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基于行业的云网智能支撑的实践研究

通讯世界 2024年第2期31卷 187-189页

作者：许耀顺李梓萌潘叶陈迎春李鹏叶家豪中国移动通信集团广东有限公司广东广州510000

提出了运营商在云网智库智能支撑的解决方案,基于九大行业标准云网场景解决方案和优秀实践案例,协助政企客户经理将客户的原始需求,通过智能引导、规则识别、精准匹配、素材调用和灵活编制完成云网售前解决方案的专业拟合,实现云网售前... 详细信息

提出了运营商在云网智库智能支撑的解决方案,基于九大行业标准云网场景解决方案和优秀实践案例,协助政企客户经理将客户的原始需求,通过智能引导、规则识别、精准匹配、素材调用和灵活编制完成云网售前解决方案的专业拟合,实现云网售前解决方案智能输出,为满足各类差异化客户需求提供最佳实践方案,快速支撑前端客户经理锁定商机实现转化。以数智化手段助力云网业务前后端的无缝衔接,打造云网智库“标准+专业智能支撑手段”,提升融合营销能力,全面助力云网业务的协同发展。

关键词：原子化方案标准化规则智能引导结构化元素一键生成

基于VMD-WPE和SSA-ELM的短期风电功率预测研究

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太阳能学报 2022年第12期43卷 360-367页

作者：刘栋魏霞王维庆叶家豪新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

针对风电功率序列非线性、非平稳性特点,提出一种变分模态分解(VMD)-加权排列熵(WPE)和麻雀算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的混合风电功率预测模型。首先,采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量,再采用WPE技术将各分量重组成若干... 详细信息

针对风电功率序列非线性、非平稳性特点,提出一种变分模态分解(VMD)-加权排列熵(WPE)和麻雀算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的混合风电功率预测模型。首先,采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量,再采用WPE技术将各分量重组成若干个复杂度差异较大的子序列。然后,利用启发式SSA算法对ELM的参数进行优化,建立风电功率预测优化模型。最后,采用西北某风电场实际数据对所提模型进行验证。结果表明,与其他模型相比,所提模型提高了预测性能。

关键词：风电功率预测变分模态分解加权排列熵麻雀算法极限学习机

水热法制备ZrO_(2)掺杂钨粉体过程中的粉体形貌与相转变

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稀有金属 2023年第6期47卷 825-833页

作者：叶家豪赵云超李洲朱晨辉徐流杰河南科技大学材料科学与工程学院河南洛阳471003 河南科技大学金属材料磨损控制与成型技术国家地方联合工程研究中心河南洛阳471003

为了探究掺杂不同含量、不同晶型ZrO_(2)是否对W合金粉体微观形貌产生影响及相转变,通过水热合成、煅烧、两段氢还原工艺制备了不同含量及不同晶型的ZrO_(2)掺杂W合金粉体,研究了ZrO_(2)对W合金粉体微观形貌、尺寸的影响。结果表明:水... 详细信息

为了探究掺杂不同含量、不同晶型ZrO_(2)是否对W合金粉体微观形貌产生影响及相转变,通过水热合成、煅烧、两段氢还原工艺制备了不同含量及不同晶型的ZrO_(2)掺杂W合金粉体,研究了ZrO_(2)对W合金粉体微观形貌、尺寸的影响。结果表明:水热合成的ZrO_(2)掺杂含量W合金粉体前驱粉由仲钨酸铵(APT)和ZrO_(2)两相构成,粉体团聚现象比较严重,粉体颗粒主要呈片状或块状,粒径较分散。煅烧后粉体由WO_(3)和ZrO_(2)两相构成,颗粒细小而分散。经二段氢还原后,粉体转变成W和ZrO_(2)两相,粉体颗粒大部分呈近球形,分散均匀。与稀土氧化物细化粉体颗粒作用机制较类似,ZrO_(2)的存在从促进形核、抑制生长两方面影响W颗粒长大的化学气相沉积反应而细化粉体颗粒,且掺杂量越大粉体越细小。纯W粒径约为15.329μm,掺杂ZrO_(2)可使粉体粒径减小到3.552μm左右。同样掺杂量的条件下,ZrO_(2)晶型对粉体的微观形貌和尺寸无明显影响。

关键词：水热法 W合金粉末 ZrO_(2)晶型形貌相转变

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基于储能容量配置的综合能源多级分配策略

电网技术 2023年第6期47卷 2218-2228页

作者：马兰谢丽蓉宋新甫叶家豪马伟可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心(新疆大学) 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830047 国网新疆电力有限公司经济技术研究院新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830011 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学) 北京市海淀区100084

能源分配是综合能源系统满足负荷需求的重要组成部分,然而目前大多数能源分配策略都严重依赖于精确性有限的预测技术。以综合能源实时分配为目标,提出了一种基于储能容量配置的综合能源多级分配策略。首先考虑经济性,以气价和分时电价... 详细信息

能源分配是综合能源系统满足负荷需求的重要组成部分,然而目前大多数能源分配策略都严重依赖于精确性有限的预测技术。以综合能源实时分配为目标,提出了一种基于储能容量配置的综合能源多级分配策略。首先考虑经济性,以气价和分时电价为基准区分不同场景;其次根据综合能源设备转换能力和负荷侧需求响应能力,制定针对不同场景的综合能源多级分配策略,确定各输出端出力顺序。最后,将上述能源分配策略作为约束条件嵌入多目标热交换优化算法,将综合能源经济调度问题转换为储能容量配置问题。仿真结果表明,与传统的能源分配策略相比,由于考虑了多种场景以及储电和储热的协同作用,综合能源经济成本更低,同时,园区综合能源系统内部的用能满意率也得到提升。

关键词：综合能源系统多场景多级分配策略储能系统多目标热交换优化算法

考虑风电预测误差时序性及风电可信度的双层优化模型

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电工技术学报 2023年第6期38卷 1620-1632,1661页

作者：徐询谢丽蓉梁武星叶家豪马兰可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心(新疆大学) 乌鲁木齐830047

推动风电等清洁能源是实现双碳目标的有力举措。为此针对风电的不确定性,提出考虑风电预测误差时序性及风电可信度的双层优化模型。首先,根据风电预测误差的时序相关性优化预测误差分段数;然后,建立双层优化模型,日前阶段上层模型基于... 详细信息

推动风电等清洁能源是实现双碳目标的有力举措。为此针对风电的不确定性,提出考虑风电预测误差时序性及风电可信度的双层优化模型。首先,根据风电预测误差的时序相关性优化预测误差分段数;然后,建立双层优化模型,日前阶段上层模型基于风电功率上下波动域以最大化利用风电和最小化发电成本及碳交易成本为目标函数,日内阶段基于风电概率性场景以最小化系统偏差校正成本及风险成本为目标函数,并考虑激励型需求响应,通过风电可信度耦合关联上下层模型;最后,以新疆某地区风电场数据进行仿真分析,结果表明所提模型能够降低系统风险成本,协调风电和火电的输出功率,并提高风电接入系统的整体经济性。

关键词：风电预测误差概率密度分布自动发电控制双层优化模型

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短期风电功率预测误差及出力波动的概率建模

太阳能学报 2023年第11期44卷 361-366页

作者：马伟谢丽蓉马兰叶家豪卞一帆杨永辉可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心(新疆大学) 乌鲁木齐830017 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学) 北京100084

准确刻画短期风电功率预测误差以及区域风电出力波动特征是解决大规模不确定性能源并网运行难题的基础。为准确表征风电出力波动与预测误差及气象误差的关联关系,建立高斯混合分布概率模型及利用其与观测曲线的误差构造云模型,然后建立... 详细信息

准确刻画短期风电功率预测误差以及区域风电出力波动特征是解决大规模不确定性能源并网运行难题的基础。为准确表征风电出力波动与预测误差及气象误差的关联关系,建立高斯混合分布概率模型及利用其与观测曲线的误差构造云模型,然后建立基于正态云与混合高斯分布耦合的概率分布模型,最后采用多种概率密度分布模型对冀北地区单风电场功率预测误差、集群风电功率预测误差、气象预测误差以及不同功率波动范围的预测误差和与其对应的气象预测误差的关联关系进行统计分析。算例结果表明,所提模型拟合效果最优,从而验证了基于正态云与混合高斯分布耦合的概率模型的有效性。

关键词：风电云模型混合高斯分布逆向云模型概率密度分布

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基于风速波动特性划分的短期风电功率预测

电测与仪表 2022年

作者：乔倜傥谢丽蓉叶家豪高阳代兵新疆大学电气工程学院

为解决风速剧烈变化导致风电功率难以准确预测的问题，提出一种基于风速波动特性划分的短期风电功率预测方法。首先通过设定风速波动阈值将历史数据集中的大波动序列划分为上升风、波动风、下降风三个阶段；其次，通过动态时间归整算法...

为解决风速剧烈变化导致风电功率难以准确预测的问题，提出一种基于风速波动特性划分的短期风电功率预测方法。首先通过设定风速波动阈值将历史数据集中的大波动序列划分为上升风、波动风、下降风三个阶段；其次，通过动态时间归整算法挖掘历史数据中的波动风相似数据，结合相应历史风电功率构建训练样本数据集；利用饥饿博弈搜索算法优化门控循环单元神经网络的超参数，建立三种波动阶段的组合预测模型。最后，将不同风速波动过程的风电功率预测值在时序上进行重新组合，得到短期风电功率预测结果。采用新疆风电场实际数据进行仿真验证，实验结果表明文中所提方法能够提高预测精度和泛化能力。

关键词：

基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测

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智慧电力 2022年第1期50卷 29-36页

作者：赵铁成谢丽蓉叶家豪新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047

为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数法对风电功率影响因素分析,选出相关性较高的参量;其次,对长短期记忆网络添加注意机制与修改损失函数以解... 详细信息

为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数法对风电功率影响因素分析,选出相关性较高的参量;其次,对长短期记忆网络添加注意机制与修改损失函数以解决其对有效信息筛选不足的问题,利用神经网络算法(NNA)优化改进的长短期记忆网络(ILSTM)中的神经元数量和时间步长,提高其预测精度以及泛化能力,构建NNA-ILSTM预测模型;最后,分析预测误差与风电功率、风速之间相关性,构建误差修正模型,对NNA-ILSTM模型预测结果进行修正,得到风电功率预测的最终结果。实验结果表明,所提出的模型可以显著提高风电功率预测精度。

关键词：风电功率预测神经网络算法长短期记忆网络误差修正相关系数

基于灰色关联分析的BSO-ELM-AdaBoost风电功率短期预测

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太阳能学报 2022年第3期43卷 426-432页

作者：叶家豪魏霞黄德启谢丽蓉黄晨晨赵世成新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047 中建八局第一建设有限公司济南250000

提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优... 详细信息

提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优权阈值,提高其泛化能力。最后,引入集成学习理念,通过自适应提升算法学习组合多个极限学习机弱预测器,对预测误差进行修正,实现误差权重的自分配与重组。以此构成的极限学习机强预测器可进一步提高模型的预测精度,结合西北某风电场实际数据验证该方法的有效性。

关键词：风电功率预测自适应提升灰色关联分析天牛群算法极限学习机