检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2025年第7期40卷 2335-2352页

作者：余洋李梦璐王卜潇向小平刘卫亮河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 保定071003 新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学(保定)) 保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室保定071003

为使电池储能系统(BESS)平抑微电网不平衡功率时寿命损耗降低,同时保证其可调节能力,该文提出基于竞争合作机制及改进二分一致性算法(IBCA)的BESS低损均衡功率分配策略。首先,为促进单体荷电状态(SOC)均衡,建立基于事件驱动机制的BESS... 详细信息

为使电池储能系统(BESS)平抑微电网不平衡功率时寿命损耗降低,同时保证其可调节能力,该文提出基于竞争合作机制及改进二分一致性算法(IBCA)的BESS低损均衡功率分配策略。首先,为促进单体荷电状态(SOC)均衡,建立基于事件驱动机制的BESS分组模型,进一步考虑单体寿命损耗及BESS可调节能力,设计基于竞争合作机制的BESS功率分配模型;其次,计及通信时滞,将状态反馈机制、功率分配加权矩阵及规范变换阵引入二分一致性算法,形成IBCA;然后,设计基于分组功率分配模型的BESS功率分配策略,并利用IBCA完成BESS功率分配;最后,以某微电网典型日不平衡功率为例进行仿真。结果表明,IBCA兼顾了迭代速度、鲁棒性及内存占用量,所提策略有效地降低了BESS寿命损耗,促进单体SOC均衡,实现了功率的快速准确分配,并且实验结果与仿真保持一致,进一步验证了所提策略的有效性。

关键词：微电网电池储能事件驱动机制竞争合作机制二分一致性算法

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基于变量选择和POA-NARX的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型

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动力工程学报 2025年第4期45卷 592-601页

作者：赵征梁磊刘赛恒华北电力大学自动化系河北保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071003

针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态... 详细信息

针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。通过机理分析SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度的影响因素,初筛特征变量;利用改进的快速相关过滤(FCBF)算法选择高相关变量,去除强冗余的变量;再利用数据趋势分析法和互信息算法进行迟延估计;最后利用鹈鹕优化算法确定最佳系统变量阶次,建立SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。实验结果表明:经过变量筛选和时滞分析的NARX动态模型准确性显著提升;POA-NARX模型的预测效果明显优于其他他软测量模型。

关键词：垃圾焚烧炉 SNCR 快速相关过滤算法 NARX神经网络鹈鹕优化算法软测量

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计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度

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太阳能学报 2025年第1期46卷 460-471页

作者：王璐瑶刘卫亮刘长良刘帅王昕康佳垚华北电力大学自动化系保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室保定071003 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

为提高主动配电网的综合运行品质,提出一种计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度方法。首先,建立主动配电网系统数学模型,分析电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统、氢储能系统的运行规律与可调潜力;其次,考虑电-热-氢负荷调节... 详细信息

为提高主动配电网的综合运行品质,提出一种计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度方法。首先,建立主动配电网系统数学模型,分析电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统、氢储能系统的运行规律与可调潜力;其次,考虑电-热-氢负荷调节与网络重构,以各子系统出力与支路开关状态为决策变量,建立以降低运行成本、减小峰谷差、减少污染气体为目标的确定性优化调度模型;然后,采用信息间隙决策理论描述源荷不确定性,建立风险规避型调度模型,在保障一定期望目标的前提下使系统具有良好的鲁棒性;最后,基于IEEE-33节点系统分别对各调度方案进行对比分析,验证所提方法的有效性。

关键词：氢能主动配电网优化调度信息间隙决策理论动态重构可调潜力

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绿电交易场景下计及温控负荷的高铁站两阶段调度策略

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太阳能学报 2025年第1期46卷 547-556页

作者：陈文颖刘洋刘卫亮张晓雷王昕康佳垚华北电力大学保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室保定071003 华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段... 详细信息

考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段调度;其次,应用多元正态分布描述随机变量误差间的概率相关性,采用蒙特卡洛抽样和基于概率距离的场景快速削减方法生成高铁站日内绿电、光伏和负荷的典型场景,基于模型预测控制应用典型场景对日内高铁站用电系统进行滚动优化调度;最后以某高铁站为算例,分析典型季节下引入此温控模型的调度结果,验证所提模型在改善高铁站经济运行、新能源消纳等方面的优势及所提两阶段调度策略的鲁棒性。

关键词：清洁能源需求响应蒙特卡洛抽样绿电交易温控负荷随机模型预测控制

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基于二次分解和BiGRU的超短期光伏发电功率预测

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动力工程学报 2025年第1期45卷 62-69,79页

作者：韩博李长青刘卫亮刘帅刘长良徐家豪王昕华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071000 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重... 详细信息

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重构;再利用VMD对复杂信号进行二次分解,以削弱信号的非平稳性;将分解后各信号分量作为BiGRU模型的输入进行训练、验证和预测,然后线性叠加各信号分量预测结果,得到最终预测结果。结果表明:混合预测模型的预测精度高于单一模型,验证了混合预测模型的有效性;通过对比典型天气情况下的预测效果及各项评价指标,验证了所提出方法的通用性。

关键词：光伏发电功率预测二次分解样本熵双向门控循环单元

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基于数据驱动的自适应积分滑模预测容错控制

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控制工程 2025年

作者：郝亚峰王印松华北电力大学自动化系保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心

针对时滞非线性系统中含有执行器故障和未知外部扰动的一类问题，利用动态线性化技术结合离散积分滑模控制(Discrete integral sliding mode control，DISMC)与预测控制方法，提出了一种数据驱动的自适应积分滑模预测容错控制方法(Data-... 详细信息

针对时滞非线性系统中含有执行器故障和未知外部扰动的一类问题，利用动态线性化技术结合离散积分滑模控制(Discrete integral sliding mode control，DISMC)与预测控制方法，提出了一种数据驱动的自适应积分滑模预测容错控制方法(Data-driven adaptive integral sliding mode predictive fault tolerant control，DAISMPFTC)。首先，利用被控对象的输入输出数据构建含有执行器故障项和输入时滞项的数据模型；其次，利用离散时间预测技术实现系统原始模型中时滞项的隐性表达，同时，采用径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network， RBFNN)逼近模型中的执行器故障;然后，结合预测控制思想将离散积分滑模中的传统切换率改进为最优切换率，推导得出DAISMPFTC控制律并验证了算法的稳定性；最后，通过DAMADICS平台和某液体气化平台进行仿真实验，与PID、无模型自适应控制(Model-free adaptive control，MFAC)等控制方法进行对比，验证了所提方法具有良好的容错能力和跟踪精度。

关键词：数据驱动容错控制执行器故障时滞系统预测控制

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基于统计域指数的压力类传感器故障检测方法

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中国测试 2025年第05期 110-116页

作者：王印松邵敬雅华北电力大学自动化系保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心

针对工业过程中因老化及环境干扰出现的压力类传感器故障问题，提出一种基于统计域指数的传感器故障检测方法。首先，该方法采用长短期记忆（LSTM）神经网络构建预测传感器正常状态下输出的时序模型，由此生成模型预测值和实际测量值的... 详细信息

针对工业过程中因老化及环境干扰出现的压力类传感器故障问题，提出一种基于统计域指数的传感器故障检测方法。首先，该方法采用长短期记忆（LSTM）神经网络构建预测传感器正常状态下输出的时序模型，由此生成模型预测值和实际测量值的残差信号；然后，通过计算残差信号的移动平均指数（MAI）、移动均方根指数（MRI）、移动方差指数（MVI）和移动能量指数（MEI），并结合四分位距（IQR）方法设计阈值，进行传感器故障检测；最后，利用某320 MW燃煤机组引风机出口烟气压力传感器的历史运行数据进行实验验证，并与传统的残差分析法进行对比。结果表明，该方法在准确率、精确率、召回率和F值方面分别提升11.88%、3.16%、22.15%和14.06%，在压力传感器故障检测方面具备显著优势。

关键词：故障检测统计域指数压力传感器残差分析神经网络

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基于OOB-DBO-GRU的风电机组齿轮箱故障预警

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中国测试 2025年第05期 12-19页

作者：付景林永君刘帅刘长良张照彦华北电力大学控制与计算机工程学院保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北大学电子信息工程学院

为实现风电机组齿轮箱故障早期预警，提出一种基于优化门控循环网络超参数的预警模型。首先，利用随机森林袋外误差估计算法，从风电机组数据采集与监控（SCADA）数据中筛选出与齿轮箱油池温度有重要关联的特征变量；其次，充分挖掘SCAD... 详细信息

为实现风电机组齿轮箱故障早期预警，提出一种基于优化门控循环网络超参数的预警模型。首先，利用随机森林袋外误差估计算法，从风电机组数据采集与监控（SCADA）数据中筛选出与齿轮箱油池温度有重要关联的特征变量；其次，充分挖掘SCADA数据的时空关联特性，基于门控循环网络建立预警模型，同时，为提高模型预测性能，通过蜣螂算法优化门控循环网络的超参数；最后，构造健康指数指标，并建立其与机组运行状态等级间的映射关系，实现机组齿轮箱运行健康度监测及故障预警。以某1.5 MW风电机组运行数据为算例进行验证，结果表明，所提方法能提前2天发出齿轮箱油温异常预警，效果优于GRU模型、LSTM模型等对比模型，能够更加准确有效地实现风电机组齿轮箱故障预警。

关键词：风电机组齿轮箱故障预警特征选择深度学习时空特征

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基于有限元仿真的ECT感兴趣区域高分辨率图像重建

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系统仿真学报 2024年第8期36卷 1823-1831页

作者：张立峰陈达华北电力大学自动化系河北保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071003

感兴趣区域的高分辨率图像重建是电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术的研究热点之一。均匀电极分布的ECT模型仅在重建场域的边界位置具有较高的灵敏度系数,不适用于感兴趣区域成像。为改善感兴趣区域中的灵敏度分... 详细信息

感兴趣区域的高分辨率图像重建是电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术的研究热点之一。均匀电极分布的ECT模型仅在重建场域的边界位置具有较高的灵敏度系数,不适用于感兴趣区域成像。为改善感兴趣区域中的灵敏度分布,提高图像分辨率,提出了一种基于有限元仿真ECT感兴趣区域高分辨率图像重建方法,根据保角变换理论优化电极分布。进行了仿真实验,将均匀电极和优化电极分布的灵敏度矩阵代入Tikhonov算法、Landweber算法和ART算法,重建结果表明上述方法可有效提高感兴趣区域的图像重建精度。

关键词：电容层析成像有限元仿真感兴趣区域灵敏度矩阵保角变换电极分布

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基于动态矩阵与特征相似度的AAKR风电机组状态监测

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太阳能学报 2024年第10期45卷 536-543页

作者：田雯雯吕丽霞刘长良刘帅华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学自动化系保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室保定071003

针对传统自组织核回归(AAKR)模型所选记忆矩阵冗余度较高、无法根据在线数据实时更新、计算相似度时未考虑特征参数权值不一的问题,提出一种基于动态矩阵与特征相似度的自组织核回归(DM-FS-AAKR)风电机组状态监测方法。首先基于样本间... 详细信息

针对传统自组织核回归(AAKR)模型所选记忆矩阵冗余度较高、无法根据在线数据实时更新、计算相似度时未考虑特征参数权值不一的问题,提出一种基于动态矩阵与特征相似度的自组织核回归(DM-FS-AAKR)风电机组状态监测方法。首先基于样本间距离对原始数据集去冗余以降低运算复杂度,形成待选数据集;其次基于k-最近邻算法选取最符合当前运行条件的历史数据构建动态矩阵;为克服相似度计算时不良参数的偏差污染,提出一种特征相似度计算方法为不同参数分配相应权值进一步提高预测精度;最后以河北某风电场SCADA数据为例,对机组故障停机前工况进行验证实验。结果表明,相比于传统AAKR模型,所提算法平均绝对误差降低约15.6%,故障预警时能够提前35天实现预警,具有较高精度和实时性。

关键词：齿轮箱风电机组状态监测自组织核回归动态矩阵特征相似度

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