由于用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因,综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此,提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优(threshold optimizati...
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由于用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因,综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此,提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优(threshold optimization,TO)和变分模态分解结合长短期记忆网络(variational mode decomposition based long short-term memory network,VMD-LSTM)的多元负荷预测方法。首先,使用斯皮尔曼等级(Spearman rank,SR)相关系数定量计算多元负荷间以及负荷与其他气候因素间的相关关系并通过循环寻优确定最优相关阈值,然后采用VMD算法将以最优阈值筛选出的负荷特征序列分解成更简单、平稳、有规律性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)后与最优气象特征一起输入LSTM模型进行负荷预测。通过某用户级IES的实际数据对所提方法的有效性进行了验证,结果表明,所提方法能有效提高IES的多元负荷预测精度。
近年来，作为一种有效的定位方法，电磁波时间反演(Electromagnetic wave time reversal， EMTR)技术在局部放电领域开始得到应用。相比传统的特高频定位方法，EMTR技术仅需要单个传感器，具有巨大的优势和良好的应用前景。然而，目前...
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近年来，作为一种有效的定位方法，电磁波时间反演(Electromagnetic wave time reversal， EMTR)技术在局部放电领域开始得到应用。相比传统的特高频定位方法，EMTR技术仅需要单个传感器，具有巨大的优势和良好的应用前景。然而，目前常用的最大场强和最小熵准则很难精确地得出复杂结构下时间反演的聚焦时刻和位置。针对以上问题，本文根据信号源与非信号源处波形的不同特征，提出了一种基于密度聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise， DBSCAN)的电磁波时间反演定位方法，并采用CST Studio Suite仿真软件对气体绝缘封闭开关设备(gas insulated switchgear， GIS)中局部放电进行了定位验证。为了验证TR的现场可行性，搭建了实验室模型并进行局部放电实验。实验结果表明，EMTR方法的平均定位误差小于20 cm，能够实现GIS中局部放电源的准确定位，相较于传统方法减少了传感器的使用个数，提高了抗干扰性能，具有一定的优越性。
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