基于EMD-SA-SVR的超短期风电功率预测研究

针对风电功率的高随机和强波动性,提出一种基于EMD-SA-SVR的风电功率超短期预测方法。采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)提取风电功率序列的不同特征。将原始序列分解为多个更具规律的模态,针对每个模态序列建立各自的预测模型,以消除不同特征之间的相互影响。鉴于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)好的泛化能力,研究建立基于SVR的各模态预测模型。进一步采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法对SVR参数进行优化以解决模型选择的多极值复杂非线性问题,获得各模态分量的最优模型,进而汇总各模态分量的结果得到风电功率预测值。在某风电场历史数据上的对比分析表明,EMD-SA-SVR模型可以有效提高风电功率超短期预测精度。     

基于K-L特征提取与支持向量机的油浸式变压器故障诊断模型研究

针对变压器多故障问题,提出了基于Mercer核函数的欧式距离查询策略算法,并建立了基于Karhunen-Loeve(K-L)特征提取与支持向量机的变压器故障诊断模型,利用K-L变换提取信号的特征值,最后通过支持向量机学习算法完成对信号的选择与分类。通过实例应用表明:所训练的SVM分类器较之直接任意选取训练样本作为训练集的传统方法具有更高的诊断率。     

基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断

电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行寻优得到全局最优解,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型。该分类模型将变压器油色谱数据(DGA)中各气体相对含量作为评估指标,将变压器的故障分为低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热等4个故障类型。通过已有的数据实例分析得出,利用布谷鸟搜索算法得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遗传算法搜索(GA)等算法得到的模型拟合准确率更好。     

载体对Ni基催化剂催化蒽醌加氢活性的影响

研究了载体对Ni基催化剂用于蒽醌法制备H₂O₂加氢活性的影响,同时对比了骨架镍的催化活性,考察Ni负载量对催化剂活性的影响。结果表明,负载在SiO₂上的催化剂比负载在γ-Al₂O₃上的催化活性高,对于Ni/SiO₂催化剂,Ni负载质量分数28.57%～50%时,加氢活性较高,按单位质量纯Ni上H₂O₂产量计算,Ni/SiO₂优于骨架镍催化剂,Ni负载量过高时,加氢活性降低。2-乙基蒽醌在Ni/SiO₂催化剂上的加氢为结构敏感型反应,当Ni在SiO₂的分散度达到约18%时,催化活性较佳。     

最小二乘支持向量机预测绝缘子等值附盐密度

考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。     

优化策略的二维大地电磁光滑聚焦反演研究

为了得到快速、稳定的反演结果和清晰的地质界面,在前人研究的基础上,提出一种新的反演目标泛函.采用最光滑模型和最小支撑梯度模型泛函同时对数据目标泛函进行约束,利用高斯牛顿法进行求解,实现了二维大地电磁数据的光滑聚焦反演.光滑聚焦反演既可以得到清晰的地质界面,又可在一定程度上避免聚焦反演可能产生的构造形态畸变.在进行反演迭...     

LS-SVM在通信电源蓄电池SOC估计中的应用

结合统计学习理论的方法,将最小二乘支撑向量机(LS-SVM)用于通信电源中蓄电池的荷电状态(SOC)检测。选定径向基核函数为支撑向量机算法的核函数,并选取矩阵分块求逆的方法改进最小二乘支撑向量机的算法,在此基础上建立了蓄电池荷电状态估计的模型。通过仿真实验验证了该算法具有较好的SOC估计效果,对于实际应用,可以选择合理的剪辑标准,从而得到更好的估计效果。     

某型导弹自驾仪的故障诊断研究

模拟电路的故障诊断存在着信号非线性、样本初期获取困难等问题,支持向量机技术具有小样本、非线性、全局最优和建立的模型能更好泛化等诸多优点,为解决这些问题提供了一条有效途径。以某型导弹自驾仪中电路为典型例子,在C-SVM基础上构建模糊支持向量机,并采用粒子群算法与遗传算法进行向量机的参数优化。首先采用小波包分解提取故障信息的特征向量并归一化,然后将训练集送入改进后的向量机中完成训练,最后将测试集送入训练好的向量机中完成不同故障模式的识别,故障检测率达到93.3333%。结果表明在样本量较少的情况下,改进后的支持向量机可以很好地完成故障诊断任务。     

深水系泊定位控制系统的研究与实现

深水系泊定位控制系统的研究成为开发深海资源的重要关键技术.针对于此,建立了深水系泊试验控制系统,采用自动定位控制、PLC和变频控制技术,实现对实物和模拟锚机的收放索的控制,以达到模拟平台的位移目标.深水系泊自动定位试验系统的研制,对于我国半潜式平台的发展具有重大战略意义.