检索结果-内蒙古大学图书馆

北京测绘 2023年第5期37卷 756-761页

作者：鲁旭葆骆新伟蔡先治蔡斌斌山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590

提升步频检测精度是提升行人航迹推算精度的手段之一,使用变分模态分析方法,针对采集到的行人在运动过程中的手机加速信息进行降噪处理,可实现步频检测精度的提升。为了验证该方法的有效性,用变分模态分解法对智能手机采集的加速度信息... 详细信息

提升步频检测精度是提升行人航迹推算精度的手段之一,使用变分模态分析方法,针对采集到的行人在运动过程中的手机加速信息进行降噪处理,可实现步频检测精度的提升。为了验证该方法的有效性,用变分模态分解法对智能手机采集的加速度信息进行降噪,然后用峰值检测法检测降噪后的行人步频,通过对比分析的方法证明变分模态分解法降噪的优点,准确率可达到99.17%。

关键词：手机加速度计步频检测变分模态分解法

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基于VMD方法的海上风力机结构TMD抗震

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机械工程学报 2022年第4期58卷 155-164页

作者：闫阳天李春杨阳缪维跑李志昊上海理工大学能源与动力工程学院上海200093 上海市动力工程多相流动与传热重点实验室上海200093 宁波大学海运学院宁波315211

为研究大型单桩式海上风力机结构的TMD振动控制效果,采用实测地震发生时土壤位移时域响应作为地震激励,通过文克尔模型及p-y曲线法构筑的非线性土-构耦合模型模拟土壤中地震释放的能量传递给风力机的过程,以NREL 5 MW大型单桩式海上风... 详细信息

为研究大型单桩式海上风力机结构的TMD振动控制效果,采用实测地震发生时土壤位移时域响应作为地震激励,通过文克尔模型及p-y曲线法构筑的非线性土-构耦合模型模拟土壤中地震释放的能量传递给风力机的过程,以NREL 5 MW大型单桩式海上风力机为研究对象,建立有限元模型,研究TMD对支撑结构在突发地震时的作用及瞬态动力学响应,并采用VMD方法对时域结果进行分析,从不同频带分析TMD对海上风力机的控制效果。结果表明,突发性地震导致塔顶发生大幅剧烈震颤,机舱加速度激增。地震发生时,TMD与风力机塔顶的位移响应形成明显相位差是其实现对风力机在地震发生时被动控制的主要机理,TMD对塔顶位移及机舱加速度响应的高频带分量控制效果更好,保证塔顶诸多重要部件的稳定运行。

关键词：海上风力机调频质量阻尼器地震动力学响应变分模态分解法

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基于VMD-STFT提升源-荷互动可靠性的混合储能优化配置

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可再生能源 2023年第12期41卷 1626-1633页

作者：马永翔唐浦容闫群民李宏刚淡文国陕西理工大学电气工程学院陕西汉中723001 成都市水利电力勘测设计院有限公司四川成都610000 乌兰察布电业局内蒙古乌兰察布012000

针对独立微电网内源-荷供需量不平衡问题,文章在孤岛状态下的微电网需求侧添加了功率型和能量型相结合的混合储能系统。对微电网内满足功率平衡约束的净负荷功率序列信号使用变分模态分解法(VMD)进行混合储能的优化配置,利用中心频率法... 详细信息

针对独立微电网内源-荷供需量不平衡问题,文章在孤岛状态下的微电网需求侧添加了功率型和能量型相结合的混合储能系统。对微电网内满足功率平衡约束的净负荷功率序列信号使用变分模态分解法(VMD)进行混合储能的优化配置,利用中心频率法结合皮尔逊相关系数(Pearson)确定最优的分解层数,对分解结果采用短时傅里叶变换(STFT)进行时频分析,得出各分量的模态混叠情况,再根据不同类型储能的充放电频率响应特性进行高、低频功率的重构和分配;对分配结果采用可靠容量计算方法配置储能系统的额定容量和功率,计算配置总成本,并以储能元件的荷电状态(State of Charge,SOC)为依据,衡量系统的供电可靠性。通过对比使用经验模态分解法(EMD)和传统一阶低通滤法的研究结果,VMD分解方法能够有效克服EMD的模态混叠现象,同时提高系统配置的经济性及供电可靠性。

关键词：独立微电网混合储能变分模态分解法短时傅里叶变换

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基于kNDVI河北省植被覆盖时空演变及其驱动因素分析

基于kNDVI河北省植被覆盖时空演变及其驱动因素分析

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作者：赵金山河北工程大学

学位级别：硕士

植被是陆地生态系统中不可或缺的组成部分,在物质循环和能量流动中发挥着重要作用,因此,开展区域植被变化监测研究,对正确认识植被时空演变、影响因素以及应对气候变化、提升和优化植被生态功能具有重要的现实意义。利用2000-2021年河北... 详细信息

植被是陆地生态系统中不可或缺的组成部分,在物质循环和能量流动中发挥着重要作用,因此,开展区域植被变化监测研究,对正确认识植被时空演变、影响因素以及应对气候变化、提升和优化植被生态功能具有重要的现实意义。利用2000-2021年河北省MOD13Q1/NDVI、气候数据,采用变分模态分解、快速傅里叶变换方法、趋势分析法、Hurst指数、相关性分析法,以及长短期记忆模型等,从河北省整体及其分区角度,提取植被kNDVI、气温和降水的周期变化规律;探究植被核归一化植被指数(kernel normalized difference vegetation index)与气温降水时序关系;分析了植被kNDVI和气候因素的时空变化特征及植被kNDVI对气温、降水、夜间灯光和人口密度的相关性;建立影响因素与kNDVI的定量模型,为深入了解河北省的植被生长和气候变化提供参考依据。主要开展的工作及相关结果如下: (1)分析了kNDVI在研究区的适用性,探讨了2000-2021年河北省全省及分区植被kNDVI的时空演变及趋势特征,发现不同区域呈现空间梯度分布,整体上月际与年际均呈增长趋势,尤其在2014年后更为明显;全省及其分区的气温和降水变化也呈现空间梯度分布,气温由西北部到东南部逐渐增大,降水由西北部到东南部逐渐增大。此外,河北省整体气温表现出持续性特征,降水呈反持续性特征。 (2)利用VMD和FFT方法,分别提取了植被kNDVI序列和气温降水的周期变化特征及趋势信息,表明全省及其分区植被kNDVI在月、生长季和年尺度分别呈现出12、6、4、3、2.5个月;7、3.4和2.3个月;4.20年、3.00年和2.33年相同的周期特征。植被kNDVI与气候因素分别在月、年尺度有12、6个月和4.20年和2.33年相同周期变化,同时也存在复杂不同的周期性变化。 (3)在像元尺度上分析了植被kNDVI与自然和人为因素的空间相关性,并建立了基于月尺度和年尺度的定量模型。植被kNDVI与气候和综合因素的模型预测精度满足要求,综合考虑人类活动因素可以提升预测能力。全省和山区的植被kNDVI与气温和降水呈正相关,平原区则与气温呈负相关,降水呈正相关;夜间灯光数据和人口密度与植被kNDVI呈负相关,表明人类活动对植被变化产生负面影响。

关键词： kNDVI 变分模态分解法气候因素人类活动时空变化周期特征

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基于VMD-TCN-Attention机制的短期电力负荷预测

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智能计算机与应用 2024年第7期14卷 94-99页

作者：耿冠晨何宇贵州大学电气工程学院贵阳550025

为了提升短期电力负荷预测精度,本文提出一种基于变分模态分解法(VMD)并结合时间卷积网络(TCN)嵌入注意力机制(Attention)的预测框架(VMD-TCN-Attention)。首先,应用VMD分解法分解原始电力负荷序列,将分解的子序列与气象数据等相关特征... 详细信息

为了提升短期电力负荷预测精度,本文提出一种基于变分模态分解法(VMD)并结合时间卷积网络(TCN)嵌入注意力机制(Attention)的预测框架(VMD-TCN-Attention)。首先,应用VMD分解法分解原始电力负荷序列,将分解的子序列与气象数据等相关特征组合为预测模型的输入序列;其次,选择TCN为预测模型并嵌入Attention机制;最后,通过实例和多种对比预测模型对VMD-TCN-Attention预测模型的有效性进行验证。仿真结果表明,相比较于其他传统预测模型,本文所提VMD-TCN-Attention机制预测模型有着较高的预测精度。

关键词：负荷预测时间卷积网络注意力机制变分模态分解法

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基于GM-VMD需水预测的水资源配置优化方法

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水利技术监督 2024年第10期 165-170页

作者：黄玮吉安市水利局江西吉安343000

为提升水资源供需预测及配置能力,提出一种基于GM-VMD需水预测的水资源配置优化方法。以江西省吉安市T县为研究对象,采用GM-VMD法对该区域的需水量进行有效预测。基于预测结果进行供需平衡分析,并构建考虑经济、社会和生态效益的多目标... 详细信息

为提升水资源供需预测及配置能力,提出一种基于GM-VMD需水预测的水资源配置优化方法。以江西省吉安市T县为研究对象,采用GM-VMD法对该区域的需水量进行有效预测。基于预测结果进行供需平衡分析,并构建考虑经济、社会和生态效益的多目标水资源配置优化模型,以效益最大化为目标,采用遗传算法进行求解。结果表明:该方法能有效预测区域水资源变化情况,能满足T县水利规划发展需求,并实现水资源有效配置。研究结果能为水资源管理提供理论基础。

关键词：水资源配置优化需水预测灰色模型变分模态分解法遗传算法

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基于改进LSTM算法的短期电力负荷预测研究

基于改进LSTM算法的短期电力负荷预测研究

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作者：毛可欣沈阳农业大学

学位级别：硕士

电力的供需平衡是国民经济的命脉,是社会稳定、人民幸福生活的基础保障,对电力负荷进行准确的预测是提高社会经济效益和改善国民生活的必然要求。然而,单一负荷预测模型很难克服非平稳、非线性和噪声高的时间序列拟合程度差等问题,故本... 详细信息

电力的供需平衡是国民经济的命脉,是社会稳定、人民幸福生活的基础保障,对电力负荷进行准确的预测是提高社会经济效益和改善国民生活的必然要求。然而,单一负荷预测模型很难克服非平稳、非线性和噪声高的时间序列拟合程度差等问题,故本文开展基于深度学习理论和信号分解技术的短期电力负荷预测模型与方法研究。主要工作内容如下: 历史数据是电力负荷预测的基础,适当选择、处理影响负荷预测的历史特征数据十分重要。为此,运用填补与修正的方法处理缺失值和异常值,运用皮尔逊相关系数法分析各变量与负荷之间的相关性系数,选定温度、湿度、风向等变量作为电力负荷预测主要影响因素,对历史数据作归一化处理,并划分好训练集和测试集,为下文的模型搭建和预测提供数据基础。长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)超参数的选取会对模型的预测精度有很大影响。因此,引入鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)对LSTM的超参数进行网络寻优,避免了人为经验差异导致的LSTM模型预测效果不佳的问题,并通过误差评价指标验证了POA算法在参数寻优方面的优越性,构建了LSTM-POA短期负荷预测组合模型。为减小电力负荷数据非平稳、非线性和较强随机波动性对负荷预测精度的影响,结合信号处理方法引入变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD),将原始数据按中心频率由高到低分解成有限个带宽的子序列,以提取数据的局部特征并剔除噪声污染。对比原始的经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD),详细分析了VMD在模态混叠方面的优势,构建了基于VMD-LSTM-POA短期负荷预测组合模型。为验证本课题采用组合模型的的有效性和实用性,基于电网实际数据开展试验研究。将LSTM、VMD-LSTM、LSTM-POA模型与VMD-LSTM-POA模型的预测结果进行对比分析。试验结果表明,VMD-LSTM-POA组合模型的预测精度更高,尤其在拐点或极值处的曲线拟合程度更好,模型可应用于短期电力负荷预测的实际工作中。

关键词：短期电力负荷预测变分模态分解法长短期记忆神经网络法鹈鹕优化算法

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基于混合深度学习的调度数据网流量预测技术研究

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供用电 2023年第5期40卷 53-60页

作者：崔瑶裴培黄鑫张鑫胡婷李芹南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 江苏南京211106 智能电网保护与运行控制国家重点实验室(南瑞集团有限公司) 江苏南京211106 国网江苏省电力有限公司江苏南京210024

电力调度业务产生的数据波动性大且随机性强,在优先级、实时性和稳定性上的要求均高于其他业务,对其数据流量进行准确预测将有效保障电网的安全可靠运行。但是,因为传统运维手段应变力不足且依赖人工优化,所以在运维效率和预测准确性上... 详细信息

电力调度业务产生的数据波动性大且随机性强,在优先级、实时性和稳定性上的要求均高于其他业务,对其数据流量进行准确预测将有效保障电网的安全可靠运行。但是,因为传统运维手段应变力不足且依赖人工优化,所以在运维效率和预测准确性上均无法满足电力调度业务的发展需求。为解决上述问题,将信号分解技术与深度学习技术相结合,构建了一种能对电力调度数据网未来15天流量值与变化趋势进行预测的算法模型。该模型首先使用变分模态分解法自动分解复杂流量在不同时间维度下的特征,然后基于长短期记忆网络模型对所有分解后的子序列进行预测,最后基于各子序列预测值进行聚合叠加给出最终预测结果。使用某省级电力调度数据集对模型效果进行验证,该数据集包含骨干大区和信息大区中长达6个月的电力调度数据。结果表明该模型在调度数据网流量预测中的准确性优于其他时序预测方法,同时在实际场景下具有良好的可行性。

关键词：调度数据网流量预测混合深度学习变分模态分解法长短期记忆网络

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VMD-HS-BP光伏发电功率预测模型的构建研究及试验分析

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电力设备管理 2023年第21期 53-55页

作者：韩德利国网河南省电力公司安阳县供电公司

为进一步提高光伏发电功率预测精准性,本文提出了VMD-HS-BP光伏发电功率预测模型。该模型采用相关性分析剔除相关性水平较低的冗余变量,并采用变分模态分解法(VMD)对光伏数据进行分解,形成多个模态分量,将确定好的输入变量输入到采用和... 详细信息

为进一步提高光伏发电功率预测精准性,本文提出了VMD-HS-BP光伏发电功率预测模型。该模型采用相关性分析剔除相关性水平较低的冗余变量,并采用变分模态分解法(VMD)对光伏数据进行分解,形成多个模态分量,将确定好的输入变量输入到采用和声搜索算法(HS)改进后的BP神经网络中,预测各分量值,将所有分量预测值的叠加值作为最终预测值进行输出。试验结果表明,该模型预测精度较高。

关键词：光伏发电预测模型变分模态分解法和声搜索算法 BP神经网络

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电磁铁电磁超声测厚系统数据处理技术研究

电磁铁电磁超声测厚系统数据处理技术研究

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作者：王雷沈阳工业大学

学位级别：硕士

金属板材和管材广泛应用于工业生产、建筑和石油运输等行业。金属板材生产过程中,厚度是重要的生产指标,而输油管道使用过程中,厚度检测不到位,容易发生原油的泄露,甚至爆炸,危害人民群众财产和生命安全。厚度无损检测方法发展至今,已... 详细信息

金属板材和管材广泛应用于工业生产、建筑和石油运输等行业。金属板材生产过程中,厚度是重要的生产指标,而输油管道使用过程中,厚度检测不到位,容易发生原油的泄露,甚至爆炸,危害人民群众财产和生命安全。厚度无损检测方法发展至今,已拥有涡流、激光、射线和超声检测等诸多方法。超声检测以其诸多优点,广泛应用于工业无损测厚领域,主要有压电超声和电磁超声检测两种。压电超声测厚相对成熟,但局限于需要使用耦合剂、待测物表面要光滑以及高温下操作困难且成本高等问题,而电磁超声测厚不仅无需耦合剂,而且操作简单,成为研究的新方向。但由于电磁超声换能器换能效率低,获得回波信号中掺杂大量噪声和干扰,信噪比较低,合理设计算法从中提取有效信号,解算精确的测厚值,对于电磁超声测厚应用具有重要意义。针对使用脉冲电磁铁提供偏置磁场的电磁铁电磁超声测厚系统厚度特征提取的问题,以电磁超声换能机理、电磁超声厚度测量原理和回波信号厚度值计算方法为理论依据,考虑到回波信号信噪比差且数据量大,直接提取厚度特征较为困难的情况,分析原始回波信号中的噪声,设计预处理算法对数据进行初步降噪,提出以平均滤波算法抑制随机噪声,通用数字滤波器滤除低频和高频噪声,小波硬阈值法抑制中高频噪声,并引入高斯多回波参数模型验证预处理算法的有效性,预处理算法可以初步提升信号信噪比,降低后续数据处理的压力。考虑到预处理后噪声仍有残留,采用改进的自适应的变分模态分解法进一步抑制噪声,改进包括以中心频率法确定K,二次惩罚项α与信号SNR关系确定α,分解信号与原始信号的Pearson相关系数确定重构模态。信号经上述算法处理后,使用波峰波谷差异法提取信号降噪后的厚度特征。搭建实验平台,获取不同标称厚度钢板和铝板试样的电磁铁电磁超声测厚实验数据,使用本文算法与其它传统算法进行处理。实验结果表明,本文算法较其它算法具有较高的测厚精度,其中24mm厚钢板的厚度解算误差为1.53%,而30mm厚铝板的厚度解算误差为1.43%。最后,为了本算法在工程应用中使用更为方便,使用Lab VIEW与MATLAB联合编程的形式,编写厚度特征提取上位机,结合数据采集卡,实现电磁铁电磁超声测厚系统的数据获取、数据处理和厚度值显示等功能。

关键词：电磁超声测厚预处理算法变分模态分解法波峰波谷差异法联合编程

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