检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2024年第10期45卷 497-505页

作者：赵陆阳刘长良刘卫亮李洋王昕康佳垚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 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071000 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

针对时空风速预测任务通常使用的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)联合建模方法中空间信息损失的问题,提出一种基于CBAM-DSC-UNet模型的时空风速预测算法,用于提升空间信息利用率与模型预测精度。该算法将时空风速预测问题视为视... 详细信息

针对时空风速预测任务通常使用的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)联合建模方法中空间信息损失的问题,提出一种基于CBAM-DSC-UNet模型的时空风速预测算法,用于提升空间信息利用率与模型预测精度。该算法将时空风速预测问题视为视频预测问题,在提取时空相关性的同时保持空间信息,进而直接输出未来多步的空间风速矩阵。以美国怀俄明州某风电场实际数据为算例进行实验,结果表明,相比其他对比算法,基于CBAM-DSC-UNet模型的时空风速预测算法的平均绝对误差下降8.4%~15.9%,精度有较大提升。

关键词：风力预测卷积神经网络时空数据 UNet 多风电机组

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基于注意力特征融合时空图网络的超短期风电功率预测

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电力科学与工程 2024年第10期40卷 19-29页

作者：李丽芬陈旭曹旺斌梅华威华北电力大学计算机系河北保定071003 华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心(华北电力大学) 河北保定071003

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STG... 详细信息

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STGNN)的超短期风电功率预测方法。首先基于Pearson相关系数法对数据特征进行降维,确定影响风电功率的关键因素。然后构建AMF-STGNN预测模型。该模型主要由时空关联网络构建模块和多维度时空特征抽取模块组成。通过时空关联网络构建模块构建时空图,以揭示风电气象因素的空间连接关系。通过多维度时空特征抽取模块应用时间卷积和图卷积挖掘数据的时空特征,并利用注意力机制学习重要特征。此外,该方法还引入残差结构和多阶段特征融合结构提高模型的表达能力。最后以宁夏3个风电场真实数据为例,验证了所提方法在提升风电功率预测精度方面的有效性。

关键词：风电功率预测时空图相关性分析注意力机制多阶段特征融合

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计及火电深度调峰的高比例可再生能源电力系统日前优化调度研究

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太阳能学报 2023年第1期44卷 493-499页

作者：王佳惠牛玉广陈玥李雄威华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 新能源电力系统国家重点实验室北京102206 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102206

针对高比例可再生能源并网,提出含风、光、火、蓄的高比例新能源电力系统多目标日前优化调度模型。该模型考虑在火电机组深度调峰及频繁爬坡等新工况下的火电机组运行成本、污染物惩罚成本以及可再生能源弃电成本,以系统运行成本最低、... 详细信息

针对高比例可再生能源并网,提出含风、光、火、蓄的高比例新能源电力系统多目标日前优化调度模型。该模型考虑在火电机组深度调峰及频繁爬坡等新工况下的火电机组运行成本、污染物惩罚成本以及可再生能源弃电成本,以系统运行成本最低、风光出力最大以及净负荷波动最小为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行优化求解。通过对某典型日不同调度场景进行仿真计算,结果表明所建立的系统运行总成本计算模型能够兼顾该系统的经济、环保与消纳,所提出的多目标优化调度策略能够促进高比例可再生能源的消纳,缓解火电机组的调峰压力,降低系统运行总成本,指导电力系统火电灵活性改造,保证电力系统安全、稳定、经济运行。

关键词：可再生能源电力系统调度优化多目标深度调峰

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双重不确定性预测下风电场超短期有功优化控制

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太阳能学报 2023年第11期44卷 270-278页

作者：贺敬李少林蔡玮姚琦中国电力科学研究院有限公司可再生能源并网全国重点实验室北京100192 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 暨南大学能源电力研究中心珠海519070

针对风电场并网友好性提升问题,提出考虑风速预测不确定性和风电机组有功特性不确定性的风电场发电能力评估方案。对风速超短期预测误差和风电机组在各风速区间的出力特性进行双重不确定性分析并建立概率分布模型,进而利用贝叶斯网络构... 详细信息

针对风电场并网友好性提升问题,提出考虑风速预测不确定性和风电机组有功特性不确定性的风电场发电能力评估方案。对风速超短期预测误差和风电机组在各风速区间的出力特性进行双重不确定性分析并建立概率分布模型,进而利用贝叶斯网络构建风电机组超短期出力的双重不确定性概率预测模型。基于风电场各风电机机组超短期出力概率预测模型,以最大概率跟踪电网调度指令为目标设计场站功率分配策略。算例分析表明,所提考虑双重不确定性的概率预测模型对机风电组有功的概率分布描述更准确,该模型在场站控制中可有效提升电网功率指令的完成水平。

关键词：风电场不确定性分析贝叶斯网络有功控制

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泛采样频率下基于VMD-MTSO-XGBoost的滚动轴承故障诊断

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动力工程学报 2024年第11期44卷 1712-1722页

作者：赵雅强刘帅刘少康刘卫亮张启亮刘长良武英杰王昕康佳垚华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定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 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 东北电力大学自动化工程学院吉林省吉林132012 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

针对机械振动监测系统加速度传感器采样频率不一致而带来的滚动轴承故障诊断速度与准确率降低等问题,提出了泛采样频率下基于变分模态分解结合改进金枪鱼群优化算法优化极端梯度提升树(VMD-MTSO-XGBoost)的滚动轴承故障诊断方法。首先,... 详细信息

针对机械振动监测系统加速度传感器采样频率不一致而带来的滚动轴承故障诊断速度与准确率降低等问题,提出了泛采样频率下基于变分模态分解结合改进金枪鱼群优化算法优化极端梯度提升树(VMD-MTSO-XGBoost)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行小波降噪和降采样处理,得到泛采样频率下的降噪信号;利用变分模态分解(VMD)处理泛采样频率下的降噪信号,提取本征模态函数(IMF)分量指标构成故障特征向量。然后,利用Circle混沌映射初始化金枪鱼群优化(TSO)算法种群,增加初始种群的丰富性和多样性;并采用逐维变异方法对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力,增强算法全局探索能力。最后,利用改进金枪鱼群优化(MTSO)算法对极端梯度提升树(XGBoost)参数进行优化,建立滚动轴承故障诊断模型。采用所提出的故障诊断方法对凯斯西储大学公开数据集、德国帕德博恩大学公开数据集和实测数据集进行了验证。结果表明:在泛采样频率下,相比于其他3种模型,所提出的故障诊断方法可以更加高效、准确地识别滚动轴承故障。

关键词：滚动轴承故障诊断泛采样频率 VMD-MTSO-XGBoost

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基于宽带紫外吸收的火焰温度和OH/NH/NO浓度同步测量

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物理学报 2022年第17期71卷 174-184页

作者：杨鑫宇彭志敏丁艳军杜艳君华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 清华大学能源与动力工程系电力系统与发电设备控制与仿真国家重点实验室北京100084

温度是燃烧过程中影响反应路径和速率的重要参数,决定着燃烧和能量交换效率,OH,NH,NO等组分参与燃烧中的关键基元反应,并影响NO_(x)污染物的生成.因此,温度和OH,NH,NO浓度的同步测量对于判断燃烧状态、研究反应机理和排放特性具有重要意... 详细信息

温度是燃烧过程中影响反应路径和速率的重要参数,决定着燃烧和能量交换效率,OH,NH,NO等组分参与燃烧中的关键基元反应,并影响NO_(x)污染物的生成.因此,温度和OH,NH,NO浓度的同步测量对于判断燃烧状态、研究反应机理和排放特性具有重要意义.本文搭建了高空间分辨率的宽带紫外吸收光谱测量系统,实现了火焰温度和OH,NH,NO浓度的同步测量,并对3种组分宽带吸收光谱的温度灵敏度和浓度检出限进行了定量分析.随后,利用所建立的测量方法对NH_(3)/CH_(4)/air常压平面预混火焰的温度和OH,NH,NO浓度的高度分布进行了高精度测量:NH的1s检出限达到1.8×10^(-9) m(1560 K),在常压火焰实现了10^(-9)量级的NH吸收光谱测量;OH和NO的1σ检出限分别达到60×10^(-9) m(1590 K)和1×10^(-6) m(1380 K),也明显优于现有的红外激光吸收光谱测量结果.实验所得温度和OH,NO,NH浓度分布曲线与基于Okafor等机理的计算流体动力学预测结果非常符合,验证了基于宽带紫外吸收光谱方法的温度和组分浓度同步测量效果.

关键词：宽带紫外吸收光谱燃烧诊断温度测量浓度测量

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波导内飞灰灰位与折射率的微波测量方法

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仪器仪表学报 2021年第4期42卷 169-178页

作者：徐兴明牛玉广胡博王磊华北电力大学新能源国家重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 国网辽宁省电力有限公司沈阳110006

为了进一步提高微波波导法对飞灰含碳量检测的准确性,提出了一种利用微波在波导内不同介质分界面的反射作用,通过时域变换找到微波到达不同介质分界面的时间,再结合微波在波导内不同介质中的传输速度,计算得到波导内飞灰的灰位及相对群... 详细信息

为了进一步提高微波波导法对飞灰含碳量检测的准确性,提出了一种利用微波在波导内不同介质分界面的反射作用,通过时域变换找到微波到达不同介质分界面的时间,再结合微波在波导内不同介质中的传输速度,计算得到波导内飞灰的灰位及相对群折射率的方法。本文使用规格为7.9 mm×15.8 mm×100 mm的矩形波导,在12.4~18 GHz频段下利用上述方法对质量为0~12 g,含碳量为1%~10%的一系列灰样的灰位与相对群折射率进行测试。结果表明在测量过程中,存在一个临界点,即当波导内实际灰位大于47.3 mm时,测得的灰位与实际灰位误差基本在±2 mm以内,且波导内灰样的相对群折射率与飞灰含碳量呈正相关,而不随飞灰质量的变化而变化。

关键词：微波波导时域灰位相对群折射率

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基于随机对称搜索的进化强化学习算法

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计算机工程与科学 2025年第5期47卷 912-920页

作者：邸剑万雪姜丽梅华北电力大学计算机系河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网... 详细信息

进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新,同时辅以梯度优化,引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明,提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法,且具有更快的收敛速度。

关键词：深度强化学习进化算法进化强化学习随机对称搜索

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NO紫外宽带吸收光谱的非线性响应及实验

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物理学报 2022年第20期71卷 53-64页

作者：熊枫彭志敏丁艳军杜艳君华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 清华大学能源与动力工程系电力系统与发电设备控制与仿真国家重点实验室北京100084

紫外宽带吸收光谱(UV-BAS)作为一种气体定量检测技术,常用于检测NO等气态污染物,然而光谱仪对真实光谱的展宽作用会导致吸收率随光学厚度的变化偏离线性关系.本文针对NO吸收光谱的非线性效应进行了理论与实验研究,通过建立NO吸收率峰值... 详细信息

紫外宽带吸收光谱(UV-BAS)作为一种气体定量检测技术,常用于检测NO等气态污染物,然而光谱仪对真实光谱的展宽作用会导致吸收率随光学厚度的变化偏离线性关系.本文针对NO吸收光谱的非线性效应进行了理论与实验研究,通过建立NO吸收率峰值非线性数据库,提供了一种基于插值多项式的NO浓度测量方法.首先理论推导出吸收率随光学厚度的非线性变化关系.通过对单谱线进行仿真分析,探究仪器展宽给非线性变化关系带来的影响;然后定量计算不同仪器展宽下γ(0,0)谱带吸收率峰值随光学厚度的变化关系,并给出多项式模型的非线性表达式并建立系数数据库,同时对同一展宽不同NO振动谱带的非线性问题进行了比较与分析.最后,通过采用不同展宽光谱仪实验测量NO吸收光谱并对上述理论研究结果进行验证,吸收率峰值实验结果与理论计算的相对误差小于4%,与数据库插值多项式的误差小于8%,证明了理论计算的准确性与数据库的可靠性.

关键词：紫外宽带吸收光谱 NO 非线性效应气体检测

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高阶时滞系统的改进线性自抗扰控制及参数整定方法

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动力工程学报 2024年第4期44卷 599-606,640页

作者：刘长良杨超杰刘卫亮刘帅王梓齐华北电力大学控制与计算机工程学院北京100096 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 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了... 详细信息

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了系统的状态观测精度;在此基础上,采用目标逼近法定量化参数整定公式,并推导出参数可调节区间,实现利用单参数λ调节控制器参数,简化参数整定;进一步采用频域分析法验证该整定方法的有效性,并确定参数和系统鲁棒性的关系。最后,在选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统的仿真实验中将所提出的控制器与其他类型控制器进行了对比,验证了该控制器的优越性。结果表明:所提出的高阶时滞线性自抗扰控制在定值跟随、抗扰动和鲁棒性上均具有明显优势,具有很大的工程应用潜力。

关键词：高阶时滞系统线性自抗扰控制定量化参数整定 SCR脱硝控制

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