矩阵式重力储能系统控制算法仿真

1

作者 王杰 杨一帆 +1 位作者 羊宇航 董泽 《中国科技信息》 2024年第10期64-69,共6页

自新世纪以来,全球能源消耗不断攀升,引发了环境污染和能源浪费等紧迫问题,成为全球关注的焦点。近年来,随着全球能源行业加速向清洁和低碳方向转型,大规模并网的风能和光伏等新能源在满足能源需求的同时,也显著优化了我国的能源结构。... 自新世纪以来,全球能源消耗不断攀升,引发了环境污染和能源浪费等紧迫问题,成为全球关注的焦点。近年来,随着全球能源行业加速向清洁和低碳方向转型,大规模并网的风能和光伏等新能源在满足能源需求的同时,也显著优化了我国的能源结构。然而,由于新能源发电具有间歇性、随机性、不可预测性和波动性等特点,高比例接入新能源增加了电网调峰调频的挑战。为推动新能源生产的进一步转型,电力行业急需大规模储能技术。重力储能作为一种新型储能技术,凭借其低能耗和灵活选址等优势,逐渐引起了储能领域的广泛关注,并已经在一定程度上得到应用。 展开更多

关键词 能源行业 不可预测性 新能源发电 矩阵式 能源需求 能源结构 储能技术 储能系统

下载PDF 职称材料

基于神经网络预测控制的主汽温优化控制 被引量：10

2

作者 苏烨 凌路加 +1 位作者 段亚灿 董泽 《计算机仿真》 北大核心 2021年第9期114-118,共5页

火电厂锅炉主汽温不易直接测量,容易受到外界干扰,主汽温控制过程容易受到电力生产工艺因素的制约,所以采用常规的控制技术难以取得良好的优化控制效果。根据我国火电厂的实际情况,同时结合智能控制的发展现状,将火电厂锅炉主蒸汽温度... 火电厂锅炉主汽温不易直接测量,容易受到外界干扰,主汽温控制过程容易受到电力生产工艺因素的制约,所以采用常规的控制技术难以取得良好的优化控制效果。根据我国火电厂的实际情况,同时结合智能控制的发展现状,将火电厂锅炉主蒸汽温度作为研究对象,提出采用基于神经网络的预测控制策略对锅炉主汽温进行控制。神经网络具有的自适应学习能力能够很好地适应控制环境的变化,可以通过简单的工具自动进行特征提取,产生有用的数据。采用LSTM循环神经网络建立主汽温的预测模型以预测主蒸汽温度的未来输出值,同时进行反馈校正,克服外界因素对系统扰动所造成的预测误差,得到较为精确的主汽温预测值,最后根据二次性能指标建立优化器实现对控制量的滚动优化。 展开更多

关键词 锅炉主蒸汽 预测控制 一维黄金分割

下载PDF 职称材料

超超临界火电机组AGC系统优化控制算法应用 被引量：8

3

作者 柯炎 席德庆 马世京 《山东电力技术》 2020年第8期55-58,共4页

为了提高AGC跟踪速率,解决锅炉燃烧控制滞后以及机炉协调控制耦合性强的缺陷,提出了多模型多变量预测控制(MOMI-MPC)的优化方案,对于预测控制中模型失配问题,提出了模糊切换多模型的方案。工程实践表明优化后主蒸汽压力波动幅度明显减小... 为了提高AGC跟踪速率,解决锅炉燃烧控制滞后以及机炉协调控制耦合性强的缺陷,提出了多模型多变量预测控制(MOMI-MPC)的优化方案,对于预测控制中模型失配问题,提出了模糊切换多模型的方案。工程实践表明优化后主蒸汽压力波动幅度明显减小,滑压曲线斜率变大,满足电网考核要求。 展开更多

关键词 速率跟踪 模糊切换 AGC系统 多变量预测控制

下载PDF 职称材料

基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制

4

作者 石轲 董泽 孙明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1812-1822,共11页

火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了... 火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了原始动态矩阵控制算法固有的矩阵求逆问题;其次,通过引入扰动前馈补偿,提高了主汽温系统的抗扰动能力;最后,针对不同工况下动态特性大幅度变化的主汽温对象,设计了基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制器。仿真结果表明,相比于传统控制算法,所提算法明显提升了主汽温系统的全局设定值跟踪性能、抗扰动性能和鲁棒性能,可以满足火电机组主汽温的控制要求。 展开更多

关键词 动态矩阵控制 阶梯式策略 多模型预测控制 局部模型网络 主汽温控制

原文传递

考虑输入变量时延-特征提取的燃煤电站NO_(x)排放动态建模

5

作者 马宁 刘磊 +2 位作者 杨振勇 康静秋 董泽 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期110-117,共8页

针对电站负荷变动工况下锅炉氮氧化物排放浓度难以有效预测的问题,提出了一种考虑输入变量时延-特征提取的电站锅炉氮氧化合物(NO_(x))排放动态建模方法,该方法将主元分析和高斯回归建模相结合,利用主元分析提取输入变量数据特征信息,... 针对电站负荷变动工况下锅炉氮氧化物排放浓度难以有效预测的问题,提出了一种考虑输入变量时延-特征提取的电站锅炉氮氧化合物(NO_(x))排放动态建模方法,该方法将主元分析和高斯回归建模相结合,利用主元分析提取输入变量数据特征信息,将提取信息的当前值和历史序列值作为高斯回归模型的输入;此外,锅炉NO_(x)浓度的历史时间序列值作为反馈数据添加到模型的输入中。以某1000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为对象,结合现场实际运行数据建立锅炉NO_(x)排放动态模型。实验结果表明:所建锅炉NO_(x)排放动态模型具有较高的预测精度和较强的泛化性能,对锅炉NO_(x)排放建模及智能控制研究有一定参考价值。 展开更多

关键词 氮氧化物 特征提取 高斯回归 动态建模

下载PDF 职称材料

基于EWT-LOF的热工过程数据异常值检测方法 被引量：28

6

作者 董泽 贾昊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期126-134,共9页

异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验... 异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验小波变换方法提取热工过程时间序列的运行趋势,去除序列运行趋势后采用局部离群因子方法对各数据点求取其局部异常值,最后使用箱型图的方法确定序列异常点。通过使用某电厂1 000 MW机组的负荷数据作为实验数据,分别设置0.5%、1%、2%、5%、10%5种误差验证方法的有效性。实验结果表明,所提异常检测方法除对动态过程和稳态过程均具有适用性外,在以上5种误差条件下均取得了较高的检测准确率。 展开更多

关键词 异常数据检测 经验小波变换 局部离群因子 数据预处理 热工过程

原文传递

绿电交易场景下计及温控负荷的高铁站两阶段调度策略

7

作者 陈文颖 刘洋 +3 位作者 刘卫亮 张晓雷 王昕 康佳垚 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期547-556,共10页

考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段... 考虑绿电交易场景下清洁能源出力的不确定性和负载的波动性,基于随机模型预测控制提出一种计及温控负荷的高铁站两阶段能量优化调度策略。首先,根据热功率平衡原理,建立符合高铁站特性的温控负荷模型,并引入此温控系统参与高铁站两阶段调度;其次,应用多元正态分布描述随机变量误差间的概率相关性,采用蒙特卡洛抽样和基于概率距离的场景快速削减方法生成高铁站日内绿电、光伏和负荷的典型场景,基于模型预测控制应用典型场景对日内高铁站用电系统进行滚动优化调度;最后以某高铁站为算例,分析典型季节下引入此温控模型的调度结果,验证所提模型在改善高铁站经济运行、新能源消纳等方面的优势及所提两阶段调度策略的鲁棒性。 展开更多

关键词 清洁能源 需求响应 蒙特卡洛抽样 绿电交易 温控负荷 随机模型预测控制

原文传递

SCR脱硝系统NO_x排放浓度建模与仿真 被引量：7

8

作者 董泽 闫来清 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期172-181,共10页

由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统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(Mutualinformation,MI)和核隐变量正交投影(Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structu... 由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统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(Mutualinformation,MI)和核隐变量正交投影(Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structures, KOPLS)对NOx排放浓度建立模型。利用互信息估计输入变量时延,并实现样本相空间重构;利用KOPLS建模。对标准数据集仿真,KOPLS具有较强的泛化、非线性逼近和抗噪能力。现场数据分析,MI-KOPLS与KOPLS相比,在训练和测试时RMSE减小17%和22%,使预测更精确;MI-KOPLS与其它算法相比,测试时RMSE和MAPE达到最小值3.1886mg/m^3和13.5917%,说明预测值最接近真实值,验证了其有效性。 展开更多

关键词 选择性催化还原 NOx排放浓度 互信息 核隐变量正交投影 建模

原文传递

基于差分QPSO的多能源集线器系统优化调度 被引量：2

9

作者 魏振华 郑亚锋 +1 位作者 高宇峰 张妍 《计算机仿真》 北大核心 2021年第8期123-128,235,共7页

针对多能源集线器系统优化调度中强耦合、约束复杂和高维度等问题,提出了一种差分进化量子粒子群优化算法。该算法将差分进化算法中的变异、交叉和选择操作与量子粒子群算法中粒子位置更新公式相结合,进而增加了量子粒子群算法中种群的... 针对多能源集线器系统优化调度中强耦合、约束复杂和高维度等问题,提出了一种差分进化量子粒子群优化算法。该算法将差分进化算法中的变异、交叉和选择操作与量子粒子群算法中粒子位置更新公式相结合,进而增加了量子粒子群算法中种群的多样性,解决了粒子在搜索中后期易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力。采用标准测试函数对该算法进行测试,测试结果表明新算法具有良好的收敛性和全局搜索能力。将上述算法应用于多能源集线器系统优化调度中,计算结果表明上述算法的有效性和适用性。 展开更多

关键词 多能源集线器系统 能源集线器 量子粒子群算法 差分进化

下载PDF 职称材料

WebGL技术探索及几种基于WebGL的引擎比较 被引量：9

10

作者 王孟博 董泽 +1 位作者 石轲 苏子凡 《中国科技信息》 2021年第5期89-90,共2页

随着计算机软硬件的不断发展,人们越来越倾向于通过3D场景来浏览事物。文章首先对在Web3D技术刚兴起时的多种方案进行了简要的介绍;然后详细介绍了当下比较流行的WebGL标准与其优缺点;接着介绍了对WebGL进行二次封装而来的Three.Js,Baby... 随着计算机软硬件的不断发展,人们越来越倾向于通过3D场景来浏览事物。文章首先对在Web3D技术刚兴起时的多种方案进行了简要的介绍;然后详细介绍了当下比较流行的WebGL标准与其优缺点;接着介绍了对WebGL进行二次封装而来的Three.Js,Babylon.Js,Playcanvas和Cesium四个引擎,并阐述了它们的优缺点;最后总结了WebGL技术目前的不足和以后的发展方向,为WebGL的实际使用提供了理论指导。 展开更多

关键词 WEB3D技术 计算机软硬件 3D场景 二次封装 引擎 多种方案

下载PDF 职称材料

内模控制策略在主气温系统中的应用研究 被引量：1

11

作者 柯炎 钱辉 马世京 《中国设备工程》 2021年第20期133-136,共4页

火电厂主汽温对机组安全、稳定及经济运行具有重要的意义,但该系统往往具有大迟延、大惯性、非线性及参数不确定等特点,且随着机组的容量增大,其惯性特征显著增强,被控对象更为复杂。而传统的PID控制不能及时调节大迟延大惯性对象,往往... 火电厂主汽温对机组安全、稳定及经济运行具有重要的意义,但该系统往往具有大迟延、大惯性、非线性及参数不确定等特点,且随着机组的容量增大,其惯性特征显著增强,被控对象更为复杂。而传统的PID控制不能及时调节大迟延大惯性对象,往往会引起很大的超调,而且固定参数的控制器对参数不确定对象的控制效果也不够理想。所以本文结合内模控制和多模型控制的思想,提出了主汽温系统的内模多模型控制并通过仿真实践证明该策略的优越性。 展开更多

关键词 主汽温系统 内模控制 多模型控制 仿真

下载PDF 职称材料

一种基于航拍红外图像的光伏热斑故障分类检测方法

12

作者 张妍 裴兴豪 +1 位作者 李冰 张雄 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期353-359,共7页

针对航拍光伏红外图像热斑检测方法中小目标特征易丢失问题,提出一种光伏热斑故障分类检测方法。首先将多头自注意力机制结合CSPNet结构进行改进,提出CSPMAT网络,再将其引入New CSP-Darknet网络,构建CSPMAT-Darknet模型,实现了光伏组件... 针对航拍光伏红外图像热斑检测方法中小目标特征易丢失问题,提出一种光伏热斑故障分类检测方法。首先将多头自注意力机制结合CSPNet结构进行改进,提出CSPMAT网络,再将其引入New CSP-Darknet网络,构建CSPMAT-Darknet模型,实现了光伏组件热斑定位及分类。实验结果表明:该模型在小目标检测任务中的性能显著提升,且在目标尺寸差异较大的故障分类检测任务中,均值平均精度达到82.92%,提高了13.97个百分点,具有良好的检测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 红外热图像 图像识别 特征提取 CSPNet 多头自注意力机制 分类检测

原文传递

基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法

13

作者 孙海蓉 刘永朋 周黎辉 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期282-288,共7页

针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积... 针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积和通道混洗的设计思想,减少模型参数和计算量,同时保持较高的准确率。其次,引入轻量级卷积GSConv优化YOLOv5s的Neck部分,利用其深度可分离卷积结合标准卷积的形式,降低计算复杂度,优化整体模型。最后利用数据集进行验证。结果表明,轻量化后的模型在保证较高精度的前提下,能够提高检测速度、减少参数量和计算量。 展开更多

关键词 光伏组件 特征提取 红外热图像 图像识别 热斑检测 YOLOv5

原文传递

基于改进DenseNet的电阻层析成像图像重建算法

14

作者 仝卫国 崔建昕 +1 位作者 门国悦 蔡天娇 《现代电子技术》 北大核心 2024年第21期34-39,共6页

针对电阻层析成像(ERT)的逆问题存在严重的病态性、非线性和欠定性,导致经典算法的重建图像通常精度偏低的问题,提出一种基于改进DenseNet网络优化的电阻层析成像重建算法。首先,采用Landweber算法迭代值作为图像重建初始解;其次,构建... 针对电阻层析成像(ERT)的逆问题存在严重的病态性、非线性和欠定性,导致经典算法的重建图像通常精度偏低的问题,提出一种基于改进DenseNet网络优化的电阻层析成像重建算法。首先,采用Landweber算法迭代值作为图像重建初始解;其次,构建了融合CBAM注意力机制的多尺度卷积模块以获取不同尺度特征,从而加强对关键特征的提取;使用DenseNet作为图像重建的主干网络,引入Swish作为网络的激活函数并融合dropout算法提高网络的泛化能力;最后,使用余弦退火算法优化学习率,避免模型训练陷入局部最优。此外,对改进DenseNet网络进行了抗噪性实验和静态实验。实验结果表明,采用改进算法进行ERT图像重建,相对误差和相关系数均得到提升。该算法不仅具有较高的重建精度和良好的可视化效果,还表现出对抗噪声干扰的特性。 展开更多

关键词 电阻层析成像 DenseNet CBAM 图像重建 多尺度卷积 余弦退火

下载PDF 职称材料

泛采样频率下基于VMD-MTSO-XGBoost的滚动轴承故障诊断

15

作者 赵雅强 刘帅 +6 位作者 刘少康 刘卫亮 张启亮 刘长良 武英杰 王昕 康佳垚 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1712-1722,共11页

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,... 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。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 泛采样频率 VMD-MTSO-XGBoost

下载PDF 职称材料

基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风机齿轮箱故障预警

16

作者 马同旭 刘帅 +1 位作者 刘卫亮 刘长良 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期266-276,共11页

针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进... 针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进行短期预测;然后,为提高预警准确度,提出一种基于两阶段多维数据生成的实时动态阈值设定方法,依据预测风速序列和生成器形成当前时刻油温阈值区间;最后,综合齿轮箱油温实际值和健康状态判别器输出,确定风电机组齿轮箱是否处于异常状态。实际数据的仿真结果表明,所提方法可有效降低虚警率,提前17 h预警风电机组齿轮箱潜在故障。 展开更多

关键词 风电机组 数据采集与监控系统 生成对抗网络 隐马尔科夫模型 风速预测 故障预警

原文传递

基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计 被引量：3

17

作者 常小兵 侯宗尚 +2 位作者 刘连起 王光 谢家乐 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1142-1153,共12页

准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关... 准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系,并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行中产生的可逆热与不可逆热,通过可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)进行参数辨识,并对比独立的电模型与热模型的SOC与内部温度估计结果,验证了多参数电热耦合模型的准确性,结果证明所提模型相比较于单独的电热模型,估计精度提高了70%以上。最后,设计了一种基于奇异值分解的卡尔曼滤波(SVD-AUKF)算法来同时在线估计SOC和内部温度,并在改进的动态测试(DST)工况下对所提方法进行实验验证。结果表明:所提方法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,能实现更高精度的SOC和温度估计,SOC与内部温度的平均误差分别是5%和0.2℃。 展开更多

关键词 可逆热 SOC和温度联合估计 多参数电热耦合模型 SVD-AUKF算法

下载PDF 职称材料

一种基于增量学习MSET的风电变流器预警方法

18

作者 卞晓雪 陈晨 +3 位作者 刘书生 李金林 党琳 赵洪伟 《中国科技信息》 2024年第9期108-111,共4页

为提高风电变流器故障预警的快速性和准确性,本文提出了一种基于增量学习MSET(Multiple Subset Estimation Technique)算法和误差分析的风电变流器故障预警方法。通过风电变流器正常工况下的运行数据,动态构建更新状态记忆矩阵并建立MSE... 为提高风电变流器故障预警的快速性和准确性,本文提出了一种基于增量学习MSET(Multiple Subset Estimation Technique)算法和误差分析的风电变流器故障预警方法。通过风电变流器正常工况下的运行数据,动态构建更新状态记忆矩阵并建立MSET模型,计算得到当前状态下的预测值。通过分析预测值和实际观测值的误差来进行故障预警。研究结果表明:基于增量学习的改进MSET算法可以有效对风电变流器的故障进行预警。由于当初的风场建设条件所限,早期投运的风机变频器一般采用的是就地维护方式。风电变频器作为并网核心组件,其稳定性与可靠性起着决定性的作用。传统的过程监测和故障诊断方法主要依靠维修人员的个人经验,再加上缺少详尽的系统状态信息可供参考,因此难以对故障开展快速准确的诊断。而且,过去经常采用的定时频繁维修的方式又很容易造成“维修过剩”。因此需要对风电变流器的运行参数进行监测,根据估算数据与观测值的偏差程度对风电变流器进行预警处理,避免事态进一步恶化,尽可能减少风电场的经济损失。 展开更多

关键词 风电变流器 故障预警 增量学习 风机变频器 预警处理 风电变频器 预警方法 过程监测

下载PDF 职称材料

数字孪生在火电机组数字化转型中的应用 被引量：4

19

作者 董泽 姜炜 +1 位作者 王晓燕 刘磊 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1144-1156,共13页

随着“碳达峰、碳中和”国家战略的提出和“降本、提质、增效”成为行业共识,火电机组数字化转型迫在眉睫。探索了数字孪生在火电机组数字化转型中的应用,提出了火电机组数字孪生系统的四维模型和5种内部关系,重点介绍了系统调度平台及... 随着“碳达峰、碳中和”国家战略的提出和“降本、提质、增效”成为行业共识,火电机组数字化转型迫在眉睫。探索了数字孪生在火电机组数字化转型中的应用,提出了火电机组数字孪生系统的四维模型和5种内部关系,重点介绍了系统调度平台及智能发育、智能感知、智能评估、智能优化、智能安防5类服务的功能、架构、目标,展望了系统的3个发展阶段。预期提高火电机组的测量、控制、调度、管理水平,巩固火电保供和调峰战略地位,实现智能控制、智慧管理、节能降耗、低碳环保的数字化转型目标。 展开更多

关键词 数字孪生 火电机组 数字化转型 数字孪生服务 碳达峰、碳中和

原文传递

基于特征选择的数据驱动软测量方法 被引量：6

20

作者 董泽 贾昊 姜炜 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第9期83-89,共7页

由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量。本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基础建立电厂烟气含氧量软测量模型。首先,根据机理分析确定烟... 由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量。本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基础建立电厂烟气含氧量软测量模型。首先,根据机理分析确定烟气含氧量模型的初始输入变量,使用皮尔森相关系数对多测点数据进行数据融合;然后,使用最小角回归算法对输入变量进行特征选择,引入高斯过程回归(GPR)模型建立了烟气含氧量的软测量模型;最后将该模型用于某超超临界1 000 MW机组实际稳定工况数据进行仿真。结果表明:该模型预测结果与实测值误差较小,模型精度较高;使用该特征选择方法可以有效减少模型二次变量数量,降低模型输入复杂度,提高计算效率,同时可以改善模型的泛化能力,提高软测量的静态准确度。 展开更多

关键词 软测量 数据融合 特征选择 皮尔森相关系数 最小角回归 高斯过程回归 烟气含氧量

下载PDF 职称材料