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针对风电场待插补测风塔与参考塔或气象站的数据间具有非线性相关关系的特点,采用遗传算法(GA)对极限学习机(ELM)神经网络的权值和阈值进行优化,建立用于风电场测风数据插补的GA-ELM模型。选取原始参考数据相关性不同的4个插补实例对基于GA-ELM模型的插补方法进行验证,并与ELM方法和线性回归法进行对比。结果表明:GA-ELM方法较ELM方法的插补精度有一定提高;GA-ELM方法与线性回归法相比,对于相关性较强的参考数据,插补风速与实测风速的均方根误差减少的绝对值和相对值分别可达0.06 m/s和30%以上,对于相关性较弱的参考数据,均方根误差减少的绝对值为0.1~0.3 m/s,相对值为7%~19%。GA-ELM方法较传统插补方法的精度有较大提高,且对相关性较弱的风电场测风数据的插补更有优势。 相似文献
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通过深入研究考虑调速器作用时上下游双调压井水电站稳定域的变化规律,以及调速器各参数对其稳定域的影响,进而提出了满足实际工程设计需要的上下游双调压井的稳定断面计算公式. 相似文献
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为了确保水电机组的安全稳定和经济运行,需要实现对水电机组的监测。在Internet和Windows环境下,利用有效的网络资源、PXI、MXI 3和DataSocket技术,采用易于扩展的客户/服务器结构模式来设计水电机组的远程监测系统。并对该系统的总体方案、软硬件组成及系统的功能做了详细的说明。该系统实现了水电机组信号的数据采集、数据分析和处理,并能通过网络进行远程监测,具有良好的应用前景。 相似文献
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