基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测

风电功率的精准预测是提高风电并网稳定性的重要手段之一。针对气象特征复杂性与随机性引起风电功率难以精准预测的问题,提出了一种基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测模型。该模型总体结构包括多气象特征序列变分模态分解（VMD）与重构、卷积神经网络（CNN）挖掘多气象特征信息、长短期记忆网络（LSTM）预测结果输出、泛化能力分析。与目前仅考虑分解历史风电功率序列分别建立预测模型方法相比,本文所提出的VMD方法物理意义明确,能够跟踪气象特征预测未来风电功率趋势。在某风电场的实际数据上进行验证,算例结果表明：该模型预测结果精度较高,降低了多气象特征因素对预测结果的影响,具有一定的实用性。     

铌铸铁活塞环的试验研究

为提高190─12型柴油机的性能、可靠性和寿命,广东省农机厅于1979年下文改进190─12型活塞环的结构设计和工艺材质,1980年同时列为广东省科学技术重点项目,经三年试验研究,广东省农业机械厅于1981年12月组织鉴定通过。认为由广东省机械研究所等单位共同试验研究的190─12型加铌铸铁活塞环的各项技术性能指标已达到攻关计划任务书的要求和国内先进水平。本刊全部刊登其经验,以供同行业参考。     

基于单片机控制的超感智能座便器系统设计

以STC89C52单片机作为系统的控制芯片,通过红外光电传感器将检测信号传递给单片机,经过相应处理实现人靠近时接通电源,无人时进入休眠状态,控制电机实现冲大、小水以及排风功能。利用温度传感器实现智能座便器座圈加热,未达到或达到预设温度时,单片机给出加热灯亮或熄灭的信号,并且在LCD1602液晶中显示当前温度。分别以Altium Designer和Proteus为平台设计相应电路图和电路仿真,经过实物测试,超感智能座便器可以实现相应的功能,从而达到减少能源损失的目的。