基于改进KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测

针对风电机组齿轮箱的状态监测问题,提出使用改进KNN回归算法建立齿轮箱的正常行为模型。首先,对经典KNN回归算法的距离度量公式进行改进,实验证明预测精度提高约60%;其次,基于改进的离群点和相似点剪辑算法优化KNN回归算法的训练集以提升运算效率,优化后计算时间缩短约20%,预测精度基本保持不变。最后,针对某风电场一台2 MW风电机组的齿轮箱实际故障数据,应用提出的改进KNN回归算法并结合统计过程控制相关理论,实现对齿轮箱故障的预警。结果表明:较经典KNN算法,提出的改进算法故障预警能力显著增强。     

基于NSGA-II的塔式太阳能电站定日镜场调度方案研究

针对目前塔式光热电站定日镜场调度方案存在过度简化、调度目标考虑不周、求解算法与模型不适配等问题,提出了以总能量、均匀度、焦点变化次数为指标的多目标调度模型。在优化定日镜场调度问题数学模型的同时引入焦点变化次数作为评价指标,这样能够反映调度能耗和设备磨损。运用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-II）作为调度算法求取问题的Pareto最优解集,然后以加权最大满意度法进行决策得到最终的调度方案。利用我国西部某太阳能电站数据对模型及求解算法进行单次运行和连续运行仿真,仿真结果表明本文方法在单次运行和连续运行中均能保持良好效果,通过与现有调度模型及算法的仿真对比进一步验证了模型的实用价值。     

基于模糊规则的电厂风机故障诊断研究

针对当前风机发生故障原因和故障征兆间的非线性、模糊关系,提出一种基于模糊规则和案例推理结合的的阈值诊断策略。在生成初始故障解集后利用案例推理的思想定位故障,并通过风机转子振动的故障分析来验证方法的有效性。     

钢球磨煤机制粉系统的递阶模糊控制

针对火电厂球磨机制粉系统特性，提出了一种新的递阶模糊控制算法，该算法可显著地减少模糊控制规则数，使模糊控制算法能够方便地用于实际生产，文中给出的磨入口负压，出口温度，磨负荷的模糊控制查询表及协调级的模糊控制查询表，已在实际生产中得到验证，可有效地解决球磨机制粉系统存在的大时滞、强耦合问题。     

基于Matlab/Simulink电站锅炉仿真算法库设计

以能量守恒和质量守恒为基础,通过引入模块化建模思想,建立了电站锅炉仿真研究的动态数学模型。利用Matlab/Simulink为开发平台,结合CMEXS-函数、S-Function模块、Memory模块、模块封装等基本方法建立了算法库。应用表明,所开发的系统仿真算法库模块齐全、通用性强、使用方便,有较好的扩展性和开放性,易于推广应用于控制系统研究。     

基于时空注意力-Seq2Seq模型的多风电机组多步风速预测算法

针对在多风电机组风速预测任务中，卷积运算不适用于提取排布不规则的多风电机组空间相关性的问题，提出一种基于时空注意力-Seq2Seq模型的多风电机组多步风速预测算法。首先使用空间注意力机制强化风速序列的空间相关性，并对常规空间注意力机制进行改进；之后使用Seq2Seq模型中的编码器进行编码；最后使用结合时间注意力机制的解码器计算多风电机组的多步预测结果。以河北市某风电场的实际数据为算例进行实验，结果表明相比其他对比算法，所提算法的平均绝对误差下降约4.3%～15.0%，精度有较大提高。