基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测

提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义。文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型。首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日。其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型。最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高。     

改进相似度的模糊聚类算法在光伏阵列短期功率预测中的应用

提出一种基于改进相似度的模糊聚类算法的光伏阵列短期功率预测方法,通过通径分析得到气象因子对光伏阵列日发电功率的影响权重。根据各个因子的权重自定义综合了加权相似系数和加权距离系数的统计量-相似度,建立模糊相似矩阵将历史日样本划分为若干类。然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立BP神经网络发电预测模型,并利用差分进化算法对构建的BP神经网络的参数进行了全局寻优。以实际数据对所提模型进行了验证,并与传统的基于相似日选取的光伏功率预测模型进行了对比,结果表明该模型具有更高的预测精度,有利于光伏发电系统并网运行和电网安全经济调度。     

基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型

光伏发电功率对光伏发电的可靠性起着决定性作用。针对Elman神经网络收敛速度慢、训练时间较长的问题,利用果蝇算法(FOA)来优化Elman神经网络的权值和阈值,从而提高运行效率。建立了基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,并给出了算法设计及编码方案。仿真实验结果表明,FOA-Elman模型预测精度比传统Elman神经网络模型预测精度高,更适合于光伏发电功率预测。     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。     

基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。     

基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测

为进一步提高光伏发电功率预测的准确度,从而将思维进化算法(MEA)和Elman神经网络相结合,通过MEA优化Elman神经网络权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,建立MEA-Elman神经网络预测模型并对其测试。结果表明,与原有光伏预测模型比较,该预测模型能够有效提高光伏预测的有效性和精确性。     

基于模糊识别的光伏发电短期预测系统

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。     

基于相似日理论和PCAＧPSOＧBP的光伏发电功率预测

针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日理论和主成分分析(PCA)-粒子群算法(PSO)-BP神经网络的光伏发电功率预测模型.考虑不同季节下发电功率差异较大,通过灰色关联度选取预测日的相似日,采用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行降维处理,利用降维后的相似日气象数据和历史发电功率数据来建立PSO-BP预测模型.试验验证,该方法与单一BP神经网络、PSO-BP预测模型相比,功率预测精度得到提高.     

基于GRA-EGA-LSTM模型的短期光伏功率预测

对光伏发电功率进行预测可为电力系统调度提供参考,有利于电网的安全稳定运行。为了提高光伏发电功率预测精度,采用灰色关联度分析法(Grey Relation Analysis, GRA)寻找待预测日的相似日作为训练样本;采用精英保留遗传算法(Elitist Model of Genetic Algorithm, EGA)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的超参数进行寻优;将相似日的光伏功率和气象因素数据作为训练样本代入超参数寻优后的长短期记忆网络进行预测。通过仿真测试,基于GRA-EGA-LSTM组合预测模型的短期光伏功率预测精度要优于传统的LSTM模型。     

基于Kmeans-SVM的短期光伏发电功率预测

短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要的意义。提出了一种基于K均值算法(Kmeans)和支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测方法。根据短期光伏发电特性和光伏发电季节特性,组织预测模型的训练样本集。通过K均值算法对训练样本集进行聚类分析,在聚类得到的各类别数据上分别训练支持向量机。预测时根据预测样本的类别使用相应的支持向量机进行发电功率预测。经实验表明所提出的方法相较于传统的BP、SVM模型精度有了明显的提升,具有较好的工程应用潜力。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

车载动力电池组温升特性仿真及实验研究

利用ANSYS有限元软件对车载LiFePO4锂离子电池组进行温升特性仿真分析,同时,通过高低温实验箱和放电电流控制器模拟电池组的工作环境,对锂离子电池组进行了放电实验,对电池组温升特性进行了分析,以验证ANSYS模拟仿真的正确性与真实性,据此获得锂离子电池热稳定性及安全性随放电电流、温度变化的规律,以及在电池组串联过程中随体积/表面积之比变化的规律,以得到其更真实的热特性。