基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型.BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重.最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0～15 min试验.结果表明,提出的IPSO-BiLST...     

基于模糊控制的重介质悬浮液密度控制方法

针对现有重介质悬浮液密度模糊控制方法存在控制精度不高、通用性不强的问题,提出了一种基于模糊控制的重介质悬浮液密度控制方法。该方法以悬浮液密度偏差、悬浮液密度偏差变化率、合格介质桶液位作为密度模糊控制器的输入变量,以合格介质桶液位偏差、合格介质桶液位偏差变化率作为液位模糊控制器的输入变量,利用密度模糊控制器和液位模糊控制器有效控制补水阀和分流箱,从而实现重介质悬浮液密度精确、稳定控制。应用结果表明,该方法响应速度快,可使悬浮液密度波动范围稳定在±0.007g/cm~3。