基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测.     

GIL机械故障诊断与预警技术研究

为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)模糊熵值与鲸鱼优化极限学习机(WOA-ELM)模型联合方法对GIL机械故障模式进行识别与诊断。首先,利用CEEMD方法对振动信号进行分解,引入正负白噪声组对信号进行处理,得到含有故障信息的模态分量(IMF)。其次,利用模糊熵计算模态分量特征值,得到能表征故障特征的模糊熵值。最后,结合WOA-ELM模型对特征向量集进行模式识别,根据聚类结果与自适应阈值对GIL设备机械故障进行诊断和预警。结果表明,利用CEEMD与模糊熵对GIL振动信号特征进行分析,可以有效避免模态混叠和冗余噪声分量的干扰,得到能够表征故障特征的特征值;利用WOA-ELM模型可以有效实现GIL设备机械故障诊断与预警。     

基于动态模式分解的移动用户信道容量预测算法

在多输入多输出环境下,为了能够连续预测出移动用户的信道容量并以此合理地分配用户资源,提出了一种基于动态模式分解（DMD）的信道容量预测方法及其优化方法：基于经验模态分解的选择性归一化动态模式分解（ESN-DMD）.仿真结果表明,DMD算法只适用于预测低移速低复杂度的用户信号,ESN-DMD算法可以预测不同移速的用户信道容量.     

基于PSO-VMD与贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。     

基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元（SBiGRU）、完整自适应噪声集成经验模态分解（CEEMDAN）和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数（IMF）分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.     

平滑新能源波动的混合储能优化配置

针对新能源发电出力存在的波动性,提出一种基于滑动平均法的混合储能平滑新能源出力优化配置方法。首先通过滑动平均法对新能源出力进行平滑,平滑后的曲线与原始曲线之差即为储能参考功率;然后运用经验模态分解将储能参考功率分解为相应的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),根据瞬时频率-时间曲线中相邻IMF的叠加量来分配储能参考功率,高频部分通过功率型储能进行平滑,低频部分通过能量型储能进行平滑;最后,在考虑储能充放电效率的条件下配置混合储能的容量和功率,计算储能系统成本。采用实际数据进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性。     

应用于高海拔环境下的550kV GIS套管抗震性能分析

对设计并应用于云南某高海拔地区的550 kV GIS套管进行抗震性能分析,参照设计图纸构建三维模型,利用模态分析确定套管设计结构的固有频率和振型,对套管施加内部压力、风载荷及静态端子负荷,采用响应谱分析计算出套管在AG5水平下各零部件的位移与应力.计算结果表明,所设计的550 kV GIS套管安全系数满足AG5水平要求,可以安全使用,但套管顶部均压环位移相对较大,应充分考虑预留顶端导线接线长度.     

基于VMD和样本熵的电磁式电流互感器故障诊断

针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考.     

基于惯性释放方法的某型电动轮自卸车 车架结构性能分析

电动轮自卸车载质量大且工作环境恶劣,车架作为主要的运输承载结构,其结构安全性要求较高。为研究某型电动轮自卸车车架的结构力学性能,建立了车架有限元模型,并基于惯性释放方法对不同工况下的车架结构进行了强度分析。研究结果表明：绝大部分测点的仿真结果和试验结果的相对误差在10%以内,且强度符合设计要求。在此基础上对车架结构进行了模态分析和频率响应分析,其中车架一阶模态频率为21.3 Hz,车架危险点频率响应激振频率为29.0 Hz,与载荷激励频率无重叠,有效地避免了共振的发生。