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1.
随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量。其次,提出MMoE-LSTM-Attention网络来挖掘同一区域内不同光伏电站剩余分量与趋势分量之间的相关性,进行剩余分量与趋势分量的预测。最后,将分量进行汇总,得到光伏电站超短期功率预测结果。相较于传统基于硬共享机制的多任务学习模型,MMoE模型能够自动调整任务目标和任务间关系的参数权重。注意力机制能够进一步优化子任务的特征提取能力。在DKASC数据集上进行了算例实测,分别验证了季节性分解、MMoE多任务学习模型及注意力机制在区域多光伏电站功率预测问题上的有效性。  相似文献   
2.
论述了电力系统一次调频的理论基础,对协调控制和DEH侧进行一次调频的控制方案进行了探讨。结合山东电网某300MW机组的一次调频试验,对一次调频系统的参数进行了说明和优化,并对各种方案的特性进行了分析。  相似文献   
3.
为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法。利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量,计算原始信号频率带能量比和IMF分量能量比;将IMF分量能量比、奇异值特征向量、频率带能量比组合为故障特征向量,作为神经网络的输入,对转子的工作状态进行诊断识别。结果表明:多维特征向量的识别效果优于EEMD能量特征,能更充分反映出转子的故障特征。  相似文献   
4.
在探讨Smith预传器的控制原理的基础上,针对制约其工程应用的参数估计问题阐述了一种用Matlab软件计算的工程案例.在分析其应用前景的同时,提出将DCS控制系统、Matlab软件和Smith控制有机结合的思路.  相似文献   
5.
基于SOPC技术的内存映射型LCD控制器设计研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了内存映射型LCD控制器的特点及优点,针对常用设计方法在系统扩展性、设计灵活性、成本等方面存在的不足,利用可编程片上系统(SOPC)技术,设计了一种基于Avalon总线的内存映射型LCD控制器,给出了系统的结构设计和测试结果。测试结果表明,基于SOPC技术的内存映射型LCD控制器具有结构清晰、成本低、扩展性强等特点,可广泛应用于LCD、LED和CRT等各种类屏幕的显示控制。  相似文献   
6.
针对LCD显示控制器设计中显存读写冲突的问题,分析、比较了目前常用的解决显存读写冲突的三种方法;以FPGA为核心设计了一款Avalon流模式的LCD控制器,较好地解决了显存读写的冲突问题,增强了系统的实用性和灵活性。  相似文献   
7.
针对衡水电厂二期工程2台300 MW机组汽轮机控制系统在调试中存在的问题,对汽轮机控制系统有关设计逻辑进行了必要修改完善,通过现场试验满足了机组各种运行工况的要求,取得了良好效果。  相似文献   
8.
针对ALSTOM汽轮机采用分散控制系统作为汽轮机保护系统,从系统配置、结构及用模拟量代替开关量等方面对其可靠性及优点进行了分析,并且与采用PLC作为汽轮机保护控制系统进行了对比,阐述了ALSTOM汽轮机保护系统可靠性以及为提高保护系统可靠性所采取的方法。  相似文献   
9.
为了充分挖掘电站锅炉NO_(x)排放数据中时序性特征联系,提高NO_(x)排放预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的NO_(x)排放预测方法。以某300 MW电站锅炉历史数据为样本,采用K-means聚类方法对NO_(x)排放训练样本集进行分组,再基于CNN网络的卷积层和池化层提取NO_(x)排放变量的高维映射关系,构造高维时序特征向量,将抽象化的特征集输入到LSTM网络,通过训练LSTM网络参数建立基于CNN-LSTM的NO_(x)排放预测模型。通过某电站锅炉实际数据验证,所提预测模型对训练和测试样本的平均相对百分比误差分别为1.76%和3.85%,远低于其他模型。结果表明所提模型在预测精度和泛化能力方面具有显著优势。  相似文献   
10.
介绍了汽轮机数字电液控制系统(即DEH系统)的一般功能及硬件,软件的结构,着重介绍了协调控制系统(CCS)与DEH系统密切相关的几个重要信号0CCS指令信号,RB信号,FCB信号的产生,它们与DEH相互联系的方式以及对DEH指令信号的作用,并剖析了投入协调运行后汽轮机控制系统,协调控制系统作为一个整体时的工作原理及工作方式。  相似文献   
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