检索结果-内蒙古大学图书馆

山东电力技术 2021年第3期48卷 50-55页

作者：赵春晖董泽王泽轩张悦张栾英高鹏华北电力大学自动化系河北保定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河北保定071003 国家电投朝阳燕山湖发电有限公司辽宁朝阳122000

提出基于本体的汽轮机虚拟检修知识表示框架,根据发电厂汽轮机虚拟检修领域中的检修文件包内容和涉及的设备信息源知识特点对检修知识进行整理,将检修文件包内容合理分类并进行模块化处理。分别建立了事件过程本体、状态本体、原因本体... 详细信息

提出基于本体的汽轮机虚拟检修知识表示框架,根据发电厂汽轮机虚拟检修领域中的检修文件包内容和涉及的设备信息源知识特点对检修知识进行整理,将检修文件包内容合理分类并进行模块化处理。分别建立了事件过程本体、状态本体、原因本体、检修实体本体与检修决策本体五个领域本体模型,将检修内容进行合理归类,为设备虚拟检修提供良好的语义检索和知识表达功能,提高了企业检修的工作效率。

关键词：虚拟检修检修文件包本体知识表达

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基于阀后温降模型的疏水阀门状态评判

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仪器仪表用户 2023年第2期30卷 98-103页

作者：张卫斌郑熙吕品展元国能黄金埠发电有限公司江西上饶335100 北京品德技术有限公司北京102200 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河北保定071000

发电机组存在大量的疏水阀门,考虑投资成本的问题,这些阀门基本采用就地阀门的形式,阀门状态通过运行人员的经验进行判断,状态误判现象普遍存在,更改为电动阀门不切实际,一旦机组高负荷运行时,阀门关闭不严不仅影响阀门本身寿命,严重时... 详细信息

发电机组存在大量的疏水阀门,考虑投资成本的问题,这些阀门基本采用就地阀门的形式,阀门状态通过运行人员的经验进行判断,状态误判现象普遍存在,更改为电动阀门不切实际,一旦机组高负荷运行时,阀门关闭不严不仅影响阀门本身寿命,严重时甚至影响机组运行安全,造成大量能源的浪费。本文通过研究阀后管道与阀后工质之间的换热机理,结合阀后温降数据建立阀后温降混合模型,为疏水阀门提供关闭状态下理想温降曲线,作为阀门状态的评判依据,建立阀门状态转换模型,实现阀门状态评判及管理,进一步实现提高阀门寿命的目的。

关键词：疏水阀混合模型温降模型

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基于VMD-WOA-LSSVM的汽轮机轴承振动趋势预测

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山东电力技术 2021年第12期48卷 61-67页

作者：李劲松张双董泽王泽轩罗代强河北国华定州发电有限责任公司河北定州073000 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河北保定071003 贵州黔西中水发电有限公司贵州黔西551500

在火电厂中,汽轮机故障通常会导致轴承的异常振动,因此预测轴承的振动趋势能够为汽轮机故障提供借鉴依据,降低故障发生概率。针对振动数据具有随机性和波动性的问题,首先利用变分模态分解方法,将振动序列分解成一系列子模态,以降低振动... 详细信息

在火电厂中,汽轮机故障通常会导致轴承的异常振动,因此预测轴承的振动趋势能够为汽轮机故障提供借鉴依据,降低故障发生概率。针对振动数据具有随机性和波动性的问题,首先利用变分模态分解方法,将振动序列分解成一系列子模态,以降低振动序列的非平稳性。将分解出的分量作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Veetor Machine Classifiers,LSSVM)预测模型的输入,利用鲸鱼算法(Whale Optimization Algorthm,WOA)算法的寻优特性对LSSVM中的参数进行优化,从而建立超前一步预测模型,最后将各个子模态的预测结果相叠加,得到预测振动数据。为评估该模型的预测性能,以江苏某电厂的轴承振动实测数据为例进行仿真实验。结果表明,所提出的预测模型优于其他多种典型预测模型,表现出较好的预测性能。

关键词：振动趋势预测变分模态分解 LSSVM预测模型 WOA算法

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基于多模型融合的热工过程异常值处理方法

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计算机仿真 2024年第2期41卷 108-114页

作者：吴铮张悦董泽李玲华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心河北保定071003 上海电力大学自动化工程学院上海200090

火电机组异常值的检测与修正是热工系统建模的基础。针对热工过程数据具有强耦合、高维度、非线性和时变性等特性,提出了一种基于多模型融合的热工过程异常值处理方法。采用粒子群优化概率神经网络方法对异常值进行检测,解决了常规基于... 详细信息

火电机组异常值的检测与修正是热工系统建模的基础。针对热工过程数据具有强耦合、高维度、非线性和时变性等特性,提出了一种基于多模型融合的热工过程异常值处理方法。采用粒子群优化概率神经网络方法对异常值进行检测,解决了常规基于经验估计和有限样本聚类寻优不能完整表示整体空间概率特性的问题。针对常规Nadaraya-Watson回归方法在选取光滑参数时易导致过拟合和出现残差、偏差的问题,提出了一种基于滑动窗口优化Nadaraya-Watson回归的方法,自适应填补异常数据。仿真结果表明,所提方法的异常检测和填补效果相较于常规方法分别提升了26.7%和1.76%,证明了方法的有效性。

关键词：异常值处理概率神经网络粒子群优化滑动窗口热工过程

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基于信号分解和核极限学习机的风电功率预测

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山东电力技术 2022年第1期49卷 1-6页

作者：马宁董泽冯斌华北电力科学研究院有限责任公司北京100045 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河北保定071003 华北电力科学研究院有限责任公司西安分公司陕西西安710065

针对传统短期风功率预测模型在功率变化较大情况下的预测精度不高问题,提出了一种基于信号分解和量子粒子群算法优化核极限学习机的短期风功率预测模型。首先利用经验小波变换将原始风功率序列分解成为若干个模态分量,再利用核极限学习... 详细信息

针对传统短期风功率预测模型在功率变化较大情况下的预测精度不高问题,提出了一种基于信号分解和量子粒子群算法优化核极限学习机的短期风功率预测模型。首先利用经验小波变换将原始风功率序列分解成为若干个模态分量,再利用核极限学习机建立每个模态分量的预测模型,为了提高模型预测精度,采用量子粒子群算法优化核极限学习机参数,最后将每个模态分量预测值相加得到最终的功率预测结果。以实际风电场发电功率为例,并与其他预测模型进行比较,结果表明所提模型具有较高的预测精度。

关键词：风功率预测核极限学习机经验小波变换量子粒子群算法

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基于深度信念网络的机炉协调控制系统建模

基于深度信念网络的机炉协调控制系统建模

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'19 全国仿真技术学术会议

作者：倪仲俊张杨悦骆东阳浙江浙能乐清发电有限责任公司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中国核电工程有限公司郑州分公司

机炉协调控制系统是火力发电自动控制系统的核心单元,如何建立一个精确的机炉协调系统模型一直是国内外学者研究的重点。采用神经网络理论建立机炉协调系统模型的过程中参数设置多、容易陷入局部优化,为了解决这一问题,采用深度神经网络... 详细信息

机炉协调控制系统是火力发电自动控制系统的核心单元,如何建立一个精确的机炉协调系统模型一直是国内外学者研究的重点。采用神经网络理论建立机炉协调系统模型的过程中参数设置多、容易陷入局部优化,为了解决这一问题,采用深度神经网络,用非监督学习抽象地提取数据特征,然后用监督学习对数据进行分类。与传统的方法相比,它有效地减少了对人类经验的依赖,减少人为因素引起的不确定性的出现。建立了具有较高拟合精度的三入三出无参数模型,仿真结果表明该模型能够准确的反映系统输入输出之间的动态特性。

关键词：协调控制系统协调控制系统建模无参数模型深度信念网络

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