基于CNN-LSTM神经网络的电网调度火电厂短期存煤预测

采用传统的回归拟合进行发电厂存煤量单变量单步预测已无法满足电网优化调度的需求,针对该问题,提出卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的CNN-LSTM神经网络预测模型,利用CNN良好的特征提取能力以及LSTM神经网络特殊的记忆预测功能实现对未来电厂存煤量的精准预测.为了使预测结果更符合实际存煤量,在已有预测结果的基础上进行进一步优化.实例验证结果表明,相较于传统差分自回归移动平均(ARIMA)模型和单一LSTM神经网络模型,所提模型取得的效果更好,且经过优化后的预测精度得到了进一步提高.     

基于改进PSO优化PNN网络的变压器故障诊断方法

根据变压器产生故障时特征气体和故障类型的非线性关系,结合油中溶解气体分析方法,采用了基于改进粒子群-概率神经网络(PNN)的故障诊断方法.针对PNN网络平滑因子按照经验选取的不足,以及使用粒子群优化(PSO)该参数时搜索精度低、容易早熟收敛等缺点,改进粒子群引入遗传算法的变异操作,并在迭代中对惯性权重动态调整和加速因子的线性变化,并用于训练PNN神经网络平滑因子集合;然后将改进PSO-PNN神经网络应用于变压器故障诊断中,通过诊断测试验证了该方法的有效性.     

一种关于Agent的模糊认知逻辑

由于经典逻辑不能表示模糊事实,而且Agent也不能利用经典逻辑的方法从模糊事实里获取知识,为了克服经典逻辑方面的不足,提出了一种关于Agent的模糊认知逻辑.首先,介绍了模糊认知逻辑和规则,该方法用数字来表示模糊事实,用模糊逻辑来获取知识.其次,引入了一种反向推理逻辑,利用该方法研究了条件和结论的相关性.最后,主要介绍Agent采用模糊认知逻辑获取知识的过程.     

基于嵌入式ARM的Modbus/TCP协议的研究与实现

Modbus/TCP工业以太网是运行在TCP/IP协议栈上的Modbus报文传输协议.分析了Modbus/TCP的协议构成及其体系结构,在嵌入式ARM7和嵌入式实时操作系统μC/OS-II平台上实现了Modbus/TCP协议的客户端和服务器端应用程序,并进行了相关测试.方案能有效实现工业现场的数据采集、处理和Modbus/TCP通信功能.     

基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断

引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.     

基于有限元分析法的电缆中间接头温升仿真研究

针对电力电缆中间接头容易热损耗进而造成事故的问题,研究了导致中间接头发热的原因．根据中间接头的结构,构建了一种新的有限元分析ANSYS仿真模型,通过对模型施加相应的热载荷,得到了在不同的电缆接触面接触压力下及不同电缆电流下的温度场分布．仿真结果表明,电缆接头温度与电缆接头中两侧铜缆芯的接触压力成反比,与电缆中电流大小成正比．     

现场总线技术在电厂中的应用

阐述了现场总线结构及技术特点以及与DCS相比具有的优势,讨论了现场总线技术在电厂中应用的范围、方式和发展趋势。     

电站锅炉汽包水位的CMAC神经网络与PID复合控制

提出了电站锅炉汽包水位系统的CMAC神经网络与PID的复合控制策略。将蒸汽流量信号引入到CMAC神经网络中，考虑负荷变化对汽包水位的影响，使其具有前馈补偿能力，以消除“虚假水位”现象。总的控制输出由CMAC神经网络的输出和一个常规PID控制器的输出通过变参数加权综合后作用于被控对象，这样保证在控制初期以及对象特性变化的情况下系统仍然具有良好的调节品质。仿真试验结果表明了该控制策略的有效性和实用性。图6参6     

考虑不同控制策略下的多能互补能源互联网优化调度

为提升多能互补能源互联网的高效经济运行,考虑多能流设备之间的协同运行、约束条件及分时电价因素,以经济、环保综合效益为多目标函数,提出3种不同运行优化控制策略下的优化调度模型.文中对含风光发电单元、冷热电联供单元、储冷/热单元和储电单元的数学模型进行研究,并利用自适应小生境遗传算法通过优化获得模型参数,再根据二级对比原则...     

基于神经网络和D-S证据的电厂凝汽器故障诊断研究

火电厂凝汽器是汽轮发电机组的重要辅机之一,其工作状况对整个电厂安全和经济运行都有着决定性的影响。结合信息融合思想,提出一种基于神经网络和D-S证据理论的电厂凝汽器故障综合诊断方法,首先通过BP神经网络和CPN神经网络得到各自的诊断结果作为决策层D-S证据理论的初始证据,再利用证据理论对这些结果进行融合,得到最终的故障诊断结果。通过实例数据诊断结果表明:与单一神经网络诊断结果相比,该方法减少了误差,提高了诊断可信度。