检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2023年第3期42卷 159-164,173页

作者：石静雯侯立群华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对实际应用中轴承故障数据获取困难,导致其故障诊断模型的准确性和泛化能力下降的问题,提出了一种基于一维卷积注意力门控循环网络(1DCNN-Attention-GRU)和迁移学习的轴承故障诊断方法。首先,构建基于一维卷积网络(1D convolutional n... 详细信息

针对实际应用中轴承故障数据获取困难,导致其故障诊断模型的准确性和泛化能力下降的问题,提出了一种基于一维卷积注意力门控循环网络(1DCNN-Attention-GRU)和迁移学习的轴承故障诊断方法。首先,构建基于一维卷积网络(1D convolutional neural networks, 1DCNN)、门控循环网络(gated recurrent unit, GRU)和注意力机制(Attention)的故障诊断网络,解决传统故障诊断方法特征提取过于依赖人工经验的问题;然后,引入迁移学习,利用充足的源域数据训练网络,冻结训练好的网络底层结构,再利用少量目标域数据对网络顶层结构进行微调,得到目标网络模型;最后,采用Softmax函数进行故障分类。实验结果表明,所提方法在不同训练样本比例下的故障诊断准确率均高于1DCNN-GRU、GRU以及支持向量机(support vector machine, SVM),并能在变工况及小样本数据下获得较高的故障诊断准确率,当使用3%目标域数据进行微调时,故障诊断准确率高于98%。

关键词：故障诊断迁移学习深度学习门限循环单元

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线不对称故障定位

引用

电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 1-12页

作者：丁嘉朱永利魏源华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

针对风电场集电线上复杂电源密集接入使得现有定位方法应用困难的问题,提出一种基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线故障定位方案。首先,深入分析风机故障电流特性,从负序分量出发实现风机建模,同时计及风电场结构特点对其负序网... 详细信息

针对风电场集电线上复杂电源密集接入使得现有定位方法应用困难的问题,提出一种基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线故障定位方案。首先,深入分析风机故障电流特性,从负序分量出发实现风机建模,同时计及风电场结构特点对其负序网络实施等效。然后,引入故障模拟策略,通过负序电压差值表征模拟故障与实际故障的差异以识别故障区域第一节点,进一步探究从实际故障场景到特定模拟故障场景的负序电压变化趋势,并定义负序电压比消除故障点电流影响,由此提出负序电压比差值判据以实现故障区域第二节点识别。最后,针对故障区域利用双端负序量推导测距公式确定故障位置。PSCAD/EMTDC验证表明,所提方案能够以较少测点计及含线路分支集电线的适用性准确定位集电线各类不对称故障,且定位效果不受故障位置、过渡电阻、风机、风速分布及相量不同步等因素影响。

关键词：负序电压差值负序电压比差值负序测距风电场集电线不对称故障故障定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑多对一时空特征的短期风功率组合预测模型

引用

动力工程学报 2024年第12期44卷 1869-1877页

作者：魏乐戴泽陈远野房方胡阳华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

为研究单台风机数据进行风功率预测时未考虑空间特征造成预测精度不理想的问题,提出了一种考虑多对一时空特征的基于改进序列到序列(Seq2Seq)模型的短期风功率预测组合模型。首先,采用k近邻算法对风电场的风机实现空间区域的划分,获取k... 详细信息

为研究单台风机数据进行风功率预测时未考虑空间特征造成预测精度不理想的问题,提出了一种考虑多对一时空特征的基于改进序列到序列(Seq2Seq)模型的短期风功率预测组合模型。首先,采用k近邻算法对风电场的风机实现空间区域的划分,获取k台近邻风机的数据,基于孤立森林算法对异常数据进行识别、筛选和填充。其次,应用双向门控循环单元和自注意力机制对Seq2Seq模型进行改进,利用具有空间特征的邻接矩阵对模型进行权重优化。最后,进行多对一短期风功率预测,输出目标风机风功率预测结果。采用美国风场实际运行数据,将所提出的组合模型与长短期记忆(LSTM)等5种模型进行对比,以验证模型的可靠性。结果表明:该组合模型在时空风功率预测中表现出令人满意的稳定性和鲁棒性,可有效提高风功率预测精度及效率。

关键词：时空特征短期风功率预测多对一自注意力机制 Seq2Seq

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于PSA的中压电力线载波通信自适应阻抗匹配

引用

电力系统保护与控制 2024年第18期52卷 45-52页

作者：谢志远曹通华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

在中压电力线通信中,针对复杂电器元件的种类、数量不断变化等因素导致线路阻抗不匹配而影响通信质量的问题,提出了一种中压电力线载波通信自适应阻抗匹配方法。首先,建立了中压阻抗匹配系统模型,在该模型的基础上提出了一种π型自适应... 详细信息

在中压电力线通信中,针对复杂电器元件的种类、数量不断变化等因素导致线路阻抗不匹配而影响通信质量的问题,提出了一种中压电力线载波通信自适应阻抗匹配方法。首先,建立了中压阻抗匹配系统模型,在该模型的基础上提出了一种π型自适应阻抗匹配电路。然后,根据该电路设计了符合阻抗共轭匹配原理的目标函数,通过PID搜索算法(PID-based search algorithm, PSA)寻找最优元件参数,实现目标函数最优。最后,在此模型基础上仿真分析了PSA算法、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的优劣性。结果表明,PSA算法在收敛速度和寻优精度方面优于PSO和GA算法,能够有效实现阻抗匹配进而改善载波通信质量,为中压电力线通信进一步研究提供了可行性方案。

关键词：中压电力线通信阻抗匹配 PSA 自适应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应差分隐私的联邦学习方案

引用

智能系统学报 2024年第6期19卷 1395-1406页

作者：高媛石润华刘长杰华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

差分隐私被广泛应用于联邦学习中,以保障模型参数的安全,但不够合理的加噪方式会限制模型准确度进一步提高。为此,提出一种能够自适应分配隐私预算和计算学习率的联邦学习方案(differential privacyfederated learning adaptive gradien... 详细信息

差分隐私被广泛应用于联邦学习中,以保障模型参数的安全,但不够合理的加噪方式会限制模型准确度进一步提高。为此,提出一种能够自适应分配隐私预算和计算学习率的联邦学习方案(differential privacyfederated learning adaptive gradient descent,DP-FLAGD),通过自适应分配隐私预算找到梯度的正确下降方向,并计算合适的学习率以达到最小的损失。同时,DP-FLAGD方案能够为不同隐私需求的用户提供不同的隐私预算,以满足其需求。为评估DP-FLAGD的有效性,在广泛使用的2个数据集MNIST(modiffe national institute of standard and technology)和CIFAR-10上进行相关实验,实验结果表明,DP-FLAGD方案在保证模型参数安全的同时,能够进一步提高模型的准确率。

关键词：联邦学习差分隐私自适应梯度下降卷积神经网络学习率梯度隐私预算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于IWOA-Transformer的磨煤机故障预警

引用

动力工程学报 2024年第6期44卷 939-946页

作者：罗毅段明达华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

提出了一种基于改进鲸鱼算法优化Transformer网络超参数(IWOA-Transformer)的故障预警方法。该方法利用非线性收敛系数和高斯变异对鲸鱼算法(WOA)进行改进,以提高WOA的收敛速度和避免其陷入局部最优;再采用改进鲸鱼算法(IWOA)优化Transf... 详细信息

提出了一种基于改进鲸鱼算法优化Transformer网络超参数(IWOA-Transformer)的故障预警方法。该方法利用非线性收敛系数和高斯变异对鲸鱼算法(WOA)进行改进,以提高WOA的收敛速度和避免其陷入局部最优;再采用改进鲸鱼算法(IWOA)优化Transformer的超参数,建立磨煤机故障预警模型;然后,通过预测值和实际值的相似度函数确定自适应阈值,结合专家系统判断故障类型并提出解决方案,实现磨煤机故障预警;最后,以某350 MW热电机组中速磨煤机为例进行故障预警试验。结果表明:所提IWOA-Transformer模型可显著提高预警速度和准确率,具有工程实用价值。

关键词： Transformer神经网络鲸鱼优化算法磨煤机故障预警专家系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑增强特征选择的深度卷积-时序网络短期风功率预测

引用

动力工程学报 2024年第10期44卷 1565-1573页

作者：付炳喆王玮任国瑞杨健李沂洹华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

准确的风电功率预测对电网安全与风资源合理利用具有重要意义。为提高风电功率预测精度,提出一种涵盖异常值检测、增强特征选择和超参数调整等多个环节的风电功率预测策略。首先,采用孤立森林算法筛除风电数据的异常值和冗余值;其次,引... 详细信息

准确的风电功率预测对电网安全与风资源合理利用具有重要意义。为提高风电功率预测精度,提出一种涵盖异常值检测、增强特征选择和超参数调整等多个环节的风电功率预测策略。首先,采用孤立森林算法筛除风电数据的异常值和冗余值;其次,引入最大互信息系数(MIC)作为特征选择评价指标,获得高相关度的输入特征;此外,建立了优化的卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)神经网络组合模型,其中CNN层将MIC对特征重要性的理解进一步增强,并以多层GRU层对风功率时序关系建模。实际算例表明:所提出的优化神经网络模型较文中其他预测模型,预测指标误差更小,决定系数R 2平均提高了4.44%,平均绝对误差M AE、均方根误差R MSE分别平均降低了62.02%和61.51%,具有较高的预测精度。

关键词：风电功率预测增强特征选择深度神经网络北方苍鹰优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多路特征渐进融合和注意力机制的轻量级图像超分辨率重建

引用

智能系统学报 2024年第4期19卷 863-873页

作者：刘玉铠周登文华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

为进一步探索在计算和存储资源受限设备上应用超分辨率方法的可能性,本研究聚焦于深度卷积神经网络技术在单图像超分辨率中的应用,特别是如何在不显著增加网络规模的情况下,提升网络的性能。本文提出一种新的基于多路特征渐进融合和注... 详细信息

为进一步探索在计算和存储资源受限设备上应用超分辨率方法的可能性,本研究聚焦于深度卷积神经网络技术在单图像超分辨率中的应用,特别是如何在不显著增加网络规模的情况下,提升网络的性能。本文提出一种新的基于多路特征渐进融合和注意力机制的轻量级单图像超分辨率方法(multi-path feature fusion and attention mechanism,MPFFA)。MPFFA包括一个多路特征渐进融合块(multi-path feature progressive fusion,FPF),可以通过前面的特征,多路渐进地引导和校准后面特征的学习;还包括一个多路特征注意力机制(multi-path feature attention mechanism,FAM),通过加权拼接多路特征通道,可以提高特征信息的利用率和特征表达能力。实验结果表明:MPFFA显著优于当前其他代表性的方法,在模型复杂度和性能间达到了更好的平衡。本文提出的模型能够更好地应用于计算和资源受限的设备上。

关键词：图像超分辨率卷积神经网络特征融合注意力机制深度学习图像还原峰值信噪比结构相似度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合边缘感知与统计纹理知识的输电线路金具锈蚀检测

引用

智能系统学报 2024年第5期19卷 1228-1237页

作者：赵振兵郭广学王艺衡赵文清翟永杰华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对输电线路金具目标小、背景环境复杂和锈蚀区域不规则等问题,提出了一种融合边缘感知与统计纹理知识的输电线路金具锈蚀检测算法。首先通过改进YOLOv7模型检测金具,然后利用改进Res-UNet模型对检测的金具进行锈蚀分割,加入SE(squeeze... 详细信息

针对输电线路金具目标小、背景环境复杂和锈蚀区域不规则等问题,提出了一种融合边缘感知与统计纹理知识的输电线路金具锈蚀检测算法。首先通过改进YOLOv7模型检测金具,然后利用改进Res-UNet模型对检测的金具进行锈蚀分割,加入SE(squeeze-excitation)注意力提高模型的稳定性,引入统计纹理知识模块(statistical texture knowledge module,STM)和边缘感知模块(edge-aware module,EAM),提出一种知识融合模块对边缘感知和统计纹理知识进行融合,提高对锈蚀分割精度。实验结果表明,检测和分割模型mAP分别提高了2.8百分点和7.7百分点。

关键词：目标检测语义分割输电线路锈蚀检测金具注意力机制统计纹理边缘感知知识融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

典型超临界二氧化碳循环动态特性分析与比较

引用

工程热物理学报 2024年第10期45卷 2945-2957页

作者：王迪谢欣言周云龙韩昕芮王艳红东北电力大学自动化工程学院吉林132000 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 东北电力大学能源与动力工程学院吉林132000

超临界二氧化碳(sCO_(2))循环布局多样,为探究循环布局对系统动态特性的影响。本文搭建了sCO_(2)再压缩循环及其三种衍生循环的动态数学模型。在相同的外部条件下,以sCO_(2)再压缩循环布局为参照循环,在热源工质流量扰动,系统质量流量... 详细信息

超临界二氧化碳(sCO_(2))循环布局多样,为探究循环布局对系统动态特性的影响。本文搭建了sCO_(2)再压缩循环及其三种衍生循环的动态数学模型。在相同的外部条件下,以sCO_(2)再压缩循环布局为参照循环,在热源工质流量扰动,系统质量流量扰动以及负荷指令扰动三种不同情况下,重点比较四种循环布局中循环净功率的动态特性。结果表明,对sCO_(2)再压缩循环各部分的改造,均能有效地减少在两种流量扰动情况下循环净功率的扰动幅值,扰动幅值最低分别降至0.8%、26.5%;但也增大了循环净功率对负荷指令的响应时间,最高达到220 s。本文的研究结果为sCO_(2)循环动态特性分析及控制系统设计提供了理论参考。

关键词：超临界二氧化碳循环循环布局动态特性建模仿真

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：