基于时间序列组合模型的水电机组状态趋势预测北大核心CSCD

水电机组状态参量具有小样本、非线性和非平稳性等特点,传统预测理论很难对其实现状态趋势预测,考虑从多角度优化预测算法,建立了基于时间序列的组合预测模型。本研究利用小波变换理论提取信号的细节特征,将机组状态参量分解为非线性的趋势项和平稳性的波动项,分别利用最小二乘支持向量机(LSSVM)理论和自回归(AR)模型进行趋势预测,利用加法原则重构信号实现水电机组状态参量的趋势预测。取某电站振动状态序列进行实例计算,结果表明预测值与实测值基本一致,具有较高的预测精度。研究结果将对水电机组的状态预警起到一定的推动作用。     

基于模糊PID控制的半导体激光器温度控制的仿真研究

对基于模糊PID控制的半导体激光器温度控制系统进行了研究,通过Matlab/Simulink对其进行了仿真,并将其与基于PID控制的半导体激光器温度控制系统进行了对比。仿真结果表明,模糊PID控制的超调量在15%内,响应更快。     

基于时间序列组合模型的水电机组状态趋势预测

水电机组状态参量具有小样本、非线性和非平稳性等特点,传统预测理论很难对其实现状态趋势预测,考虑从多角度优化预测算法,建立了基于时间序列的组合预测模型。本研究利用小波变换理论提取信号的细节特征,将机组状态参量分解为非线性的趋势项和平稳性的波动项,分别利用最小二乘支持向量机(LSSVM)理论和自回归(AR)模型进行趋势预测,利用加法原则重构信号实现水电机组状态参量的趋势预测。取某电站振动状态序列进行实例计算,结果表明预测值与实测值基本一致,具有较高的预测精度。研究结果将对水电机组的状态预警起到一定的推动作用。     

加快推进抽水蓄能行业标准体系建设

抽水蓄能是新型电力系统的重要组成部分,在"双碳"目标下,抽水蓄能的发展迎来了黄金期,随着国家相关配套政策的落地,抽水蓄能行业将出现井喷式发展,探索适应新形势下的抽水蓄能行业标准体系建设势在必行.本文详细阐述了抽水蓄能行业标准化建设现状及对新型电力系统的关键作用,并对建立完备的抽水蓄能标准体系提出建议,最后通过展望为学者研判该研究的发展趋势提供参考.