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详细阐述了一种基于多变量状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)的电站锅炉空气预热器状态预测的方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测向量进行估计,得到与观测向量相对应的估计残差。最终模拟计算结果表明,MSET可有效并精确的对空气预热器的运行状态进行预测,实现对空气预热器劣化趋势进行早期预测,具有很高的实用价值。 相似文献
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准确地预测风电场功率有利于减小风电出力波动对电网运行的影响,同时可以为后期的风能消纳问题提供准确信息,然而传统预测方法多为确定性预测,且结果大多有不同程度的误差。本文提出了一种基于误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,首先采用LS-SVM算法,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率确定性预测值,在确定性预测基础上得到误差集合,通过对风电功率预测误差分布特性的研究,采用局部多项式回归方法得到给定置信度对应的误差预测值,通过风电功率确定性预测值和误差预测值叠加得到对应的区间上、下限,继而得出满足一定置信水平的风电功率区间预测。仿真结果表明所提出的区间预测在一定置信水平下有较高的预测精度,同时得到的较窄的预测区间,验证了该方法的实用性与有效性。 相似文献
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针对大规模风电并网后的机组启停,进行了仿真研究;采用2010年～2011年蒙西电网风电实际出力值作为原始数据,设定不同的预测误差,计算出在风功率预测值指导下,电网火电机组启停机方式以及相应的风电接纳能力;仿真结果表明,考虑机组启停后,电网风电接纳能力大幅度提高,同时,通过提高预测精度,能够有效避免风功率预测误差造成的电网缺出力现象,保证电网发供电平衡的需要。 相似文献
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针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。 相似文献
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高原地区人烟稀少,风资源丰富,是风电发展的下一个热点区域。变流器是风力发电机组的关键部件之一,迫切需要分析高原环境对风电变流器的影响。文章首先介绍了高原环境的特点和气候参数,提出高原环境对变流器影响的因素和解决的方法。 相似文献
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传统依据卡曼尔滤波器的运动参数测试算法,受到人体高速运动目标信号模糊以及光电传感器畸变的干扰,测试的结果存在较大的误差问题,存在较大的弊端。提出一种应用光电传感器和优化卡曼尔滤波算法的携带传感节点高速运动参数测量方法,分析了光电传感器检测信号的原理,采用高精密光反射型传感器对携带传感节点运动目标信号进行探测,利用光电传感器探测反射光信号,将携带传感节点运动信号转换为电信号,通过信号调理将电路放大后,采用微控制器完成运动目标信号的采集,通过优化的卡尔曼算法,获取一套递推预测算法,以信号和噪声的状态空间模型为依据,基于前一时刻的预测值和当前时刻的预测值,调整携带传感节点高速运动下人体运动参数变量的预测值,动态调整检测噪声的协方差,对携带传感节点高速运动参数进行准确预测。实验检测结果表明,所提方法可对含传感节点的运动参数进行高效检测,该种算法精度高,可有效的降低高速运动目标的信号模糊和光电传感器畸变等因素产生的误差问题。 相似文献
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耿秀明 《内蒙古科技与经济》2020,(3)
就目前存在的两种常规风电并网进行了比较,得出基于晶闸管相控换流器的直流输电(LCC-HVDC)更适用于具有交流电网的陆地大规模风电场,并进行了仿真验证,在交流电网故障状态下,可通过协调控制利用STATCOM使风电场的故障穿越能力增强抑制过电压。 相似文献
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文章提出了一种基于人工免疫增量的聚类算法。该算法在人工免疫可更新聚类算法的基础上,结合蚁群增量聚类算法的思想,将原聚类得到的记忆抗体矩阵作为初始矩阵,调用人工免疫聚类算法处理增量数据,然后采用类解体机制处理类内误差超过规定阈值的聚类。 相似文献
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摘要：本文首次引进经济预警思想对港口投资效益进行预测及评价研究。首先构建了港口投资效益预警指标体系,建立了基于RBF神经网络的港口投资效益预警模型;其次,采集九五到十五期间的各大沿海港口投资历史数据和投资效益情况对该模型进行了学习,测算了在不同扩散系数下的模型误差,结果表明当扩散系数为06时,模型的误差为9507%,说明该模型能够很好地对港口投资效益进行预测;最后,依据港口投资效益历史警情指标值设置了三个警度输出区间。 相似文献
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通过对风电机组主要零部件的可靠性研究表明,在风电机组的故障中电气和控制系统故障率最高,传动系统故障率相对较低。但通过进一步的研究表明,电气和控制系统的故障很容易排除,停机时间短,也不需要大型起吊工具。从机组故障引发的停机时间、维护费用和是否容易造成的继发故障等角度分析,对机械传动系统尤其是轴承方面的状态监测与维护反而更为重要。 相似文献
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轨道车辆的轮对运行状态监测是保障车辆高速运行的重要环节,本文提供了基于无线物联网的车辆轮对实时温度与振动状态智能监控系统解决方案,引入BP与卷积神经网络机器学习算法,利用云平台提供的数据存储与高能运算服务,实现轨道车辆行驶过程中轮对运行状态的实时监控与故障预警诊断。 相似文献
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《资源科学》2017,(12)
低碳经济背景下,风能在能源结构中的比例不断提高。中国风力发电建设迅猛发展,风电装机新增装机容量和累计装机容量持续保持世界第一。"三北"地区"弃风"现象严重。而跨区并网风电外输是目前解决"弃风"问题的重要手段。本文尝试从地理学视角,基于复杂网络分析方法,通过"弃风"省份的"弃风率"、"弃风"电量和风电负荷省份"十三五"能耗强度降低目标和能耗增量控制目标,以及空间距离为变量对万有引力定律进行改进,进而探讨在"弃风"区域风电溢出效应作用下全国风电跨区并网的复杂网络特征。发现:"弃风率"和"碳排放量"是风电跨区并网的主要驱动力;风电跨区并网的"弃风"消纳的核心为西北和华北电网,风电负荷核心为华中电网;跨区并网的区块划分具有地理倾向性特点,且呈现以负荷地区为核心,"弃风"地区为边缘的"核心-边缘"结构。最后,基于电网传输损耗对电价的限制,进一步为风电跨区并网的区块划分提出合理性建议。 相似文献
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 相似文献