考虑充电桩最优效率的电动汽车有序充电模型

在电动汽车有序充电过程中,充电效率的评估和优化有助于提升调度模型的精确度。提出一种考虑直流充电桩最优充电效率的电动汽车有序充电模型。首先,分别对直流充电桩中Vienna整流器部分与双有源桥DC-DC部分进行损耗建模,并使用Pareto优化方法求取最优充电效率。然后,以电网运行、电池电量、充电功率和用户行为作为约束条件,构建最优负荷波动率目标函数,并通过粒子群优化方法进行求解。最后以南京城区某大型充电站的夏季负荷历史数据为参考,利用MATLAB软件分析有序充电模型的执行效果,负荷波动率从0.912降低到0.833。实验结果表明,考虑直流充电桩最优充电效率的有序充电模型能较好地降低负荷波动率。     

共享充电桩下负荷时间分布均衡的小区电动汽车充电方案优化

针对电动汽车充电负荷增加、电网安全性降低,以及停车困难小区只能使用共享充电桩等问题,提出了一种充电桩选择与电动汽车充电优化的组合模型。该模型以共享充电桩之间充电时间标准差和全天充电负荷标准差之和最小为目标。考虑到电动汽车充电桩分配方案以及电动汽车充电方案两者的重要程度并不相同,提出了一种随着迭代次数的增加,变化概率不断改变的动态概率遗传算法。将改进后的遗传算法求解该模型,通过求解一个算例,进一步阐述所提算法的原理和过程,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于GA-IPSO-KPCA和变权组合模型的电动汽车充电方法

需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于变权组合模型的电动汽车充电方法。首先,针对数据掉线缺失问题,使用K均值和反距离加权方法对数据进行插值;然后,使用改进的混合核主成分分析算法对完整数据进行主成分提取,并使用改进粒子群优化算法自动确定混合核函数的权重。基于真实电动汽车数据的实验结果表明,所提方法能够准确地预测需求电压和需求电流,具有实际意义和可行性。     

基于多时间尺度的电动汽车充电过程故障在线预警方法

为了保障新能源车辆的安全、平稳运行,并且缓解环境危机,加速开发和推广应用新能源车辆,分析单体电池基本性能,为了准确清晰的表征电池电压的变化趋势,采用"电压差归一化曲线"来进行分析动力电池组安全特性,以短期和中长期不同时间尺度为依据制定电动汽车充电过程故障在线预警控制策略,主要研究了电池充电温升因素影响下的中长期充电预警控制策略,并建立目标函数,利用遗传算法进行优化控制,最后利用充电桩监控平台提供的充电状态信息数据,对所提出的基于电池模型的充电设施充电数据在线预警进行了验证.     

基于变分模态分解与门控循环单元网络的云资源预测

云供应商为用户提供所需资源,分配不足可能会导致服务质量下降,分配过度则会导致资源浪费,因此准确预测资源使用情况至关重要.由于用户使用云资源的情况各不相同,不确定因素多,时序数据往往伴随着高随机性和非平稳性的特点,增加了预测的难度.为了捕获非平稳性数据更多信息,提高云资源使用情况的预测精度,提出基于变分模态分解(VMD)算法和门控循环单元(GRU)网络的预测模型(VMD_AGRU).首先将原始时序数据通过VMD算法分解成多个相对平稳的模态分量;再将蚁狮优化(ALO)算法集成到GRU模型中去,分别对分解后的本征模态分量进行预测,利用优化算法自适应地选择最优参数;最后整合每个分量的预测结果得到最终的云资源使用情况预测结果.在公开数据集上进行预测,并与未优化的GRU、差分自回归移动平均(ARIMA)和反向神经网络(BPNN)等进行对比.CPU利用率预测的实验结果表明,与并未分解且未优化的GRU模型相比,所提出的模型在预测精度上有48.1％的提升,验证了该方法的有效性.     

基于用户数据的电动汽车充电桩网络攻击模型

电动汽车(electrical vehicle, EV)的用户数据是优化EV充电成本的关键数据,对用户数据的操纵可能导致错误的充电成本,使充电桩运营商蒙受经济损失。针对EV充电桩,提出了一种基于用户数据的网络攻击模型,该模型通过篡改接入EV充电桩的用户数据生成虚假的充电计划,从而提高充电桩的充电成本。所提出的攻击模型为一种基于混合整数线性规划的两层优化模型,在上层生成注入EV充电桩的恶意用户数据,下层为EV充电计划优化算法,通过应用KKT条件使两层优化模型转化为单层优化攻击模型。仿真以一个虚拟充电站场景为例,相较于无攻击情况,该攻击模型通过提高EV的充电能量或移动EV的充电时段增加了充电站的总充电成本,验证了该攻击模型的可行性和危害性。     

基于图卷积神经网络的充电量预测模型

针对现有的电动汽车充电量负荷预测模型准确性低、稳定性差等问题，提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)和小生境免疫—狮子算法(NILA)改进的预测模型，实现电动汽车充电量的准确预测。同时，本研究还设计三相交流充电桩控制系统，其中包括了三相交流充电桩与控制状态检测的硬件电路。实验结果表明，本研究NILA-GCN模型在电动汽车充电量负荷预测中具有较好的准确性，预测误差范围控制在[0.23%,2.86%]。     

基于VMD-GRU的电力短期负荷预测方法

针对电力短期负荷的非平稳性影响预测精度的问题,文中提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的电力短期负荷预测方法。首先,利用VMD对电力负荷数据进行分解,得到一组比原始负荷数据更具有规律性的模态分量;然后,采用GRU网络学习每一模态分量动态变化特征,并对该分量进行预测;最后,将每一分量的预测结果叠加,得到最终的预测结果。采用LSTM、GRU、EMD-LSTM、EMD-GRU、VMD-LSTM、VMD-GRU预测模型进行对比实验,得出VMD-GRU模型的平均绝对百分误差仅为2.081%。实验结果表明,所提的基于VMD-GRU的方法可以有效地提升电力短期负荷预测精度。     

强化数据预处理的BLSTNet-CBAM短期电力负荷预测

针对负荷数据复杂性、非平稳性以及负荷预测误差较大等问题,提出一种综合特征构建和模型优化的短期电力负荷预测新方法.首先采用最大信息系数(MIC)分析特征变量的相关性,选取与电力负荷序列相关的特征变量,同时,考虑变分模态分解(VMD)方法容易受主观因素的影响,采用霜冰优化算法(RIME)优化VMD,完成原始电力负荷序列的分解.然后改进长短期时间序列网络(LSTNet)作为预测模型,将其递归层LSTM更新为BiLSTM,并引入卷积块注意力机制(CBAM)进行预测.通过对比实验和消融实验的结果表明:经RIME-VMD优化后,LSTM、GRU、LSTNet模型预测的均方根误差(RMSE)均降低20%以上,显著提高模型预测精度,且能够适应于不同预测模型.所提出的BLSTNet-CBAM模型与LSTM、GRU、LSTNet相比, RMSE分别降低了35.54%、6.78%、1.46%,提高了短期电力负荷预测的准确性.     

智慧园区电动汽车有序共享充电需求分析

针对智慧园区充电设施少不能满足电动汽车发展需求问题,提出一种适用于智慧园区电动汽车有序共享充电需求建模分析方法,通过分析充电数据提供充电计划,并辅助园区能量管理系统制定有序充电策略.利用功率谱密度估计方法统计分析单个EV充电电流,并通过人工智能网络完成EV在线识别分类工作,基于插入时间、能量和工作日之间的相关性统计分析每个EV充电习惯,利用测量电网侧的电流来预测充电需求,基于核密度估计建立充电需求统计模型.通过某住宅小区充电设施采集的实际数据验证该模型精度的有效性和适用性,为智能园区电动汽车充电提供帮助.     

基于GRU网络的电网故障诊断方法研究

为了提高电网故障诊断的效率和准确性,提出一种基于GRU(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的单相接地故障诊断模型.南方电网数据验证结果表明,基于GRU网络的电网故障诊断模型能够有效诊断单相接地故障,诊断准确率可以达到91.9％.     

基于TLBGA-GRU神经网络的短期负荷预测

短期负荷预测在电网调度安排和电力市场交易中发挥着重要作用,预测精度高,有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。为充分挖掘负荷数据中时序性特征的联系,解决神经网络中由超参数的随机选取导致的预测精度下降问题,提出一种基于教与学的遗传算法（TLBGA）和门控循环单元（GRU）神经网络的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法对原始数据进行相关度分析,剔除冗余特征,使输入与输出保持较好的映射关系,在遗传算法中加入一种基于教与学优化的新型变异算子,用于防止其出现早熟收敛问题,从而提高解的质量。在此基础上,运用改进后的TLBGA算法对GRU神经网络模型进行超参数寻优,更新GRU的模型超参数并使其性能达到最佳状态,以提高负荷预测的精度。对欧洲某地区的电力负荷数据集和美国PJM电力市场公开负荷数据集进行预测,结果表明,该方法的预测精度分别达到了97.1%和97.2%,相比反向传播神经网络、循环神经网络及GRU神经网络模型,具有更高的预测精度。     

基于组合模型的短时交通流预测方法

准确、实时的交通流预测对交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义.然而,由于道路网络拓扑结构约束和交通流随时间动态变化的空时相关特性,交通流预测仍然具有挑战性.为了同时捕获交通流的空间和时间相关性,提出一种将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)相结合的组合模型方法.利用GCU能够灵活处理图结构数据的优点来捕捉各个路段的空间特征,继而发挥GRU在处理时间序列方面的优势挖掘交通流的内在时间规律,空时融合后得到最终预测结果.利用美国交通研究数据实验室的高速公路交通数据对该模型进行仿真验证,结果表明,所提出的GCN-GRU组合模型方法具有更高的预测精度,预测结果优于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和GRU模型等基准预测方法.     

Remaining useful life prediction of bearing based on stacked autoencoder and recurrent neural network

Remaining Useful Life (RUL) prediction play a crucial part in bearing maintenance, which directly affects the production efficiency and safety of equipment. Moreover, the accuracy of the prediction model is constrained by the feature extraction process and full life data of bearings. In this paper, the life prediction method of faulty rolling bearing with limited data is presented including degradation state model and RUL prediction model. In order to obtain health indication (HI) without human interference in the degradation state modeling stage, the bottleneck structure of Stacked Autoencoder (SAE) is utilized to fuse the four selected features into one HI using Intelligent Maintenance Systems (IMS) bearing dataset as training sample. In RUL prediction model, the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network is carried out to establish the model with Standard deviation (Std) input and HI training label. In order to solve the problem of large training error caused by insufficient data in the failure stage of bearing acceleration test, the third-order spline curve interpolation is utilized to enhance the data points. Through parameter analysis, the RMSE and MAE of the test set on the prediction model are 0.032582 and 0.024038, respectively. Furthermore, the effectiveness of the proposed method is further validated by dataset from Case Western Reserve University (CWRU) with different bearing fault degrees. The analysis indicates that the RUL prediction of bearing fault data is consistent with the size of artificial added faults, that is,the more severe the fault the shorter the time of remaining life. The results validate that the proposed method can effectively extract the bearing health state by incorporating feature fusion and establish accurately prediction model for bearing remaining life.     

基于改进深度卷积神经网络的轴承故障诊断

轴承为风电机组的重要且故障频发部件,传统基于轴承振动数据的图像转换的卷积神经网络(CNN)的故障诊断技术存在一定局限性。提出了一种基于改进深度卷积神经网络(IDCNN)的直接时间序列特征提取方法,依据采样频率将原始振动数据划分为单个样本,构建诊断模型训练数据集。设计了一种新型的深度卷积神经网络(IDCNN),自动提取复杂样本数据的故障特征,提高DCNN的鲁棒性和泛化性,并将IDCNN提取的高维故障特征输入到分类器中,从而实现轴承故障的智能诊断。对比实验结果表明本方法有效提升了故障诊断精度。     

基于IEWT-CCE的电动充电站主变流器开路故障检测

直流充电站变流器开关器件的开路故障严重影响电站安全运行.考虑充电站运行中不可避免存在着非高斯测量噪声,提出一种基于尺度空间理论的经验小波变换(EWT)和循环熵(CCE)的变流器IGBT开路故障检测方法.首先,分析非高斯噪声对变流器IGBT开路故障的影响;接着,利用改进EWT方法分解IGBT开路故障时交流侧电流信号,通过...     

BP神经网络辅助的缓变故障双阈值检测法

针对传统$\chi ^2$检测法对惯性/卫星组合导航缓变故障检测效率不高的问题,提出一种基于BP神经网络辅助的缓变故障双阈值检测法.基于BP神经网络建立位置与速度子预测器,实现对卫星导航量测数据的预测,在此基础上根据预测精度提出双阈值的低检测门限,辅助残差chi^2检测法进行故障检测与系统重构.仿真结果表明,对于缓变故障,所提出方法能有效提高故障期间滤波精度、降低漏警率以及组合导航的可靠性.     

基于GRU-LSTM组合模型的云计算资源负载预测研究

日益增多的应用部署在云端使得云数据中心的功耗波动剧烈,从而导致云数据中心资源利用率不平衡,高效的负载预测是解决该问题的关键技术。针对目前负载预测模型预测精度低、预测时间长的问题,建立一种基于门控循环单元（GRU）与长短期记忆（LSTM）网络的组合预测模型GRU-LSTM。该模型的网络结构包括3层,第一层采用GRU,利用GRU参数少、易收敛的特点减少模型训练时间,第二、第三层采用LSTM,结合LSTM参数多的优势提高模型的预测精度。在此基础上,对数据集作缺失值处理和标准化处理,使用随机森林算法对原始序列进行特征选择后得到一组新的序列值,将该序列值作为GRU-LSTM组合预测模型的输入,以对云计算资源进行高效预测。在集群公开数据集Cluster-trace-v2018上进行实验,结果表明,与传统的单一预测模型ARIMA、LSTM、GRU以及现有的组合预测模型ARIMA-LSTM、Refined LSTM等相比,GRU-LSTM模型预测结果的均方误差减少6~9,预测时间平均缩短约10%。     

基于EEMD-GRU网络模型的短期风速预测

为了克服因风速信号固有的震动性、非线性特性引起的预测精度不高的问题, 本文提出了使用集合经验模态分解算法和门控循环单元两种方法相结合的组合模型对风速进行预测. 该模型首先对数据进行归一化处理, 使用孤立森林算法, 剔除异常点, 然后用EEMD (ensemble empirical mode decomposition)方法, 将风速拆分成不同尺度的信号, 消除数据的非平稳性, 将分解得到的相对平稳的分量信号分别送入GRU (gated recurrent unit)模型进行训练, 获得各自的预测结果, 最终风速由所有分量各自预测的结果累加得到. 实验中采用实地采集数据进行实验, 结果证实, EEMD-GRU方法相较于目前主流的EEMD-LSTM、EMD-LSTM等方法, 预测精度有明显提升.