基于气象因素充分挖掘的BiLSTM光伏发电短期功率预测

传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题. 为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响, 并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势, 本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory, BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法. 在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上, 采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素, 重构多元数据序列, 并在探索输入层时间步长、模型层数及每层维数等超参数的合理设置方案的基础上, 构建BiLSTM网络模型, 实现光伏发电短期功率的高精度预测. 仿真结果表明, 与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM、PCA-LSTM等经典方法比较, 所提KNN-BiLSTM方法具有更高的预测精度.     

基于观测点遴选与时空信息的短时交通流预测

针对高速公路短时交通流预测问题中待测站点上下游的交通流量时空信息利用不充分,且上下游观测点选择不合理的问题,提出了基于观测点遴选并充分挖掘时空信息的短时交通流预测方法.首先使用KNN算法对待测站点的上下游节点进行遴选,将与待测站点欧氏距离较小的上下游节点历史数据组织成包含时空信息的二维矩阵;然后使用卷积神经网络提取空间特征,将所得的特征向量送入双向LSTM模型进行时间信息的提取并完成最终预测.结果 表明,经过观测点遴选后的KNN-CNN-BiLSTM预测模型准确率较遴选前提升了19.3％,实现了交通流时空信息的充分挖掘,是一种有效精准的短时交通流预测模型.     

基于特征选择实现多因素电力负荷预测

负荷预测在保障电网安全运行和提高经济效益方面均占有举足轻重的地位.高精度的负荷预测不仅需要依靠历史负荷数据,并且气象、电价等诸多因素也会对其产生不同程度的影响.为了综合考虑诸多因素造成的影响.首先,以遴选关键因素作为切入点,利用新英格兰地区实测数据集,使用递归特征消除(RFE)有效去除冗余的影响因素,得到与真实负荷相关...     

基于LabVIEW的双梯控制仿真系统

研究电梯的并联控制系统,具有重要的现实意义。因此,设计了基于LabVIEW的双梯控制仿真系统,该系统既可以实现双梯独立运行控制也可以实现双梯并联运行控制。通过该仿真系统,测试了全集选电梯的性能。同时,通过对比测试实验,验证了双梯并联调度控制系统相比于双梯独立运行控制系统,在电梯能耗及运行效率上的优越性。     

利用盲源分离算法实现DOA估计

提出一种基于快速盲源分离算法实现波达方向（DOA）估计的方法。构造了具有对角化结构的相关矩阵组,引入解盲源分离问题的联合对角化代价函数,采用一种快速的复数域乘性迭代算法求解代价函数,得到混迭矩阵逆的估计,进而实现DOA估计。与同类算法相比,该算法具有更广的适用性和更精确的DOA估计性能。仿真实验结果验证了算法的快速收敛性和优越的估计性能。     

基于多步分解算法的解卷积混合盲源分离新方法

该文提出一种基于二阶统计量的时域多步分解算法求解卷积混合盲源分离问题。引入白化处理,将混迭矩阵转变成酉矩阵,同时,根据源信号不同延时下相关矩阵所具有的块状对角结构,将酉矩阵分为不同的列块。针对各列块之间相互正交的特性,提出一种关于某一特定列块的最小二乘三二次代价函数。利用一种常规的基于梯度下降法的三迭代算法,交替估计代价函数中的3组待定参数,搜索其最小点,得到酉矩阵一个列块的估计。利用系统化的多步分解算法(MSA),依次估计酉矩阵的每个列块,最终得到整个酉矩阵的估计,进而恢复出源信号。仿真结果表明,新方法性能优于经典的SUB方法及新近提出的JBD-NonU方法,可有效地解决卷积混合盲源分离问题。     

基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计...     

用于短期电力负荷预测的日负荷特性分类及特征集重构策略

准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行的重要保障。当充分考虑多因素影响,海量输入数据的前端预处理与变量遴选对提高负荷预测精度至关重要。针对传统时间变量信息模糊、维数冗余问题,引入基于余弦相似度的k-means聚类分析技术实现日负荷特性分类,并通过分类标签替代传统时间变量;考虑到负荷与多因素在小时粒度下的耦合关系,提出了基于特征集重构和最大信息系数的特征筛选策略,实现小时粒度的精细化特征筛选;最后引入了具备强大信息挖掘能力的时间卷积网络,实现高精度短期电力负荷预测。实验结果表明,应用提出的上述2个改进策略后,替换低效时间变量和小时粒度的最优特征集使输入数据质量进一步优化,显著提升了多个经典模型的预测性能,而结合改进策略的时间卷积网络模型具有更高的预测精度;且文章方法适用于全年各时段的预测,具备良好的可移植性和鲁棒性。     

引入BL-Seq2seq模型进行负荷预测

短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度.     

基于CPCRLB和一致性算法的分散式传感器管理

针对无线传感器网络中的目标跟踪问题,基于条件后验克拉美—罗下界（CPCRLB）提出一种分散式传感器节点管理方法．基于一致性策略给出一种CPCRLB的分布式迭代算法,并且基于分布式粒子滤波器给出该算法的数值逼近实现．对层次结构的无线传感器网络,将CPCRLB作为传感器管理的准则,基于平均一致性给出一种迭代的局部搜索算法,实现了无线传感器网络下观测节点的分散式在线选择．仿真结果表明了基于CPCRLB的分散式传感器管理方法在目标跟踪精度方面的有效性．