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9 篇 哈尔滨工业大学
9 篇 河北工业大学
8 篇 郑州大学
8 篇 江南大学
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7 篇 同济大学
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6 篇 南京航空航天大学
6 篇 厦门大学
6 篇 南京理工大学
6 篇 东北大学

作者

15 篇 张志军
14 篇 丁德馨
5 篇 毕忠伟
5 篇 饶龙
5 篇 李广悦
5 篇 zhang zhi-jun
5 篇 ding de-xin
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4 篇 ding dexin
4 篇 黄士涛
4 篇 李盛新
4 篇 liu wei
4 篇 胡全义
4 篇 刘炜
3 篇 zhang lei
3 篇 逄宗鹏
3 篇 余岳峰
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3 篇 徐文平

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基于遗传算法优化模糊神经网络的混凝投药预测研究

基于遗传算法优化模糊神经网络的混凝投药预测研究

引用

作者：王哲盐城工学院

学位级别：硕士

供水系统是城市基础设施之一,其稳定运行和水质安全直接关系到人们的生活和健康。在净水厂中,混凝沉淀是净水厂十分重要的工序之一,不仅影响着净水厂的出水质量还影响制水成本,其中混凝剂投加量的控制是至关重要的。由于原水水质变化的... 详细信息

供水系统是城市基础设施之一,其稳定运行和水质安全直接关系到人们的生活和健康。在净水厂中,混凝沉淀是净水厂十分重要的工序之一,不仅影响着净水厂的出水质量还影响制水成本,其中混凝剂投加量的控制是至关重要的。由于原水水质变化的不确定性以及混凝反应过程的复杂性都会影响混凝剂的投加量和混凝效果,导致投药过程具有一定的时滞性,难以实时准确地进行投药。为了克服这一问题,本文针对净水厂的混凝投药过程建立了遗传算法优化自适应模糊神经网络(GA-ANFIS)预测模型。其研究结果如下:(1)通过烧杯试验对混凝过程进行模拟并分析得出:混凝的搅拌时间应保持在15 min左右;混凝的快速搅拌转速应保持在400 r/min,快速搅拌时间应保持在0.5 min;混凝的慢速搅拌转速应保持在30 r/min,慢速搅拌时间应保持在15min;通过对影响因素进行分析得出的原水浊度、温度、p H、碱度和COD对混凝效果均有一定影响。(2)本文构建了RBF模型、ANFIS模型和GA-ANFIS模型进行混凝预测,均以原水浊度、原水p H值、原水温度、原水碱度和原水COD为输入变量,混凝剂投加量为输出参数,对比了三种模型的优劣,发现GA-ANFIS模型比RBF模型和ANFIS模型的MAPE降低了15.23%、14%,MAE降低了3.86%、3.394%,其具有更高的收敛速度、准确性和可靠性,可以更好地处理非线性问题。(3)在控制方面,本文采用模糊PID控制系统对投药过程进行了控制,并通过MATLAB/Simulink仿真,仿真结果表明相较于普通的PID控制,该模型在减小超调和提高动态响应速度方面表现得更出色。可以实现对混凝剂的精确控制,提高投药的准确性和稳定性。

关键词：自适应神经模糊推理系统遗传算法模糊PID 烧杯试验仿真

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基于模糊融合技术的风电场短期出力预测方法研究

基于模糊融合技术的风电场短期出力预测方法研究

引用

作者：王玉振中国石油大学（华东）

学位级别：硕士

随着风电装机容量的不断增加,风力发电在总电力供应中的比例逐步提升。由于风能的高度随机性和间歇性,使得大规模风电并入电网,会对电力系统的安全稳定以及电能质量产生影响,同时会增加电力管理部门的调度难度。如果能够对风电场未来时... 详细信息

随着风电装机容量的不断增加,风力发电在总电力供应中的比例逐步提升。由于风能的高度随机性和间歇性,使得大规模风电并入电网,会对电力系统的安全稳定以及电能质量产生影响,同时会增加电力管理部门的调度难度。如果能够对风电场未来时段(0-72h)的出力进行相对精确的预测,将会利于电力管理部门制定有效的调度计划,达到电力供求平衡,同时减少电力系统的旋转备用容量以及运行成本,提高供电的可靠性和经济性。\n 本文结合风电场实测数据,对风电场短期出力预测方法进行研究,首先运用基于风速与基于出力的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)实现提前1h的风电场短期出力预测,并分别运用基于风速与基于出力的BP神经网络方法与两者进行比较分析,验证了自适应神经模糊推理系统在风电场短期出力预测中的适用性;然后利用最小二乘法将四种方法进行组合对风电场的出力进行提前1h的预测,并与各单-预测方法的预测结果进行比较,验证其可行性。\n 最后,利用VB6.0建立界面并调用Matlab编程实现的算法对短期出力进行预测,将预测结果保存在.Access2000数据库的表格之中,从而能够方便灵活地观察实测数据的变化规律以及各种方法的预测结果。

关键词：短期出力预测方法自适应神经模糊推理系统 BP神经网络组合预测风电场

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模糊神经网络在锅炉过热汽温控制中的应用研究

模糊神经网络在锅炉过热汽温控制中的应用研究

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作者：张密哲燕山大学

学位级别：硕士

大多数火电厂锅炉过热汽温对象是具有大延迟、大惯性的被控环节,并且还具有较强的参数时变性和非线性。因此,很难对汽温进行有效地控制。当外界发生扰动时,能否及时调节控制系统,把温度维持在一定的偏差范围内,对控制系统来说是非常重要... 详细信息

大多数火电厂锅炉过热汽温对象是具有大延迟、大惯性的被控环节,并且还具有较强的参数时变性和非线性。因此,很难对汽温进行有效地控制。当外界发生扰动时,能否及时调节控制系统,把温度维持在一定的偏差范围内,对控制系统来说是非常重要的,它直接影响着电厂运行的安全性和经济性。本文在对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和模糊控制进行深入研究基础上,提出了一种自适应模糊神经网络过热汽温控制方案。以Matlab/Simulink为仿真工具,研究了过热汽温的响应特性。本文研究内容主要包括以下几个方面: (1)阐述了过热汽温控制的研究意义,介绍了其研究现状与发展趋势。针对目前的控制策略所存在的一些问题,确立了本文设计出发点。 (2)简要介绍了过热汽温的静、动态特性,并介绍了建立汽温数学模型的方法,重点介绍了汽温串级控制系统。 (3)简要介绍了模糊控制和神经网络控制的理论,重点分析了模糊控制器的设计步骤及神经网络的学习算法。 (4)简要阐述了模糊神经网络控制策略,详细描述了模糊神经网络的学习算法,设计了以模糊神经网络控制器(FNNC)为主控制器的汽温串级控制系统,通过仿真证明了该控制方法比传统的PID控制效果好。 (5)简要阐述了基于ANFIS的神经网络,重点介绍了ANFIS的结构及学习算法,设计了自适应模糊神经网络的过热汽温串级控制系统。其中,主控制器由一个基于ANFIS神经网络的模糊控制器与一个智能比例积分环节并联构成。最后将其应用到了600MW直流锅炉中,进行了仿真研究,结果表明,该系统具有良好的控制效果,具有一定的工程利用价值。

关键词：锅炉过热汽温串级控制模糊神经网络自适应神经模糊推理系统

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基于ANFIS的风电机组变桨距系统故障诊断与预测

基于ANFIS的风电机组变桨距系统故障诊断与预测

引用

作者：李伟昌河北工业大学

学位级别：硕士

在能源日益枯竭和环境不断恶化的背景下,我国风电产业在近20年内异军突起,取得了巨大发展,占据第三大电源的位置,同时也成为全球风电第一大国。随着风电产业的快速发展和制造水平的不断提高,风电机组的单机功率不断增大、运行环境不断复... 详细信息

在能源日益枯竭和环境不断恶化的背景下,我国风电产业在近20年内异军突起,取得了巨大发展,占据第三大电源的位置,同时也成为全球风电第一大国。随着风电产业的快速发展和制造水平的不断提高,风电机组的单机功率不断增大、运行环境不断复杂,变桨距系统作为风电机组的核心控制技术之一,其故障已成为目前造成机组停机的第一原因。根据2013年某风电场的统计数据,正常停机时间仅占总停机时间的0.24%,而变桨距系统故障引起的停机时间占50%以上,已造成了巨大的经济损失。首先,本论文针对变桨距系统的故障发生原因复杂、参数间非线性强等特点,提出了基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的变桨距故障诊断与故障预测方法。ANFIS兼具神经网络的自主学习能力和模糊系统的强解释性,克服了神经网络容易陷入局部极值以及模糊系统中需要完备的专家经验的缺点,适合应用于非线性强、受环境影响大的风电机组变桨距系统故障诊断建模中。其次,本论文通过分析风电机组基本结构和变桨距系统工作原理,从风速与桨距角、风速与电机转速、风速与功率输出三个角度分析了变桨距系统的故障机制,为故障诊断和故障预测奠定基础。再次,本论文从工程实际出发,以某风电场实际运行的1.5MW并网风电机组SCADA系统数据为基础,采用ANFIS方法建立桨距角故障诊断模型、电机转速故障诊断模型和功率输出故障诊断模型,并通过相对均方根误差、诊断正确率、诊断错误率、诊断结果为故障时的诊断成功率、诊断结果为故障时的可信度等多方面的评估指标验证了故障诊断模型的准确性和有效性。最后,在所提出的故障诊断模型的基础上,根据故障早期的数据趋势,本论文采用历史数据和当前数据相结合的方式,进一步建立了故障预测模型,预测未来10分钟的风电机组故障,并通过仿真测试与结果分析验证了故障预测模型的有效性。

关键词：风电机组变桨距系统故障诊断故障预测自适应神经模糊推理系统

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基于ANFIS模型的基坑岩土力学参数反分析及其应用

基于ANFIS模型的基坑岩土力学参数反分析及其应用

引用

作者：刘江磊中国地质大学（武汉）

学位级别：硕士

近些年，随着我国经济发展和城市建设现代化的不断提高，特别是国家对宏观经济政策的调整，加大了基础设施建设的投入以及对世博会场馆的筹建，城市建设呈现出向高空与地下空间发展的态势。相应在土木工程中也出现了大量的深基坑工程，... 详细信息

近些年，随着我国经济发展和城市建设现代化的不断提高，特别是国家对宏观经济政策的调整，加大了基础设施建设的投入以及对世博会场馆的筹建，城市建设呈现出向高空与地下空间发展的态势。相应在土木工程中也出现了大量的深基坑工程，基坑开挖的深度、面积已经越来越大，技术难度也越来越高。然而基坑工程是具有不确定性、多元性和时域性等动态特性的工程，对于基坑岩土力学参数的确定一直是一个技术难题，通常是采用野外现场试验或室内试验等试验方法来确定。但这种方法不能反映基坑工程的动态特性，目前普遍采用工程反分析方法，即由现场监测量测信息来及时动态的反演各个力学参数，以达到基坑工程信息化施工和动态设计的要求。\n 由于现行的各种工程反分析方法大多存在着不足之处如：基于最优化理论的反分析方法，其搜索速度随反演参数的增多呈级数减慢、解的稳定性较差、容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛并且难以搜素到全局最优解等；而基于人工神经网络的反分析方法，当求解空间相对较大时便很难收敛到所需要的精度，而且训练结果具有不唯一性，因而很难获得与实际岩土参数相吻合的反演结果；基于遗传算法的反分析方法，需要对搜索过程进行大量的人为的经验性干预才能搜索到全局最优解。因此，寻找一个完善且高效率的优化算法对促进反分析方法在岩土工程中的推广应用有很大帮助。\n 为此，本文尝试采用基于MATLAB(R2007a)模糊工具箱中的自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，即ANFIS)来对基坑岩土力学参数进行反演分析，并结合汉口火车站出站厅基坑工程实例，动态反演具体参数，检验反演精度，从而验证了该方法用于基坑参数反分析的可行性及工程适用性。\n 本文主要进行了如下研究：\n (1)对国内外工程反分析的研究现状进行综述，分析了目前工程反分析所存在的缺点及发展的趋势，并对岩土工程反分析的内容和方法进行总结和分类。\n (2)对人工神经网络和模糊分析理论两种方法的基本原理进行了简单介绍，并详细阐述了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的原理和其用于基坑位移反分析的可行性。\n (3)通过正交试验设计法确定了基坑岩土力学参数对于位移的敏感程度，虽然得出E为最敏感参数，但综合考虑了基坑开挖支护工程的设计意图及主要矛盾，同时借鉴前人在基坑岩土力学参数反分析上所做的研究。最终本文确定采用弹性抗力系数反分析方法，反演参数确定为地基土水平抗力系数m，粘聚力C和内摩擦角φ。\n (4)对如何建立基坑岩土力学参数位移反分析的ANFIS模型进行了探讨和研究。\n (5)以汉口火车站出站厅基坑工程为基础，采用均匀设计法设计计算方案，通过基坑弹性地基梁法计算模型建立了ANFIS模型所需的雏形训练样本集。以位移作为自变量，参数作为因变量，建立相应的映射关系。规格化处理后采用减法聚类方法确定网络结构，采用最小二乘法和梯度下降法相结合的混合算法来进行网络学习训练，之后建立了该基坑工程的ANFIS位移反分析模型。最后将该基坑工程的量测位移值带入到训练好的ANFIS模型中，输出即为该基坑土体的力学参数值，通过检验数据对的检验，证明该方法可以很好的进行力学参数反演分析，反演精度可高达88％以上。\n (6)通过实测位移与运用反演参数值计算位移之间的比对，得出ANTIS反分析模型的精度良好，并论证了模型用于基坑岩土力学参数反分析的可行性及实用性。\n (7)分析了ANFIS方法用于基坑岩土力学参数反分析的优点和不足之处，并对该方法的改进提出了一些实用建议。\n 本文结合前人位移反分析的经验及理论知识，证明了将人工神经网络理论与位移反分析方法相结合，尝试采用新的方法--自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的智能优化方法来对基坑岩土力学参数进行反演分析是成功的。并且这种新的方法克服了传统反分析方法的搜素速度慢以及难以收敛的缺点，具有反演精度高，收敛速度快等优点。同时该方法可以客观地评估基坑当前的稳定状态，具有较强的实用性，并为基坑工程施工的信息化控制预报提供了一个新的思路。

关键词：基坑参数岩土力学自适应神经模糊推理系统反演分析弹性地基梁法 ANFIS模型

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水利水电工程生态环境影响评价指标体系与评价方法的研究

水利水电工程生态环境影响评价指标体系与评价方法的研究

引用

作者：贾硕河北农业大学

学位级别：硕士

当今随着社会经济技术的发展,自然生态环境越来越多的受到人为破坏,而随着人民生活水平的提高,人民对生态环境的质量关注程度日益高涨,所以,对水利水电工程生态环境影响进行评价是一项有着重大意义的工作。水利水电工程的建设运行都会... 详细信息

当今随着社会经济技术的发展,自然生态环境越来越多的受到人为破坏,而随着人民生活水平的提高,人民对生态环境的质量关注程度日益高涨,所以,对水利水电工程生态环境影响进行评价是一项有着重大意义的工作。水利水电工程的建设运行都会对环境产生影响,其影响涉及到自然环境、生态环境和社会环境的诸多因素,在对水利水电工程进行生态环境影响评价时,需要综合考虑这些因素。因此,水利水电工程生态环境影响评价是一项复杂的工程,建立一个完备准确的评价指标体系是完成评价工作的重要前提。本文在借鉴国内外生态环境影响评价研究成果的基础上,系统分析了水利水电工程对生态环境影响的诸多因素,建立了较完善的水利水电工程生态环境影响评价指标体系,并对指标的量化处理方法进行了探讨,运用神经网络和模糊推理系统相结合的方法构建了评价模型;对自适应神经模糊推理系统的构成和建模过程进行了深入研究,包括训练样本和检验样本的选取,隶属度函数的选取等;将构建的评价模型应用于张河湾抽水蓄能水电站工程的生态环境影响评价中,验证了基于自适应神经模糊推理系统的评价模型的可行性与先进性。全文共分为五部分:(一)论述了水利水电工程生态环境影响评价的研究背景、意义和研究动态,并阐述了本文的主要研究内容和难点。(二)论述了生态环境影响评价的相关概念和评价程序,包括生态环境影响评价的理论、指导思想、原则以及基本方法等。(三)在系统分析水利水电工程对生态环境影响因素的基础上,建立了水利水电工程生态环境影响评价指标体系。(四)运用神经网络和模糊推理系统相结合的方法建立水利水电工程生态环境影响评价模型,并对指标的量化方法和隶属度函数的选取进行了探讨。(五)将构建的评价模型应用于张河湾抽水蓄能水电站的生态环境影响评价中,对模型的可行性和先进性进行了验证。本文的创新性体现在以下几方面: (1)建立了较完善的水利水电工程生态环境影响评价指标体系;(2)基于自适应神经模糊推理系统构建评价模型;(3)在训练数据和检验数据的提取、隶属度函数的选取及训练方法方面进行了探讨。

关键词：水利水电工程生态环境评价指标体系自适应神经模糊推理系统混合学习算法

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船舶减摇鳍系统的智能控制算法研究

船舶减摇鳍系统的智能控制算法研究

引用

作者：宁寿辉大连海事大学

学位级别：硕士

本文主要进行了智能控制算法在船舶减摇鳍控制中应用的仿真研究。船舶减摇鳍是现代仿生学与控制理论相结合在船舶工程应用中的一个成功实例，也是应用最广泛的一种船舶减摇装置。减摇鳍系统通过传感器测得船的横摇信息，经液压驱动... 详细信息

本文主要进行了智能控制算法在船舶减摇鳍控制中应用的仿真研究。船舶减摇鳍是现代仿生学与控制理论相结合在船舶工程应用中的一个成功实例，也是应用最广泛的一种船舶减摇装置。减摇鳍系统通过传感器测得船的横摇信息，经液压驱动系统使鳍转动，在控制系统的作用下，随着变化的横摇运动而不断地改变鳍角，产生抵抗海浪干扰的稳定力矩，从而达到稳定船舶横摇姿态的目的。工程中应用的减摇鳍系统多采用经典的PID控制规律。本文首先介绍了船舶减摇鳍及其控制系统的构成，建立了随机海浪仿真模型，并对常规减摇鳍控制系统进行了数字仿真。在研究大量参考文献的基础上，作者提出对减摇鳍系统采用智能控制算法，并进行了三种控制算法的仿真研究。论文以标准模糊控制器为基础，运用模糊－积分混合智能控制算法控制减摇鳍，仿真结果表明其减摇效果明显优于PID控制。作者针对常规BP算法存在的一些问题，提出了一种改进型的RPROP算法。RPROP的基本原理是根据局部梯度信息实现权更新值的直接修改，可以大大提高训练速度，而且对很多问题可以完全不需要参数的选择而得到最优收敛时间解，即初始参数选择具有鲁棒性。该算法应用于减摇鳍系统也获得了良好的控制性能。最后，作者将自适应网络模糊推理系统(ANFIS)应用于减摇鳍控制。ANFIS是模糊推理系统与神经网络的有机组合，具有直接从样本数据中提取模糊规则的能力，所以尤其适用于缺乏专家经验知识的一类复杂的工业控制过程问题。由于它实现了模糊量和数字量的有机结合，而且其调整的参数和权值都具有明确的物理意义，更有利于控制工程师的理解、掌握和控制，因此具有广泛的工业应用前景。该算法应用于减摇鳍系统获得了比以上几种算法更好的减摇效果。大量仿真结果证明本文研究的三种智能控制算法对于减摇鳍系统的控制是有效可行的。

关键词：减摇鳍模糊控制神经网络自适应神经模糊推理系统

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基于ANFIS的变压器故障诊断方法研究

基于ANFIS的变压器故障诊断方法研究

引用

作者：刘炜兰州交通大学

学位级别：硕士

电力变压器是电力系统的重要主设备,担负着电网间升降电压和转化电能的功能,是输变电系统的心脏,其正常运行直接关系到整个电力系统的安全稳定运转。电力系统部门面临的重要问题之一便是对电力变压器进行绝缘状态检测和潜伏性绝缘故障诊... 详细信息

电力变压器是电力系统的重要主设备,担负着电网间升降电压和转化电能的功能,是输变电系统的心脏,其正常运行直接关系到整个电力系统的安全稳定运转。电力系统部门面临的重要问题之一便是对电力变压器进行绝缘状态检测和潜伏性绝缘故障诊断,因此,研究电力变压器的故障诊断技术具有重要的现实意义。油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）是目前分析电力变压器绝缘状态最重要的检测方法,为诊断变压器内部故障提供了重要依据。自适应模糊神经推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS）利用神经网络的学习机制和自适应能力对模糊系统进行建模,从对大量数据的学习中得到系统的隶属函数和模糊规则。因此对于缺乏或难以获取定性的知识和经验的复杂系统,ANFIS有着独到的优势。 IEC三比值法是基于DGA分析中最常用的方法,但气体体积分数未超过阈值时不适宜用此方法,且IEC三比值编码存在编码缺损以及临界值判据缺损问题。在以往的各种智能诊断方法中,很少有与IEC三比值法一起结合使用的。为了进一步提高三比值法诊断的正确率和智能性,适应输入数据特征的变化,本文将ANFIS引入变压器故障诊断领域。本文所做工作如下: （1）根据IEC三比值法的诊断要求,收集变压器故障诊断数据,计算C2H2/C2H4、CH4╱H2、C2H4/C2H6三对气体体积的比值,将这三对比值数据作为ANFIS的输入向量。（2）选择能够更好描述IEC三比值编码模糊区间的降岭形隶属函数作为ANFIS模糊化层的隶属函数,使得ANFIS建模更加符合实际数据模型。（3）使用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进经典ANFIS以BP算法和最小二乘法为基础的混合学习算法,以克服BP法易于陷入局部最优的缺点,提高系统的收敛速度和诊断正确率。（4）将基于改进算法ANFIS的故障诊断系统用于变压器故障诊断,并与使用BP算法训练的ANFIS的诊断结果和BP网络诊断结果做了比较。检验结果表明使用改进算法的ANFIS进行变压器故障诊断是可行的,并且诊断正确率比传统IEC三比值法诊断有所提高。

关键词：变压器自适应神经模糊推理系统故障诊断油中溶解气体分析

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大型风电场输出功率协同预测方法研究

大型风电场输出功率协同预测方法研究

引用

作者：孙涌东北电力大学

学位级别：硕士

随着世界各国对能源危机和环境问题的逐步重视，新能源发电越来越受到人们的关注，作为最具大规模开发商业价值的清洁能源，风电在我国得到了大力的发展。相比常规能源，随机变化的风速和风向使得风电功率具有波动性、间歇性和不完全可... 详细信息

随着世界各国对能源危机和环境问题的逐步重视，新能源发电越来越受到人们的关注，作为最具大规模开发商业价值的清洁能源，风电在我国得到了大力的发展。相比常规能源，随机变化的风速和风向使得风电功率具有波动性、间歇性和不完全可控性等特征，这对电力系统运行的稳定性和可靠性造成了不利影响。当大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。提高风电功率预测精度是实现含大规模风电电力系统运行安全和经济的重要手段。本文以吉林省某风电场实测的风电功率数据为基础，首先介绍了风电场输出功率数据丢失的原因，分析了四种数据补齐方法的优劣性，使用自适应神经模糊推理系统对单台及多台风电机组缺失数据进行补齐及优化；然后对于风电输出功率波动性比较大的特点，采用小波理论对其进行分解并对不同频段使用最优方法分别进行实时预测，从而得到协同预测模型，针对非实时分解预测模型中预测值随预测步数恶化的问题，引入了小波实时分解模式，提高了预测结果的准确率；对于预测结果的误差介绍了预测误差的概念、产生原因及目前描述误差的评价体系，并结合实际算例，说明风电功率预测误差的研究对风电功率预测工作的指导和改进的所产生的影响及意义，最后搭建了风电场大规模数据管理系统，对风电场实际运行数据进行实时采集、保存，为风电场输出功率准确预测提供数据支撑；并可以根据用户个人需求进行数据提取及修改，可用于风电场实际运行管理，目前该平台已在吉林西部某风电场得到实际应用。

关键词：风电功率协同预测自适应神经模糊推理系统小波理论

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置换蒸煮过程蒸煮终点在线预测的研究

置换蒸煮过程蒸煮终点在线预测的研究

引用

作者：甘文涛陕西科技大学

学位级别：硕士

造纸工业是一个与经济发展和人民生活质量息息相关的产业,同时也是一个能耗高、污染大的产业。随着能源成本的与日俱增,以及环保要求的不断提高,其发展受到严重阻碍。置换蒸煮系统(DDS)是一个高效节能环保的制浆技术,是制浆企业目前新... 详细信息

造纸工业是一个与经济发展和人民生活质量息息相关的产业,同时也是一个能耗高、污染大的产业。随着能源成本的与日俱增,以及环保要求的不断提高,其发展受到严重阻碍。置换蒸煮系统(DDS)是一个高效节能环保的制浆技术,是制浆企业目前新建和改造的首选技术。但置换蒸煮过程工艺复杂,从装料开始到蒸煮完成要经历6～7个阶段,期间有多次能量与化学药品的置换回用,需要控制的工艺参数众多,导致根据熟练操作工的经验或者H因子来判断何时停止蒸煮进行放锅卸料的效果不够理想(过蒸煮,欠蒸煮)。为了真正实现置换蒸煮的有效节能并降低污染,设计针对置换蒸煮过程终点卡伯值软测量系统,以保证能够适时停止蒸煮,降低粗浆质量波动,提高浆料品质,防止蒸汽与化学药品的浪费,这是当前置换蒸煮制浆行业研究的热点问题。本文以四川某浆纸企业置换蒸煮DCS项目为背景,在国家国际科技合作项目“节能环保型置换蒸煮关键技术与设备的合作研究(2010DFB43660)”的经费支持下,以蒸煮终点卡伯值的软测量为研究对象,从置换蒸煮过程的工艺及机理、辅助变量选取、软测量模型建立到蒸煮终点预测系统的设计及实现等方面,进行了以下内容的研究。(1)置换蒸煮终点软测量辅助变量的选取及软测量方案的提出在对传统间歇式蒸煮机理与DDS置换蒸煮机理深度分析比较的基础上,总结出了置换蒸煮过程中脱木素反应的特殊性。并以此为理论依据,分析现有的蒸煮终点卡伯值软测量模型用在DDS置换蒸煮过程上存在的缺点与不足,针对置换蒸煮过程确定了终点卡伯值软测量的辅助变量,并提出一种新的软测量建模方案。(2)置换蒸煮软测量模型的建立及校正利用神经网络具有较强的自学习、自适应能力,以及模糊控制易于表达专家知识的特点,本文将两者的优点相结合,采用自适应神经模糊推理系统图像编辑器,以DDS置换蒸煮现场采集的数据为样本,建立了基于TakagiSugeno型自适应神经模糊推理系统的DDS置换蒸煮终点卡伯值软测量模型,并对模型的预测效果进行了仿真及校正。(3)置换蒸煮终点在线预测系统的设计及实现以MATLAB和西门子Step7+Win CC为软件基础,以置换蒸煮DCS系统为基础,通过OPC技术实现MATLAB与Win CC之间的数据交换,设计置换蒸煮终点卡伯值软测量子系统,实现置换蒸煮过程卡伯值的实时在线软测量及蒸煮终点报警。本文建立置换蒸煮终点卡伯值软测量模型所用的样本数据直接在生产现场采集而来,所建立的模型较符合工业现场的实际模型,拥有较高的准确性;同时,针对该模型设计的置换蒸煮终点预测子系统,在原有DCS控制系统的基础上,采用OPC技术,在几乎不增加任何硬件设备的情况下,可以实现卡伯值实时在线软测量以及蒸煮终点的在线预测,对置换蒸煮制浆行业提高浆料质量,防止能源和化学品浪费具有实际意义和推广价值。

关键词：置换蒸煮过程蒸煮终点卡伯值在线软测量自适应神经模糊推理系统

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