电力系统负荷模糊建模方法与装置

电力系统负荷建模问题作为一个区别于其他建模问题的特殊的电力系统难题,关键在于负荷的时变性.基于量测的建模方法中常用的单一的多项式模型和指数模型已经不能满足要求,而其他输入输出模型又十分复杂,难以实现.基于量测的建模方法,针对电力系统负荷建模和模糊T-S模型的特点,把模糊T-S模型用在了非线性的动态负荷建模中,在一定程度上解决由于负荷强时变性而难以进行负荷建模的问题,简化了复杂的负荷模型,并得到了比传统的多项式模型和指数模型更加精确的辨识结果,同时给出了负荷建模装置的硬件设计电路.实际应用结果证实了所提方法的有效性和实用性.     

压力容器的模糊可靠度计算

根据模糊数学原理和可靠性设计原理,介绍了模糊可靠度原理,并举例说明了压力容器的模糊可靠度计算。     

用于气态燃料堆和超高温气冷堆的流体动力学计算及传热模型

提出了一种适用于超高温气冷笔气态燃料反应堆的热场和流场的Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程求解的计算方法。使用稳式－显式的、有限体积的ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ方法与Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ线性迭代算法相结合来求解轴对称的薄层Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程。补充使用了一种焓再平衡方法,通过应用壁面热流得到敛解。计算了在超高温气冷堆内氦及在可变边界条件下（如绝热、等温、等热流密度）气态燃料反应堆内四氟化铀（Ｕ     

基于Markov模型的零部件标准规格推荐方法研究

目前制造企业普遍基于参数化零部件设计数据找到已有的参数组合,并以此作为标准规格进行推荐,造成工作效率低下,出错率高。针对这种情况,将Markov模型引入企业的零部件标准规格推荐中,基于C#编程语言,以Microsoft Visual Studio为平台,在NX软件的基础上,开发了基于Markov模型的零部件标准规格推荐系统。该系统根据企业已有的设计数据,通过发掘数据内部的规律,找到数据中隐含的参数组合,并将其作为标准规格推荐给企业,为企业带来更为有效的零部件标准规格的推荐策略。     

考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型

随着工业互联网经济的发展,需求的不确定性日益增大,为提高需求预测的准确性,提出一个考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型(DFSI)。DFSI模型通过构造隐层的网络结构以实现对客户需求更加精确的刻画,该隐层结构主要包含两组参数:一组用于描述客户需求在时间上固有的连续性特征,另一组则用于融合相关的边信息特征。进一步,以贝叶斯推断为理论基础,以最大化后验概率为目标,推导出了DFSI的优化目标,并基于梯度下降方法设计了相应的求解算法。使用京东商城及某制造企业的真实销售数据对提出的模型进行了检验。结果显示,与常用的需求预测模型相比,DFSI能获得更好的预测结果。     

基于微波谐振器的谷物湿度检测系统

设计和研制一种能连续测量谷物湿度的微波检测系统.提出利用微波谐振器的干扰特性测量谷物的湿度,并设计专用于谷物湿度检测的中心开通孔的微波谐振器.当谷物颗粒通过微波谐振器的中孔时,其质量和湿度都令谐振器的谐振频率产生偏移和功率衰减,谷物的质量和湿度两者所引起的谐振频率偏移和微波功率衰减是相对独立的,在同一湿度下谷物的质量仅仅与微波功率的衰减量有关.因此在得到谐振频率的偏移量和微波功率的衰减量后,就可以计算谷物的湿度.在大量试验的基础上,对试验数据进行模糊聚类,从而对微波谐振器的频偏和功率衰减特性进行建模,据此设计并研制了谷物湿度的微波连续检测系统.试验调试表明:该检测系统适宜于谷物的连续湿度检测,检测精度达到92%以上.