改进的PLSR算法在大坝安全监控中的应用

针对自变量中含有过多与因变量无关的信息时应用偏最小二乘回归算法将出现偏差的问题,引入改进的偏最小二乘回归算法对坝体水平位移建立数学模型,并以安徽陈村混凝土拱坝为例进行分析.结果表明,改进的偏最小二乘回归算法通过正交投影变换解释矩阵能有效改善噪音的影响,建立的统计模型在保证解释能力的前提下其拟合效果和预测能力较偏最小二乘回归算法均有所提高.     

浙江省居民生活用电阶梯式电价研究

本文根据浙江省居民的收入水平和差距及历年的居民生活用电量，详细分析了居民的用电价格弹性和收入弹性，并把居民生活用电水平分成低、中、高收入三个组，确定阶梯式月用电量区间。再根据居民生活用电电费支出占收入的比重，引入居民电费支出承受力系数，确定低、中、高收入组的阶梯电价，使居民生活阶梯式电价的设计更趋合理，既照顾到低收入群体必需的基本电能消费，又有利于促使高收入群体的节约能源。     

拉姆齐定价理论在分时电价中的应用研究

摘要： 在电力市场中,分时电价的应用越来越普遍。针对日负荷曲线波动剧烈、峰谷差较大等问题,文中将拉姆齐定价理论引入到分时电价的制定当中。根据用户的需求弹性和电力企业供电边际成本的差异,通过运用价格手段使用户更合理用电。算例分析表明,运用拉姆齐定价原理制定的分时电价,一定程度上能够平滑负荷曲线,可降低尖峰电量。     

一种考虑居民经济承受力的生活用电电价可调整空间模型

从考虑居民经济承受能力的角度提出了一种基于需求弹性理论的居民生活用电电价可调整空间模型。分析了电费与居民生活电价、居民人均年收入的关系,提出了电费变化的弹性分解模型,并提出了居民对电费变化可承受能力的模型。在这2个模型基础上,导出了居民生活用电电价可调整空间模型的数学公式。算例分析表明,该模型切实可行,具有实际意义,为政府相关部门制定居民电价政策提供了考虑社会稳定、社会居民方面的理论依据。     

水文预报因子选择中两种不同方法的对比分析

鉴于合理选择预报因子和预测方法是提高中长期水文预测准确性的重要环节,以青海省西宁市为例,采用单相关系数法和相关概率法对气温和降水资料进行相关性分析,并在此基础上进行线性和非线性回归预测。结果表明,在给定95%置信度条件下两种相关性分析方法均通过检验,气温和降水线性相关显著,可将气温作为预报因子进行降水预测,但线性回归预测结果不理想,而采用最小二乘支持向量机的非线性方法预测结果较理想。     

锅炉烟气含氧量预测混合模型及应用

影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,根据某电站锅炉特点选取煤种参数、煤量、风量、蒸汽流量、排烟温度、燃烧器摆角等15个影响燃烧的参数作为烟气含氧量的预测参数,将偏最小二乘回归与神经网络相耦合,利用偏最小二乘回归对数据提取主成分,建立了烟气含氧量预测混合模型。利用此模型进行了参数影响烟气含氧量的分析,并针对最优的风量、低位发热量这两个参数提出了锅炉运行优化目标值。     

逐步回归和偏最小二乘回归模型在混凝土重力坝变形监测中的应用

针对重力坝变形监测中单一回归模型存在的不足,引入水位、温度和时效各因子,分别建立了逐步回归模型和偏最小二乘回归模型,选取A电站14年的资料共88组样本点,分别采用两种模型对上下游方向S02单测点进行分析。结果表明,两种模型在很大程度上对混凝土重力坝变形监测结果分析均适用,实测值与逐步回归计算值和偏最小二乘回归计算值基本吻合,但偏最小二乘回归模型各水位、温度和时效各因子有效避免了舍弃线性相关自变量,对大坝变形的影响较逐步回归模型更加接近实际规律,在大坝变形监测中将二者方法得到的结果结合起来,得到的监测资料更为准确。     

基于偏最小二乘回归的锅炉传热预测建模

由于传热机理复杂,形式简单的、适用于实时在线计算的锅炉传热模型精度通常不高.利用偏最小二乘回归方法建立了锅炉传热量预测模型.该方法将建模预测类型的数据分析方法与非模型式的数据认识分析方法有机地结合起来,有效的克服了自变量的多重相关性.基于偏最小二乘回归的锅炉传热量预测模型精度高,物理意义明确,较普通最小二乘回归模型更合理的解释了锅炉传热机制.该建模方法可用于船舶蒸汽动力系统等大型动力系统的仿真以及基于模型的控制系统研究.     

水效率相关因素的偏最小二乘回归分析

为分析用水效率的影响因素及其相关性,纳入所有自变量且克服多重共线性,采用偏最小二乘法建模,研究中国2019年的用水效率相关因素。结果显示,该方法有效描述了变量的相关关系。与万元GDP用水量相关性较高的因素为自然条件、社会发展水平、一产增加值的GDP占比和水行业劳动力比重。整体经济用水效率东高西低。与耕地实际亩均用水量相关性较高的因素为自然条件和一、二产业增加值的GDP占比。农业用水效率为中高西低。与万元工业增加值用水量相关性较高的因素为自然条件、污水处理率、城镇化率和水行业资本比重。工业用水效率东高中低。与人均公共用水量相关性较高的因素为人均水资源量、年降水量、污水处理率、人均GDP和一、二产业增加值的GDP占比。地区因素与公共用水效率的相关性小。研究成果可为水资源优化管理与合理利用提供参考。     

基于PLS的高压共轨柴油机NO_x排放和最高燃烧压力模型

利用偏最小二乘(PLS)回归方法建立了一台高压共轨增压中冷柴油机在1 600r/min时NOx排放和最高燃烧压力的预测模型,模型的物理意义明确。采用扭矩、轨压、喷油提前角、循环喷油量、燃油消耗率、过量空气系数及其二次项和交互项作为预测变量的模型,NOx回归模型标定样本交叉舍一预测偏差均方根值(Rh)和检验样本预测均方根值(Rt)分别达14.0×10-6和15.0×10-6,最高燃烧压力回归模型的Rh和Rt值分别为0.144MPa和0.173MPa,可以满足发动机NOx排放和最高燃烧压力标定要求,大幅降低标定工作量。该PLS回归变量选择和模型优化方法实用、可靠,可用于PLS回归模型的优选。     

西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现

本文介绍了西北电网短期负荷预测软件系统。该系统包含相似日、时间序列、人工神经网络和偏最小二乘回归分析四种短期负荷预测方法。预测结果表明该系统能够满足西北电网短期负荷预测的需要,预测结果合理,界面友好、操作方便,在很大程度上提高了调度人员的劳动效率。     

基于偏最小二乘回归法的电站锅炉炉膛出口烟温调整试验研究

针对某电厂的锅炉炉膛出口烟温进行了调整试验.通过数据预处理和偏最小二乘回归分析,建立了炉膛出口烟温的统计学模型.通过分析模型的影响因子,进行了运行参数的调节,给出了不同负荷下锅炉的合理运行工况.试验结果表明:通过调节炉膛出口烟温,可提高燃烧效率,减少煤耗.利用偏最小二乘回归方法分析试验数据,有助于调试人员掌握被调对象的运行特性,且便于寻找最佳工作点.     

统计回归方法在电站锅炉氮氧化物排放量监测中的应用

通过对电站锅炉煤燃烧过程中氮氧化物生成模型的分析，确定了与氮氧化物生成量密切相关的锅炉运行参数。使用燃烧火焰图像处理技术和辐射传递方程反演测量，得到炉膛温度场变量。将锅炉运行参数和温度场变量联合构建一个输入数据矩阵，利用偏最小二乘法对锅炉运行过程中的氮氧化物排放值进行估计。并同实测值进行对比。分析结果表明：该种方法可以用于在线实时预测污染物的排放量。图1表3参9     

基于偏最小二乘回归的氨法烟气脱硫效率预测

以影响氨法烟气脱硫效率的主要参数作为输入变量,以脱硫效率作为输出变量,采用偏最小二乘回归法建立了氨法烟气脱硫效率计算模型并对电厂脱硫效率进行了预测.结果表明:采用氨法烟气脱硫效率计算模型得出的预测值与实际运行数据的最大相对误差小于4.0%,模型的平均误差为0.53%,说明该烟气脱硫效率计算模型的预测精度较高,能够满足烟气脱硫效率预测的工程需要.     

基于数值天气预报的光伏组件温度预测研究

为解决目前实验仿真中通常采用环境温度或固定数值替代光伏组件温度,导致建模结果偏差较大的问题,该文基于数值天气预报(NWP),采用自适应偏最小二乘回归法、BP神经网络法和集合预报法建立光伏组件温度预报模型,对17块不同倾角的光伏组件温度进行分析和预测.结果表明,集合预报法的预测效果最佳且具有普适性,在秋冬季,0°～25°...     

基于经典偏最小二乘模型的CO_2排放量宏观驱动因素分析

CO2排放量可认为是社会、经济、自然等多种宏观驱动因素共同作用的结果。基于此,本文通过采集1952～2006年期间我国CO2排放量相关的36个指标,用经典偏最小二乘模型(PLS)对它们的重要性进行辨识。结果表明:重要的宏观驱动因素是总人口量、城市人口率、GDP及人类生产生活等活动强度较大的指标(如财政收入与投资、运输与邮电、医疗卫生及文化教育),不重要的宏观驱动因素则为人类活动强度较弱的指标(如农村人口、艺术表演水平和金融外贸活动)或自然环境条件等。据此,提出了几点有利于低碳将来的对策建议。     

基于 PLS-SVM 的开关柜局部放电检测方法

摘要： 超声波检测法是高压开关柜局部放电检测的一种有效方法,但目前基于超声波信号检测原理开发的局部放电检测产品主要有信号幅值检测、将信号降频至音频从而监听检测,具有检测结果不够准确、对检测人员要求较高等缺点。该研究提出了一种基于偏最小二乘（partial least squares,PLS）特征降维和支撑向量机（support vector machine,SVM）的开关柜局部放电检测方法,首先计算超声音频信号的声学特征,并采用PLS进行降维处理,然后采用SVM分类器来区分局放和非局放音频信号。实验结果表明,所提方法比传统阈值方法具有更高的识别准确率,并且降低了对检测人员的要求,具有更好的普适性。     

递推最小二乘与误差自回归联合实时校正方法

在实时洪水预报中采用速推最小二乘法和误差自回归实时校正方法，提高了模型计算精度，实例验证应用效果良好。     

基于小生境遗传算法的Hi-PLS回归模型优化

在以递阶偏最小二乘法建立回归模型的基础上,利用小生境遗传算法的快速、全局搜索优化功能对模型中的回归系数进行重新评估,建立了基于小生境遗传算法的递阶偏最小二乘大坝安全监控模型.工程实例与模型对比分析结果表明,经小生境遗传算法优化的递阶偏最小二乘回归模型不仅比原模型提高了拟合精度,且增强了预测能力.