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基于提取振源方向的频谱类型识别 预览
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作者 顾煜炯 杨楠 +2 位作者 孙树民 刘璐 徐教辉 《自动化仪表》 CAS 2019年第2期1-7,共7页
振动频谱类型的识别决定汽轮机振动故障的诊断方向。为了提高在线识别精度,创新性地将核独立元分析(KICA)和故障重构思想引入振动频谱识别,提出一种基于振源方向的频谱类型识别方法。首先,基于核独立元分析方法,从频谱数据中提取激振力... 振动频谱类型的识别决定汽轮机振动故障的诊断方向。为了提高在线识别精度,创新性地将核独立元分析(KICA)和故障重构思想引入振动频谱识别,提出一种基于振源方向的频谱类型识别方法。首先,基于核独立元分析方法,从频谱数据中提取激振力信息。然后,借鉴故障重构的思想,在样本独立元空间中提取故障振源特征方向,建立频谱类型识别库。最后,通过实时对振动频谱在各类故障特征方向上的重构识别,判断频谱类型。采用该方法对试验台数据和某机组实际振动频谱数据的识别进行了验证,并与基于欧氏距离的相似性识别方法进行了对比,证明了该方法的优越性。基于提取振源方向的频谱类型识别的研究,可为汽轮机振动故障智能诊断提供更加准确、可靠的频谱征兆信息,也为同类机械振动频谱智能识别提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 汽轮机 核独立元分析 故障重构 频谱识别 智能诊断 数据挖掘
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不同连接方式热电能量采集器的发电性能 预览
2
作者 张智娟 冀晓明 侯立群 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期150-154,共5页
为了研究基于塞贝克效应的热电能量采集器的温差发电性能,实现微电子器件的自供电,通过实验模拟工业场合热壁的方法研究了某一型号热电模块串联、并联和单模块的输出电压等特性。实验结果表明:三种连接方式下热电模块的开路电压均随冷... 为了研究基于塞贝克效应的热电能量采集器的温差发电性能,实现微电子器件的自供电,通过实验模拟工业场合热壁的方法研究了某一型号热电模块串联、并联和单模块的输出电压等特性。实验结果表明:三种连接方式下热电模块的开路电压均随冷热端温差增大而增大,开路电压与模块冷热端温差成正比关系。三种连接方式下单个模块、双模块并联、双模块串联分别在负载为8Ω、4Ω、17Ω左右时,负载上可获得最大功率。可见针对不同负载选择适宜的热电模块组合方式可以使得能量采集器具有更高的能量利用率。 展开更多
关键词 能量采集 自供电 温差发电 塞贝克效应
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NOx排放模型优化
3
作者 董泽 马宁 孟磊 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期191-197,共7页
提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以... 提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法(GSA)、粒子群算法(PSO)和量子粒子群算法(QPSO)优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 电站锅炉 NOx 差分量子粒子群算法 超限学习机
基于互信息和多尺度小波核偏最小二乘的SCR脱硝系统预测模型
4
作者 董泽 闫来清 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期50-58,共9页
针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统反应过程复杂、在工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,提出基于互信息和多尺度小波核偏最小二乘法(multiscale wavelet kernel partial least squares,MWKPLS... 针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统反应过程复杂、在工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,提出基于互信息和多尺度小波核偏最小二乘法(multiscale wavelet kernel partial least squares,MWKPLS)建立SCR脱硝反应系统出口NOx质量浓度预测模型。通过计算输入变量间的互信息估计各变量的时延,对模型样本进行相空间重构;在KPLS的基础上引入多尺度核和对数据变化趋势刻画能力较强的Morlet母小波核,提出MWKPLS建模方法;在模型参数寻优方面,采用模糊C均值聚类方法划分样本、确定尺度个数,并利用10折交叉验证方法,网格搜索确定小波尺度。对标准数据集进行仿真,并利用SCR脱硝系统现场数据验证了本文算法的有效性。结果表明:MWKPLS与其他建模方法相比,具有泛化能力和抗噪能力强的优点。 展开更多
关键词 选择性催化还原 脱硝系统 互信息 多尺度小波核偏最小二乘法 预测模型
基于深度学习的短时热网负荷预测 预览
5
作者 孙海蓉 田瑶 谢碧霞 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期79-82,301共5页
针对现有的预测方法无法实现热网负荷数据本质特征的挖掘,提出了一种基于深度学习的短时热网负荷预测方法。方法将深度信念网络模型(DBN)与支撑向量机回归模型(SVR)进行结合,利用深度信念网络进行数据本质特征的学习,同时作为网络顶层... 针对现有的预测方法无法实现热网负荷数据本质特征的挖掘,提出了一种基于深度学习的短时热网负荷预测方法。方法将深度信念网络模型(DBN)与支撑向量机回归模型(SVR)进行结合,利用深度信念网络进行数据本质特征的学习,同时作为网络顶层支撑向量机模型的输入来实现负荷预测。实际数据测试结果表明,与传统预测模型相比,上述模型不仅能够提高数据预测的准确性,对于大量数据的预测更具有优越性,是一种有效的负荷预测方法。 展开更多
关键词 数据挖掘 深度学习 支撑向量机回归 深度信念网络
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光热发电接入电网的调度模型与入网关键技术分析 预览
6
作者 史腾飞 马朋飞 +4 位作者 郑欣 刘荣海 常喜茂 王坤 李亚宁 《云南电力技术》 2019年第1期72-76,共5页
光热发电技术优点有:光热发电的汽轮机有良好的操控性,调节程度相比常规火电大得多。利用加入的储热设备可以达到储能并持续发电的目的。通过分析光热发电的特性,对光热发电站的关键因素进行分析并简化建模,结合仿真模型来分析光热发电... 光热发电技术优点有:光热发电的汽轮机有良好的操控性,调节程度相比常规火电大得多。利用加入的储热设备可以达到储能并持续发电的目的。通过分析光热发电的特性,对光热发电站的关键因素进行分析并简化建模,结合仿真模型来分析光热发电站的发电成本和提高输电线路利用率所带来的效益。 展开更多
关键词 光热发电 储能装置 仿真建模 效益分析
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考虑输入变量时滞的NOx生成量动态建模 预览
7
作者 王梓齐 刘长良 李海军 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第1期68-72,共5页
为提高选择性催化还原(SCR)脱硝系统的控制品质与经济性,需要建立精确的SCR脱硝反应器入口NOx生成量动态模型。本文基于模糊树模型建立了SCR反应器入口NOx生成量动态模型,提出采用复相关系数的时滞联合估计方法,对影响NOx生成量的模型... 为提高选择性催化还原(SCR)脱硝系统的控制品质与经济性,需要建立精确的SCR脱硝反应器入口NOx生成量动态模型。本文基于模糊树模型建立了SCR反应器入口NOx生成量动态模型,提出采用复相关系数的时滞联合估计方法,对影响NOx生成量的模型输入变量进行时滞估计。将该方法应用于某600MW燃煤机组的运行数据,并对输入变量采用相关系数法和复相关系数法进行时滞估计对比。结果表明:模糊树模型的建模精度较高、泛化能力强;在模型输入变量进行时滞估计时,相较于相关系数法,采用复相关系数法对模型精度和泛化能力提升程度更高。 展开更多
关键词 时滞估计 SCR脱硝 NOx生成量 输入变量 模糊树模型 动态建模
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基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测研究 预览
8
作者 曹威 刘长良 +1 位作者 王梓齐 李海军 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第3期439-444,共6页
针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法。首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠。然后,计算各IMF分量的排列熵值,将熵值相近的分量合并,有效降... 针对EMD方法存在模态混叠和IMF分量过多等问题,文章提出了一种基于MEEMD与排列熵的风电功率超短期预测方法。首先,利用MEEMD将原始时间序列分解得到各IMF分量,避免模态混叠。然后,计算各IMF分量的排列熵值,将熵值相近的分量合并,有效降低计算量。最后,用模糊树方法分别建立各分量预测子模型,通过叠加得到风电功率预测值。基于某风电场实际运行数据的预测结果表明,该方法的预测精度较高且运算速度较快,适用于风电功率的超短期预测。 展开更多
关键词 风电功率预测 MEEMD 排列熵 模糊树建模
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人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用综述
9
作者 刘云鹏 许自强 +2 位作者 李刚 夏彦卫 高树国 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期337-348,共12页
状态检修为电力变压器的稳定运行与优质电力的正常供应提供了重要保障。随着智能电网建设的不断推进,包括状态监测、生产管理、运行调度、气象环境等在内的电力变压器运行状态相关信息已逐步呈现出体量大、种类多、增长快的典型大数据... 状态检修为电力变压器的稳定运行与优质电力的正常供应提供了重要保障。随着智能电网建设的不断推进,包括状态监测、生产管理、运行调度、气象环境等在内的电力变压器运行状态相关信息已逐步呈现出体量大、种类多、增长快的典型大数据特征。因此,在电力大数据的时代背景下,开展结合人工智能技术的电力变压器状态数据综合挖掘与分析研究,对于进一步提升设备状态检修的全面性、高效性与准确性具有十分重要的意义。鉴于此,首先概述了面向数据分析的人工智能技术,涵盖专家系统、不确定性推理、机器学习及智能优化计算等研究内容;然后,结合电力变压器状态检修各阶段任务的智能化需求,论述了人工智能驱动的数据分析技术在数据清洗、文本挖掘、图像识别、状态评估、故障诊断、状态预测及检修决策优化等典型场景中的应用研究现状;最后,探讨了现阶段影响基于人工智能的数据分析技术在状态检修领域应用效果的关键问题,并对未来的主要研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 人工智能 数据分析 电力变压器 状态检修 图像识别 专家系统
一种基于3σ准则与FCM算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法 预览
10
作者 于航 刘阳 +2 位作者 王海政 胡阳 朱红路 《太阳能》 2019年第2期50-55,共6页
为了解决光伏电站故障组件定位困难的问题,提出了一种基于3倍标准差(3σ)准则与模糊C均值聚类(FCM)算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法,深入分析了光伏电站各组串电流数据之间的关联性与差异性,利用组串间的差异性结合3σ准则得到... 为了解决光伏电站故障组件定位困难的问题,提出了一种基于3倍标准差(3σ)准则与模糊C均值聚类(FCM)算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法,深入分析了光伏电站各组串电流数据之间的关联性与差异性,利用组串间的差异性结合3σ准则得到组串故障因子;然后利用故障因子的关联性,通过FCM算法得到其聚类中心,客观地找出故障因子的阈值;利用实际光伏电站的数据,实现了只借助组串电流数据定位光伏电站的直流侧故障。实验结果证明了该方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 光伏电站 直流侧故障定位 3σ准则 FCM算法
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风电机组齿轮箱的多变量时间序列故障预警 预览
11
作者 刘帅 刘长良 甄成刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1229-1233,共5页
针对风电机组故障预警中,原始动态时间规整(DTW)算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题,提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整(HFS-DTW)算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法,可对单变量和多变量时间序列数据... 针对风电机组故障预警中,原始动态时间规整(DTW)算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题,提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整(HFS-DTW)算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法,可对单变量和多变量时间序列数据进行距离度量,且精度与速度较原始DTW算法更优。以子时间序列相似度距离为目标函数,使用帝国竞争算法(ICA)优化了HFS-DTW算法中的子序列长度和步距参数。算例研究表明与仅DTW算法和非参数最优的HFS-DTW算法相对比,参数最优的HFS-DTW可挖掘更多的多维特征点信息,输出的多维特征点相似序列具有更丰富细节;且基于所提算法可提前10天预警风电机组齿轮箱故障。 展开更多
关键词 风电机组 故障预警 犹豫模糊集 帝国竞争算法 动态时间规整
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基于PVPT控制的小型光伏微电网混合控制研究 预览
12
作者 董润楠 刘石 郭芳 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期77-87,共11页
针对小型光伏微电网系统由于受投资成本限制造成的经济性差、能源利用手段单一以及监控系统功能不完整的问题,设计了一种基于光电光热一体化(Photovoltaic-photothermal,PVPT或PV/T)技术的简单改进方案。并在此基础上探讨了基于前端组... 针对小型光伏微电网系统由于受投资成本限制造成的经济性差、能源利用手段单一以及监控系统功能不完整的问题,设计了一种基于光电光热一体化(Photovoltaic-photothermal,PVPT或PV/T)技术的简单改进方案。并在此基础上探讨了基于前端组件温度-功率关系的混合控制方法的可行性。利用PVPT原理的优点综合提升小型光伏微电网系统的整体经济效益。实验结果表明,改进方案能有效地增加系统的发电效率,丰富用户的光能利用手段。而以此改进方案为基础的混合温度功率控制方法调控过程平滑,调控区间较小,可作为小型光伏微电网系统的后备控制和功率微调控制。由于该改进方法成本较低、结构简单,满足小型光伏微电网系统运营特点的要求,具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 前端温度控制 微电网 光伏发电 光电光热一体化 发电效率 混合控制
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基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测 预览
13
作者 白盛楠 申晓留 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期67-70,104共5页
PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM2.5预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测... PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM2.5预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测模型。使用灰色关联度分析方法对多个气象、大气污染指标进行关联强度分析;对数据进行平滑处理,将时间序列问题处理为监督问题;搭建多变量的LSTM循环神经网络PM2.5预测模型,实现PM2.5日值浓度的准确预测。使用北京市2010年-2017年气象数据和大气污染物数据进行仿真实验,结果表明该模型能够较好地预测PM2.5的日值变化趋势。 展开更多
关键词 空气质量 PM2.5预测 灰色关联度 循环神经网络 LSTM
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基于核极限学习机的风电机组齿轮箱故障预警研究 预览
14
作者 刘帅 刘长良 曾华清 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第2期121-127,共7页
风电机组运行环境恶劣、机组设备衰退是近年来齿轮箱故障频发的主要原因,其设备状态与机组安全性、运营成本息息相关。面对这一挑战,利用监控与数据采集系统数据,提出一种将保局投影、核极限学习机和信息熵相结合的风电机组齿轮箱故障... 风电机组运行环境恶劣、机组设备衰退是近年来齿轮箱故障频发的主要原因,其设备状态与机组安全性、运营成本息息相关。面对这一挑战,利用监控与数据采集系统数据,提出一种将保局投影、核极限学习机和信息熵相结合的风电机组齿轮箱故障预警方法。采用保局投影对风电机组状态参数进行特征提取后,使用核极限学习机建立状态参数预测模型,最后辅以改进的加入信息熵概念,可准确预警异常工况。以河北省张家口某一风电场的运行数据作为实例进行研究,仿真结果表明,所提算法至少能提前2天预警潜在故障,验证该预警方法的有效性与实效性。 展开更多
关键词 风电机组 故障预警 保局投影 核极限学习机 信息熵
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基于时间差分的SCR脱硝系统动态建模 预览
15
作者 李海军 夏静 +2 位作者 史恒惠 刘长良 王梓齐 《华北电力大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期89-94,共6页
为建立精确的选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统动态模型,提出了一种基于时间差分(time difference,TD)的动态建模方法。常规动态建模方法一般是在模型输入端增加历史输入和输出信息,会增加模型的维数并影响... 为建立精确的选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统动态模型,提出了一种基于时间差分(time difference,TD)的动态建模方法。常规动态建模方法一般是在模型输入端增加历史输入和输出信息,会增加模型的维数并影响其训练速度和泛化能力。TD方法通过求解输入、输出的一阶差分并建立变化量间的数据驱动模型,能在不增加维数的前提下实现动态建模。使用某燃煤电站的变负荷运行数据,针对正常运行以及测量仪表反吹两种工作状态,基于TD方法和最小二乘支持向量机建立了SCR脱硝系统的动态模型并与静态及常规动态建模方法进行了对比。结果表明,基于TD方法的动态模型维数低、训练速度快、建模精度高,且在测量仪表反吹时仍能保持较高的精度。 展开更多
关键词 时间差分 SCR脱硝系统 动态建模 数据驱动模型 最小二乘支持向量机
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热电厂储热罐系统建模与斜温层厚度的数值模拟研究 预览
16
作者 葛世文 陈峰 《电工技术》 2019年第7期15-17,共3页
目前给热电供热机组配置热水储热罐可实现“热电解耦”,提高机组调峰能力,而斜温层厚度是评价热水储热罐储热效率的一个重要指标。为此,以常压热水储热罐储热过程为例,通过建模与数值模拟研究了入口混合因子对储热罐斜温层厚度的影响。
关键词 热水储热罐 热电解耦 斜温层厚度 入口混合因子
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超声波局放仪性能测评研究 预览
17
作者 闫江宝 张长胜 +1 位作者 周雷 谭向宇 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第2期111-114,124共5页
分析超声波局放仪的工作原理和特性指标。提出一种声发射信号模拟测评法,详细分析了超声波局放仪高级功能测评主谐振频率、灵敏度、线性度和方向性4个性能指标。通过对超声波局放仪现场测评对比,验证了笔者所提测评方法的有效性。
关键词 超声波局放仪 高压电气设备 绝缘 性能测评 超声波传感器 声发射信号模拟测评法 局部放电
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基于双向LSTM的电网调度日志分类 预览
18
作者 徐家慧 张明 +3 位作者 白静洁 何慧 赵扬 白盛楠 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期142-146,共5页
电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任务也由人工操作转变为系统自动分类。为实现智能化分类,提出一种基于深度神经网络的电网调度日志分类方... 电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任务也由人工操作转变为系统自动分类。为实现智能化分类,提出一种基于深度神经网络的电网调度日志分类方法。该方法基于电网调度日志训练出词向量,将词向量作为LSTM(Long Short-Term Memory)模型的输入。使用双向LSTM对电网调度日志进行分类。实验结果表明,该方法可以有效地对长度差别巨大的日志进行分类,并获得比传统分类方法更优的性能。 展开更多
关键词 电网调度日志 Skip-gram 词向量 循环神经网络 双向LSTM
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基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型 预览
19
作者 丁续达 金秀章 张扬 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第1期61-67,共7页
本文提出了一种基于预测误差的在线更新最小二乘支持向量机(LSSVM)的NOx预测模型。LSSVM模型以预测精度作为在线更新的目标,在保证预测精度的前提下,选取影响NOx排放的输入参数,模型输入数据的更新由总体误差决定,并由个体样本的误差指... 本文提出了一种基于预测误差的在线更新最小二乘支持向量机(LSSVM)的NOx预测模型。LSSVM模型以预测精度作为在线更新的目标,在保证预测精度的前提下,选取影响NOx排放的输入参数,模型输入数据的更新由总体误差决定,并由个体样本的误差指导数据选取,克服了原在线更新LSSVM模型中的单步更新计算量随时间增加、更新算法参数选取困难等问题。利用模拟实验和电厂分布式控制系统(DCS)实际数据对本文提出算法模型和原算法模型进行仿真,结果表明本文提出模型预测精度和计算速度均能够达到现场运用的要求。与原算法模型相比,在保持相同精度的前提下,计算速度是原算法模型的3.24倍,使用方法更简单,更适合现场使用。 展开更多
关键词 软测量 LSSVM NOx监测 在线预测模型 超低排放 SCR
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基于VMD和改进ARIMA模型的超短期风速预测 预览
20
作者 赵征 汪向硕 乔锦涛 《华北电力大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期54-59,共6页
针对风速序列非线性、波动性的问题,提出了一种基于变分模态分解和改进差分自回归滑动平均模型的风速预测模型。首先利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将信号从低频到高频逐次分解,使每个分量具有不同中心频率的有... 针对风速序列非线性、波动性的问题,提出了一种基于变分模态分解和改进差分自回归滑动平均模型的风速预测模型。首先利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将信号从低频到高频逐次分解,使每个分量具有不同中心频率的有限带宽;然后对各分量分别建立ARIMA模型,由于各分量的残差序列可能存在异方差性,因此引入GARCH模型消除异方差特性,建立ARIMA-GARCH模型;最后各分量预测结果叠加得到最终的预测值。实验结果表明,所提出的预测模型在超短期风速预测上具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测 变分模态分解 ARIMA-GARCH模型 残差修正
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