特征的关注重点随研究问题的不同而变化,构建了由过程形态和特征值组成的相似指标体系和加权综合相似性度量指标,提出了基于动态权重的相似性分析方法.引入混合交叉赋权法的原理,在不同研究问题中对相似指标赋予不同权重,然后利用相似指标结合权重查找出相似水文时间序...     

基于相似性识别的短期负荷动态预测方法

统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分,基于相似性识别原理,提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗,清洗后得到实验数据;其次在考虑数据大小相似性的同时,引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列,建立备选相似序列集;考虑时间间隔与季节因素,从备选相似序列集中选取历史最相似序列,最终实现日负荷预测;随着新信息的进入,实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,证明了所提方法的可行性与有效性。     

基于DTW算法的电力调度语音识别研究和应用

上海崇明电网采用一套主配网站一体化系统,来满足电力调度的日常需求.通过将语音识别功能引入调度平台,根据电力调度专用术语和沪语习惯用语,建立了常用基础语音库.针对电力调度的特殊工作环境,提出了改进的动态时间规整(DTW)算法与高斯混合-隐马尔可夫模型(GMM-HMM)相结合,可屏蔽掉工作场合的其他噪声,提高语音识别准确率...     

基于动态水位流量关系的水动力洪水预报模型研究

鉴于下边界条件对水动力洪水预报模型精度的影响,采用提高下边界条件的质量来提高洪水预报精度,在考虑中下游地区洪水易受变动回水顶托影响的基础上,提出了动态处理水位流量关系下边界的方法,即利用最新信息,并采用分段线性拟合的方法动态拟合新的水位流量关系作为下一时刻的边界条件进行洪水预报,使模型边界具有一定的实时修正功能。在资水流域水动力洪水预报模型中的应用表明,该方法预报精度较高。     

基于改进灰关联分析的相似洪水动态识别与预报方法

实时洪水预报是优化流域防洪减灾方案的重要支撑信息,基于洪水相似性的相似洪水预报是一种延长实时洪水预报预见期的可行途径。为改进灰关联分析法在相似洪水识别与预报中的应用效果,通过引入置信度距离、离势系数权重,加强传统灰关联方法的抗差能力,减少相似性分析过程中的信息损失,并将改进后的方法应用于相似洪水识别与预报过程中,最后结合池潭水库实测雨洪资料进行验证分析,预报精度评价结果表明,该方法预报精度优于传统灰关联分析法,可作为实时洪水预报的辅助方法。     

稀疏化动态模态分解算法在发动机缸内流场研究中的应用

采用大涡数值模拟方法模拟了发动机缸内冷态流场,连续计算100个周期,获得了缸内多循环流场数据库,模拟结果通过粒子图像速度场测量技术(PIV)测量试验进行了验证.然后,采用动态模式分解(DMD)算法分析动态非线性系统流场数据库,以识别其流动特性.结果表明:DMD算法能够有效识别缸内涡团脉动频率,提取对应的流场结构,有利于发现在发动机整个工作过程中具有大衰变率的不稳定流场结构.此外,改进的"稀疏化"DMD算法可有效地对最重要的流场结构进行低维近似,这将有利于寻找影响和控制发动机缸内流场动态演化的方法.     

有P级后效的多阶段决策系统及1+P级滑动算法

针对一类有后效性的多阶段决策系统，在分析系统模型性质的基础上，给出了复原子策略概念及I P级滑动算法，并将系统模型及算法用于水库对区间洪水补偿调节计算，解决了动态规划方法对状态的无后效性要求。     

非侵入式负荷动态识别方法的研究及工程应用

随着非侵入式负荷监测技术应用场景不断扩展,负荷类型日趋多样化,基于单层特征的静态识别方法需要构造更加全面、复杂的特征,难以兼顾负荷识别的准确度及速度。提出一种基于多层特征组的动态识别方法,综合考虑不同负荷特征提取的采样频率、监测窗口宽度、计算复杂度和负荷特征存储量等构建分层特征组,针对负荷群中不同的负荷类型提取不同的特征组作为分类特征以降低特征的综合提取代价,最后基于支持向量机多分类算法实现按需识别负荷类型。BLUED数据库的仿真对比分析和实际某工厂的工程测试结果表明,基于多层特征组的动态识别方法不仅能够提高负荷的综合识别速度,也能提升相似负荷的识别准确度,在负荷相似及投切频繁的场景下能够兼顾负荷识别准确度和速度,具有较好的工程适用性。     

基于NWP相似性分析的超短期光伏发电功率预测

针对相似气象情况下,光伏电站发电功率接近的实际情况,提出一种基于数值天气预报(NWP)相似性分析的超短期光伏发电功率预测方法.该方法根据皮尔逊相关系数找到与被预测时刻相似的天气预报数据,根据相似时刻的实际功率估计出被预测时刻的功率.该方法能高效的根据天气预报数据预测发电功率,运算速度快,与神经网络相比预测有着更优的效果...     

基于预报调度的河口村水库汛限水位动态控制域研究

开展实时预报调度是实现汛限水位动态控制的重要手段之一,构建了以削峰率最大为目标的水库实时防洪调度模型,提出了防洪库容分期动态使用的方法,选取河口村水库历史洪水及百年一遇洪水过程,通过实时预报调度仿真,在保证足够安全裕度的条件下,确定了河口村水库汛限水位动态控制值的上限为250m,在不增加防洪风险的前提下,多场次洪水平均可增加的洪水资源利用量为4 070×104 m3。     

GFS降雨预报图数值化处理算法在洪水预报中的应用

鉴于大部分气象系统对外发布的降雨预报信息均为降雨预报图的形式而不能直接用于水库调度,设计了一种GFS降雨预报图数值化处理算法,可计算出降雨预报图中任意像素点的降雨数值预报信息,然后利用计算出的GFS降雨数值预报信息与洪水预报模型耦合来进行洪水预报,并以桓仁水库2010年的一场洪水为例进行了验证。结果表明,利用该算法计算出的降雨数值预报信息可应用于洪水预报,具有较好的应用前景。     

距离度量学习法在水库静库容调洪演算中的应用

静库容法和动库容法是水库调洪演算最常用的方法,与动库容法相比静库容法简单快速,所需资料较少,在水库蓄水期和消落期可直接用于水库调洪。但由于未考虑入库向出库转换的时间延迟,在汛期易造成较大的库水位计算误差。对此,设计了距离度量学习算法,对当前的预报样本,先使用静库容法计算库水位;然后根据学习的距离度量,从历史样本中寻找若干个与当前水情相似的样本,用这些相似样本的库水位计算误差的线性组合对当前样本的计算库水位进行修正,改善其精度。以三峡水库2009～2017年的数据作为训练集,以2018年的数据作为测试集,试验结果表明距离度量学习算法能够显著改善汛期库水位的计算精度。     

基于If Then Else规则的热电联产系统能量调度方法

为了降低热电联产系统能量调度算法计算的复杂度,减少计算时间,提出了一种基于If-Then-Else规则的热电联产系统能量调度方法。通过引入逻辑变量来描述设备的启停状态和工作模式,建立混合逻辑动态模型,在模型预测控制的框架下,根据实时电价以及本地能源、电力负荷和热力负荷的预测结果,为模型中的二元决策变量赋值,从而将模型中的混合整数线性规划问题转化为线性规划问题。最后,通过仿真将本文提出的方法和混合整数线性规划方法进行比较,结果表明,本文所采用的方法在性能上几乎没有损失,平均计算时间降低65%。     

基于动态矩阵的溶解氧自适应预测控制方法

针对污水处理系统中溶解氧大时滞的精确模型难建立,且缺少有效控制等问题,提出了一种以动态矩阵为基础的自适应预测PID控制方法,以此达到控制溶解氧的目的。该算法建立了溶解氧控制的广义被控对象的预测模型,并在对溶解氧控制滚动优化中考虑能耗经济优化因素,利用反馈校正调整模型预测误差,从而有效克服了溶解氧大时滞的精确模型难建立等问题。仿真试验表明,与PID控制相比,所设计的控制算法能改善系统的动态性能,鲁棒性更强。工程模拟调试也验证了该控制策略的可行性。     

基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测

为提高短期电力负荷预测精度,针对电力负荷序列的周期性、随机波动性等特点,提出一种基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测模型。该模型先将模糊均生函数算法引入负荷预测领域,同时应用逆推理论改进模糊均生函数的构造过程,然后将其与最优子集回归算法相结合,建立短期负荷预测模型,最后使用该模型进行预测。以山东电网某市的负荷数据为例,对该模型进行了验证,并与实际负荷数据及传统均生函数模型的预测结果进行对比。结果表明,所提模型能有效提高短期负荷预测的精度,具有很好的实用性。