基于DWT-MOSMA-SVM的多目标优化短期母线负荷预测

母线负荷基数小,波动性和不确定性大,随着光伏、风电等可再生能源的接入,母线负荷受天气等随机性因素的影响增加,母线负荷的高精度预测受到很大影响。针对小样本场景下母线负荷预测问题,提出了一种基于离散小波变换-多目标黏菌算法-支持向量机(discrete wavelet transformation-multiple objective slime mould algorithm-support vector machine, DWT-MOSMA-SVM)的多目标优化短期母线负荷预测方法。首先采用离散小波变换对母线负荷数据进行处理;然后兼顾预测的精度和稳定性两个目标函数,采用多目标黏菌算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化;最后在优化所得的Pareto前沿面上选择Pareto最优解,以此搭建支持向量机(support vector machine, SVM)预测模型进行训练,并将预测结果与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)、未优化的SVM以及多目标黏菌算法(multi-objective slime mold algorithm, MOSSA)...     

小波神经网络及其在电力负荷预测中应用概述

小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文介绍小波神经网络的构成原理、设计方法和优点,分析小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。文中所指小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测研究中得到验证。将小波神经网络应用于电力负荷预测的成果是令人鼓舞的。但是小波神经网络也存在收敛性差等缺点,还需要进一步研究适合小波神经网络的算法,以提高其性能。     

基于小波包能量特征向量的光纤布拉格光栅低速冲击定位

光纤布拉格光栅(FBG)传感器在飞行器的实时冲击定位监测中具有广阔的应用前景。根据两次冲击位置距离越近接收到信号幅频特性相似度越高的关系,提出基于小波包能量特征向量与相似度匹配算法共同实现冲击定位的研究,构建了一套由光纤布拉格光栅传感器和复合材料层合板组成的冲击定位监测系统。首先通过遍布冲击建立能量特征向量数据库。然后通过试验点的能量特征向量与数据库中各点的能量特征向量进行相似度计算实现冲击定位。实验表明,对480 mm×480 mm的复合材料层合板的16次冲击定位实验中,该方法的最大误差为40 mm。     

反四连杆液压支架承载能力的力平衡区研究

推导出反四连杆液压支架承载能力的力平衡区计算公式,编制了反四连杆液压支架全高度范围内承载能力的力平衡区计算软件,以ZT6500/19.5/34型反四连杆液压支架为例进行了实例分析,从而为使用者掌握反四连杆液压支架在全高度范围内的力学性能提供了依据和实用方便的研究手段。     

基于液压传动的海流能蓄能稳压发电系统仿真

在海洋能发电装置中采用基于液压传动的蓄能稳压方式可以较好地实现能量的最大捕获和输出功率稳定。实现这一功能的系统主要由能量输入系统、液压系统、发电系统和自动控制系统等组成。文中首先对系统进行数学建模及计算机仿真,然后在半物理仿真试验台基础上,对各种工况进行了仿真研究。计算机和半物理仿真试验台的仿真结果表明,该系统可以实现海流能发电装置的变速恒频控制,从而实现能量的最大捕获和输出功率稳定。     

基于液压传动的蓄能稳压浮力摆式波浪能发电系统分析

将基于液压传动的蓄能稳压方法应用于波浪能发电系统,可以较好地实现输出功率稳定。采用双行程浮力摆式波浪能捕获装置可以提高能量利用率。文中给出了此发电系统的数学模型,并在MATLAB/Simulink环境下对其进行了计算机仿真,然后在半物理试验平台上进行了仿真试验。计算机和半物理试验仿真的结果表明,该发电系统在蓄能器的缓冲作用及控制系统的调节作用下,能保证系统输出功率稳定,从而验证了采用液压传动方案的蓄能稳压浮力摆式波浪能发电系统的可行性。     

基于LS-SVM稀疏化算法的飞灰含碳量软测量方法

  [目的]  为了解决经典迭代剪切稀疏化算法在飞灰含碳量软测量模型应用中计算量过大问题,提出了一种基于样本分布特征的LS-SVM稀疏化算法。  [方法]  算法在计算样本特征空间距离基础上,融合密度和离散度构建全局代表性指标,并按此指标对原始样本集进行排序和剪切,完成稀疏化。为验证算法性能将提出的算法应用到某1 000 MW火电机组飞灰含碳量软测量模型,训练样本集取自机组现场试验数据。  [结果]  结果表明:本算法能在适当牺牲误差性能的情况下大大消减样本容量,显著降低飞灰含碳量LS-SVM软测量模型训练及在线预测计算量。  [结论]  所提LS-SVM稀疏化算法在保证误差值降低0.01%的情况下,将样本空间从90个缩小到30个,既减小了计算规模,又保证了计算精度。所提算法可在PLC等计算性能受限的工业控制器中实现飞灰含碳量在线软测量功能,并可推广至发电厂其他参数软测量系统。