检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 401-411页

作者：马苗苗郝若欣刘向杰华北电力大学新能源电力系统全国重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对存在负荷扰动的多区域互联电力系统负荷频率控制问题,本文提出一种自适应事件触发预测增强型分布式模型预测控制策略.首先,将整个互联系统按区域划分为若干个动态耦合的子系统,构造扰动观测器对外界未知扰动进行估计.通过在优化问... 详细信息

针对存在负荷扰动的多区域互联电力系统负荷频率控制问题,本文提出一种自适应事件触发预测增强型分布式模型预测控制策略.首先,将整个互联系统按区域划分为若干个动态耦合的子系统,构造扰动观测器对外界未知扰动进行估计.通过在优化问题中考虑调速器阀门限制并引入扰动估计,构建预测增强型分布式预测控制器,实现各子系统的负荷频率控制.此外,基于当前时刻与最新触发时刻状态间偏差设计自适应事件触发机制以更好协调系统性能和计算负担.结果表明,当系统存在负荷扰动时,所提控制策略在满足控制要求的同时显著降低计算负担,且所提策略在系统参数存在不确定的情况下具有良好的鲁棒性.

关键词：扰动补偿自适应事件触发分布式模型预测控制互联电力系统负荷频率控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于帝王蝶算法的CNN-GRU-LightGBM模型短期风电功率预测

引用

太阳能学报 2025年第1期46卷 105-114页

作者：向阳刘亚娟孙志伟张效宁卢建谋华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京怀柔实验室北京101400

风电集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风电功率预测播报的准确度提出更高的要求。为提高风电功率预测的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法(MBO)的卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)-梯度提升学习(LightGBM)复合风电功率... 详细信息

风电集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风电功率预测播报的准确度提出更高的要求。为提高风电功率预测的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法(MBO)的卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)-梯度提升学习(LightGBM)复合风电功率预测模型。首先,分别建立CNN-GRU和LightGBM的风电功率预测模型,利用方差倒数法将两个模型加权组合为CNN-GRU-LightGBM复合模型;为优化模型中的连续参数,使用MBO对模型进行超参数优化。最后,选取珠海某海上风电场的短期风电功率数据对所提方法与已有预测方法进行对比,实验结果表明,该模型结合了CNN-GRU、LightGBM等模型的优点,预测误差更小,预测精度更高,拥有更强的季节普适性。

关键词：风电功率预测卷积神经网络门控循环单元梯度提升学习帝王蝶算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计及执行器故障的近海覆冰风电机组容错控制

引用

中国电机工程学报 2025年

作者：宋子秋王帅王淅炀房方胡阳刘吉臻新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 华北电力大学控制与计算机工程学院

变桨优化控制是降低冰载荷对海面覆冰风电机组影响的重要方式，但频繁的调节动作易使执行器出现故障。为降低故障对机组输出功率的影响，提出一种基于切换自适应滑模的容错控制策略。考虑冰载荷、执行器故障和近海风电机组的机理特性及... 详细信息

变桨优化控制是降低冰载荷对海面覆冰风电机组影响的重要方式，但频繁的调节动作易使执行器出现故障。为降低故障对机组输出功率的影响，提出一种基于切换自适应滑模的容错控制策略。考虑冰载荷、执行器故障和近海风电机组的机理特性及其耦合关系建立切换线性模型，利用测试数据辨识各工况下的参数；基于面向容错的控制模型设计切换滑模面、全阶观测器、自适应率和约束切换率；使用稳定性理论设计分段Lyapunov函数，证明控制系统的收敛性，利用线性矩阵不等式技术求解相关增益参数。为证明控制器的有效性，在近海覆冰风电机组执行器健康和故障场景下，与最优增益调度控制策略进行了对比实验。结果表明，所设计的控制策略可以快速响应冰载荷或执行器故障导致的系统输出误差，并给执行器快速施加补偿命令，有效抑制冰载荷造成系统的扰动并获得较好的容错性能。

关键词：近海风电机组海面覆冰载荷执行器故障容错控制自适应滑模控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于源荷协同的热电联产机组负荷优化分配

引用

热力发电 2025年第1期54卷 46-55页

作者：李杰胡勇张语珊邓丹梁璐曾德良刘吉臻华北电力大学新能源电力系统全国重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

热电厂传统供热方式能源利用效率低,为深度挖掘热电联产机组节能潜力,提出一种综合考虑热负荷侧和热源侧的热电联产机组源荷协同负荷优化分配模型。在负荷侧考虑气象扰动建立了修正的室外温度-热负荷预测模型,热源侧建立了热电联产机组... 详细信息

热电厂传统供热方式能源利用效率低,为深度挖掘热电联产机组节能潜力,提出一种综合考虑热负荷侧和热源侧的热电联产机组源荷协同负荷优化分配模型。在负荷侧考虑气象扰动建立了修正的室外温度-热负荷预测模型,热源侧建立了热电联产机组能效变工况模型;以全部供热机组发电煤耗率最低为目标构建源-荷协同的多机组优化调度模型;最后在由6台热电联产机组和2组加热器组成的热网供热场景开展仿真验证。仿真结果表明,基于热负荷预测值的源荷协同热电联产机组负荷优化分配方法可以有效降低供热期内机组总煤耗量,相比传统分配方法,典型尖峰供暖期1天内热电厂煤耗量可以减少214.56 t。所提负荷优化分配方法有助于提高热电厂运行经济性,具有一定实际应用价值。

关键词：热电联产热负荷预测源荷协同黏菌算法负荷优化分配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多回路平板式环路热管热性能

引用

化工学报 2025年第3期76卷 1018-1028页

作者：张亦鸣杨鹏纪献兵任纪星张磊苗政华北电力大学低品位能源多相流与传热北京市重点实验室北京102206 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室北京102206 北京计算机技术及应用研究所北京100854

为解决高热通量电子元器件的散热问题,制备了一款尺寸为200 mm×150 mm×30 mm的新型多回路平板式环路热管,该热管采用多气液管路与微针肋阵列蒸发板耦合的设计,能够在有限空间内提高热量传输效率。研究了热通量、充液比和工质... 详细信息

为解决高热通量电子元器件的散热问题,制备了一款尺寸为200 mm×150 mm×30 mm的新型多回路平板式环路热管,该热管采用多气液管路与微针肋阵列蒸发板耦合的设计,能够在有限空间内提高热量传输效率。研究了热通量、充液比和工质物性对环路热管传热特性的影响,测试了不同功率下环路热管的启动特性,并对单热源和多热源环境下的热性能进行了比较。结果显示:该新型环路热管启动迅速,300 W功率下启动时间仅为52 s,稳态后热源表面温度波动小于0.3℃。在3个热源同时加热,总输入功率为388.8 W(主热源热通量可达133 W/cm^(2))时,加热面的温度低于85℃,蒸发器内没有出现干烧现象,有效满足了大功率高热通量散热需求。

关键词：环路热管针肋相变传热气液两相流

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑多领域耦合特性的风电机组一次调频动态建模与仿真

引用

中国电力 2025年第4期58卷 56-67页

作者：季湛洋胡阳孔令行宋子秋邓丹刘吉臻新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 中国电力科学研究院有限公司北京100192

风电机组快速调频过程中,暂态有功释放会诱发气动、传动和塔筒等部件载荷波动。为了合理表征其波动特性并服务于调频控制优化,提出了一种计及叶片、主轴、发电机、控制等多领域耦合特性的风电机组快速调频动态建模方法。首先,提出风电场... 详细信息

风电机组快速调频过程中,暂态有功释放会诱发气动、传动和塔筒等部件载荷波动。为了合理表征其波动特性并服务于调频控制优化,提出了一种计及叶片、主轴、发电机、控制等多领域耦合特性的风电机组快速调频动态建模方法。首先,提出风电场-机协同的一次调频控制策略,基于标准的5 MW风电机组精细化模型,搭建了额定风速以下、以上机组级快速调频控制器;然后,采用斯皮尔曼相关性分析算法选定输入、输出变量,计及输入、输出延迟阶次,完成了支持额定风速以上、以下运行区域自适应识别、切换的运行域划分。然后,基于离散工况仿真运行数据的均衡抽样,通过物理先验信息指导,分别采用子空间辨识、深度神经网络算法进行了全工况下机组一次调频动态的多输入-多输出建模与仿真验证。结果表明,所获取的状态空间模型具有良好的可解释性,但是模型结构决定了其仅具备有限的逼近精度;相比之下,时序神经网络模型具有更好的动态特性捕捉能力,可为后续机组一次调频优化控制奠定良好的模型基础。

关键词：风电机组一次调频载荷动态 LSTM神经网络子空间辨识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

集多头点注意力与边卷积的点云分类分割模型

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2025年第3期37卷 446-456页

作者：熊伟娄政浩徐敏夫袁和金华北电力大学计算机系保定071000 河北省能源电力知识计算重点实验室保定071000

针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联的问题,提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类和分割模型.首先,设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征,学习点云的旋转不变性,使用... 详细信息

针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联的问题,提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类和分割模型.首先,设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征,学习点云的旋转不变性,使用多头机制将单头点注意力模块进行聚合,构建多头点注意力模块,赋予邻域内不同点相应的注意力系数;其次,设计加权金字塔池化模块进行特征融合,获得更加丰富的特征信息;最后,提出结合交叉熵损失和焦点损失的联合损失函数,解决数据集中存在的难分类样本和类别不平衡问题.在ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上分别进行了点云分类与分割实验,在ModelNet40数据集上,所提模型的总体精度提升到了94.1%;在ShapeNet数据集上的平均交并比提升到了86.3%,有效地提升了模型的分类和分割性能.

关键词：点云数据分类与分割多头点注意力边卷积特征融合损失函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合倒残差自注意力机制的遥感图像目标检测

引用

智能系统学报 2025年第1期20卷 64-72页

作者：赵文清赵振寰巩佳潇华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003

针对遥感图像目标检测存在背景信息干扰严重、待检测目标尺寸差异大等问题,提出一种结合倒残差自注意力机制的目标检测方法。首先,使用具有强特征提取能力的倒残差自注意力机制骨干网络充分提取目标特征,降低复杂背景信息的干扰;其次,... 详细信息

针对遥感图像目标检测存在背景信息干扰严重、待检测目标尺寸差异大等问题,提出一种结合倒残差自注意力机制的目标检测方法。首先,使用具有强特征提取能力的倒残差自注意力机制骨干网络充分提取目标特征,降低复杂背景信息的干扰;其次,构造多尺度空间金字塔池化模块,提供多尺度感受野,增强捕捉不同尺寸目标的能力;最后,提出轻量级特征融合模块,对骨干网络提取的特征图进行融合,充分结合低层与高层特征,提高网络对不同尺寸目标的检测能力。与传统网络及其他改进目标检测算法进行对比,实验发现该方法的检测精度明显优于其他算法。此外,在DIOR数据集和RSOD数据集上设计消融实验,结果表明,该方法在DIOR数据集与RSOD数据集上的平均精度均值比YOLOv8算法分别提升4.6和4.2百分点,明显提升遥感图像目标检测的精度。

关键词：遥感图像目标检测倒残差自注意力机制多尺度空间金字塔特征提取特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于阶梯式特征融合的输电线路外力破坏检测

引用

智能系统学报 2025年

作者：赵文清蔡建颖李赛辰华北电力大学控制与计算机工程学院河北省能源电力知识计算重点实验室

针对输电线路巡检中无人机拍摄角度下器械易形变及带臂机械不同工作状态下特征复杂难以捕获的问题，提出一种基于阶梯式特征融合的外力破坏检测方法。该方法首先通过融合可变形大卷积核注意力网络提取无人机拍摄图像的特征信息；其次，... 详细信息

针对输电线路巡检中无人机拍摄角度下器械易形变及带臂机械不同工作状态下特征复杂难以捕获的问题，提出一种基于阶梯式特征融合的外力破坏检测方法。该方法首先通过融合可变形大卷积核注意力网络提取无人机拍摄图像的特征信息；其次，利用多尺度序列特征融合模块进行阶梯式特征融合；然后，对检测头进行轻量化操作以减少参数量；最后，提出GCIoU NMS函数优化模型。在自建数据集上的实验表明，该方法的mAP50%和mAP50%-95%分别提高10.5和10.2个百分点，达到86.8%和58.4%；在VOC数据集上，mAP50%和mAP50%-95%分别提高7.3和8.1个百分点，达到79.5%和58.8%。实验结果表明，该方法有效提升了目标检测性能，对复杂环境下输电线路外部破坏检测具有重要参考价值。

关键词：输电线路外力破坏目标检测特征提取阶梯式特征融合检测头轻量化 GIoU损失函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度强化学习与数据驱动的超临界热电联产机组宽负荷灵活控制策略

引用

动力工程学报 2025年第5期45卷 785-795页

作者：朱珂言张光明王庆华王玮牛玉广刘吉臻华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京怀柔实验室北京101400

为满足传统火电机组灵活调节性能的需求,提出了一种数据驱动的超临界热电联产(S-CHP)非线性环境建模方法和基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的强化学习控制方法。首先,基于多层感知机(MLP)的深度学习算法与S-CHP机组动态特性,建立了... 详细信息

为满足传统火电机组灵活调节性能的需求,提出了一种数据驱动的超临界热电联产(S-CHP)非线性环境建模方法和基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的强化学习控制方法。首先,基于多层感知机(MLP)的深度学习算法与S-CHP机组动态特性,建立了数据驱动的非线性模型环境;进而基于深度强化学习算法,设计了契合S-CHP机组动态特性的演员-评委策略价值网络和S-CHP特定状态值与奖励函数,提出了一种TD3灵活控制策略以实现快速响应、保证供热及稳定运行的控制目标。结果表明:MLP模型环境与单层网络相比,在额定功率52%~93%负荷宽度下,均方根误差降低了51.7%;与传统协调控制方法相比,TD3控制策略具有更好的跟踪效果和更高的响应速率。

关键词： S-CHP 强化学习 TD3 数据驱动模型 MLP 负荷响应

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：