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《动力工程学报》2020,(3)
为了保证机组在调峰过程中快速响应负荷指令以及减小主蒸汽压力的波动,分析了汽轮机初压变化对机组安全性、稳定性、经济性和快速性的影响以及不同负荷段对上述特性的需求,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌粒子群优化(CPSO)算法建立了热耗率预测模型并确定660 MW机组各典型负荷下的最优初压。提出了将性能试验优化曲线与文章优化曲线相结合的新的滑压策略,即机组在动态调节时采用文章优化曲线运行,而在稳定工况下采用性能试验优化曲线运行,并将该滑压策略添加到协调控制系统的主蒸汽压力设定值生成回路中进行仿真验证。结果表明:新的滑压策略不仅能提高机组在动态调节时的变负荷速率,还能维持机组在稳态工况时的经济性。 相似文献
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为解决由于风电预测中出现的波动性和随机性造成风电功率预测精确度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、Tent混沌映射、随机游走的麻雀搜索优化算法(sparrow search algorithm,SSA)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)的组合模型。首先应用鲸鱼优化算法(whales optimization algorithm,WOA)对VMD的核心参数(K值和惩罚系数α)进行自动寻优。经过WOA-VMD对原始风电功率时间序列分解过后,引入改进的麻雀搜索算法SSA优化最小二乘支持向量机LSSVM中的学习参数,然后对分解得到的各个子序列建立SSALSSVM预测模型;最后叠加各个子序列的预测值并得到最终预测值。经实验仿真对比,该文组合模型较现有单一预测模型和普通组合模型在预测精度上有较大提高。 相似文献
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为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出了一种基于云粒子群算法(cloud particle swarm optimization,简称CPSO)优化支持向量机(support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法。首先,将云理论与粒子群算法(PSO)相结合得到CPSO算法;其次,通过CPSO算法优化的SVM得到诊断模型;最后,通过ZT-3转子试验台进行汽轮机转子常见故障模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究。结果表明:与PSO-SVM模型相比,CPSO-SVM的诊断模型可以准确、高效地识别出故障类型,证明了该诊断方法的有效性和可行性。 相似文献
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针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS—SVM)的预测模型。由于LS—SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS—SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化(0uantum—behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)参数选择的加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS—SVM)的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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精准的负荷预测对提高电网规划水平和准确指导投资具有重要意义。针对经验风险最小化的组合预测模型存在过拟合的缺点,提出了一种基于社会学习多目标粒子群优化算法,并利用偏最小二乘回归模型、支持向量回归模型、灰色预测GM(1,1)模型,引入权重的不确定性函数信息熵来表征期望风险,综合考虑经验风险和期望风险的组合预测模型。仿真结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提方法具有更高的预测精度,社会学习多目标粒子群优化算法具有更强的全局搜索能力和优化性能。 相似文献
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针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法。对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32%。将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。 相似文献
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为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于量子位Bloch坐标编码自适应的改进后正弦余弦算法(ASCA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法.首先将ASCA算法与经典的人工蜂群优化算法(ABC)、教与学优化算法(TLBO)和正弦余弦算法(SCA)进行比较,最后利用某600MW超临界汽轮机组现场运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将ASCA算法优化的FLN模型(即ASCA-FLN模型)的预测结果与FLN、ABC-FLN、TLBO-FLN和SCA-FLN模型的预测结果进行比较.结果表明:ASCA-FLN模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率. 相似文献
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基于加权最小二乘支持向量机的月度负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到实际电力负荷预测中各数据的重要程度并不相同,在标准最小二乘支持向量机回归算法的训练样本中设置权值系数,建立了加权最小二乘支持向量机模型,以实现样本的优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果;同时考虑到粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法对模型参数进行优化,引入优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,使算法具有动态适应性。将改进的模型应用于江西省萍乡市月度负荷预测中,结果表明本文方法与常规方法相比降低了预测误差,且速度较快。 相似文献
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提出一种优化的支持向量机风速组合预测模型,首先通过模糊层次分析法对参与组合的单项预测模型进行遴选,在当前风速样本集下自适应决策预测效果较优的单项预测模型的输出值作为支持向量机的输入,将实际风电场风速值作为支持向量机的输出,并采用粒子群算法优化支持向量机组合模型的参数。基于实际运营的风电场数据进行仿真分析,自适应遴选出BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和遗传算法优化BP神经网络这4种单项预测模型参与支持向量机组合,结果表明所提方法的预测精度不仅高于单项模型,且高于线性组合预测模型和神经网络组合预测模型。 相似文献
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针对原始风速信号非线性和非平稳性的特征,提出一种新的改进经验小波变换(IEWT)方法,该方法可将风速信号分解成一组有限带宽的子序列,以降低其不稳定性。在此基础上,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),提出基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机(IEWT-LSSVM)的短期风速预测方法,并通过模拟退火粒子群优化算法(SAPSO)对相空间重构参数以及LSSVM模型的2个超参数进行共同优化。最后以华北某风电场采集的风速信号为算例,结果表明基于IEWT-LSSVM的预测模型能有效追踪风速信号的变化,在单步预测和多步预测上均具有较高的预测精度。 相似文献
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电池荷电状态(SOC)作为电池管理系统(BMS)重要参数之一,准确估计SOC尤为重要。由于SOC在估计过程中常会受到电压、电流、充放电效率等众多因素的影响,因此很难准确估计SOC。为了提高SOC的估计精度,本工作提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)机器学习的锂离子电池SOC估计模型。将该电池的电流、电压和温度作为模型的输入向量,SOC作为模型的输出向量,为了更好的获得LSSVM模型的参数,提出了利用自适应粒子群算法来进行参数优化,从而获得高精度SOC估计模型。通过恒流充放电实验采集的数据,并和未优化的粒子群优化的LSSVM、支持向量机(SVM)神经网络(NN)相比,所提模型的SOC估计精度误差为1.63%,验证了算法的有效性。 相似文献