基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测

为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。首先,利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;最后,构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、WT-ELM及IAGA-BP方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。     

基于改进Mean Shift视频目标跟踪算法的研究

针对传统的Mean Shift目标跟踪算法计算量大,难以实现对目标的实时跟踪,并且容易造成目标丢失,降低了目标跟踪的精确度;鉴于此,提出了一种改进Mean Shift的视频目标跟踪算法;首先,建立视频运动速度的系统动态模型,以便减少粒子维数粒子的数量;其次,在Mean Shift算法中核函数在目标特性的直方图表示的基础上来构建系统的观测值的获取;最后,利用Mean Shift算法的聚类作用,将粒子聚集在真实位置的区域以便更加靠近其跟踪目标;实验结果表明,验证了该算法在视频目标跟踪中,能够有效跟踪运动目标,满足实时性要求,明显优于传统的Mean Shift目标跟踪算法,减少了计算量,有助于提高其跟踪精度。     

基于改进CenterNet的航拍绝缘子缺陷实时检测模型

针对无人机在电力巡检过程中对绝缘子及其缺陷检测的准确率较低、实时性较差的问题,提出一种改进CenterNet的绝缘子缺陷检测模型.首先,使用轻量级网络EfficientNet-B0代替原始模型的特征提取网络ResNet18,在保证模型提取能力的同时加快了其推理速度;其次,搭建特征加强模块(Feature Enhance...     

关于微课程应用于“电机学”教学的探索

本文以电气类专业基础课程“电机学”为例,基于微课程探讨“电机学”课程在教育信息化过程中新的教学方法,探索使用微课程的必要性和可行性,帮助学生深入理解这一课程,培养创新思维和学习能力.     

新疆稠油油藏复合吞吐技术研究与应用

针对新疆油田红003井区蒸汽吞吐开采效果较差的现状,引进了高效复合化学药剂配合氮气辅助蒸汽吞吐的复合吞吐开采技术。室内实验结果表明,氮气对原油黏度的影响很小,但可以增加地层的弹性能量;加入复合降黏剂可以使稠油在高温下转变为牛顿流体,启动压力消失。对注蒸汽+氮气+降黏剂复合吞吐的压力场、温度场和黏度场进行数值模拟,开采效果显著优于单纯注蒸汽方式,可以明显延长蒸汽吞吐生产周期。现场对12口井开展了稠油复合吞吐技术试验,增产效果明显,可为同类型稠油油藏的合理开发提供经验和借鉴。     

基于GWO-SVM的高压断路器故障诊断

为提高高压断路器故障诊断精度和效率以保障电力系统安全稳定运行,提出一种基于拉普拉斯分值法与改进的支持向量机(SVM)的智能故障诊断方法。首先,从高压断路器分合闸线圈电流中提取包括电流峰值、关键时间点及电流统计量等特征值,并建立故障样本集合;其次,采用拉普拉斯分值法筛选出关键特征,降低故障样本集合的维度;最后,采用灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的关键参数,构建高效、准确的高压断路器故障诊断模型。基于实际故障样本的仿真测试结果表明:提出的采用特征选择及参数优化的故障诊断方法较其他传统方法具有更高的诊断精度及诊断效率,对实际工程应用具有一定的参考借鉴意义。