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基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测

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电测与仪表 2024年第5期61卷 126-134+145页

作者：孙国良伊力哈木·亚尔买买提张宽吐松江·卡日李振恩邸强新疆大学电气工程学院电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室风光储分室

为提高风功率预测精度，减轻输出风能波动性对风电并网不利影响，提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据；其次，依据小波重构误差，选择db4小波分别提取风速... 详细信息

为提高风功率预测精度，减轻输出风能波动性对风电并网不利影响，提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据；其次，依据小波重构误差，选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号，并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优，使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率；构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析，并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比，验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。

关键词：风电功率预测数据清洗小波变换改进自适应遗传算法神经网络

基于优化的VMD-mRMR-LSTM模型的短期负荷预测

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电力系统保护与控制 2022年第1期50卷 88-97页

作者：胡威张新燕李振恩李青王衡新疆大学新疆乌鲁木齐830047 新疆理工学院新疆阿克苏843000

随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求。针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余... 详细信息

随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求。针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余最大相关性与长短期记忆神经网络的组合预测模型。首先,将波动性高的负荷序列分解为一组相对平稳的模态分量,其中利用麻雀智能算法优化VMD的关键参量。其次,利用m RMR方法分析各模态分量与预测模型输入特征元素间的相关性,获取各预测模型的最优输入特征集,并在分析负荷影响因子中考虑实时电价。最后,采用不同结构参数的LSTM方法对各分量分别预测,将预测结果叠加得到最终的预测值。以澳大利亚的实际运行数据做算例分析,与常规负荷预测方法进行对比,验证了该方法的有效性。

关键词：负荷预测变分模态分解最小冗余最大相关性长短期记忆神经网络实时电价

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基于时空长短时神经网络的地基云图预测算法

计算机工程 2023年

作者：吴现吐松江·卡日王海龙马小晶李振恩邵罗新疆大学电气工程学院北京智盟信通科技有限公司

针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精确度差和空间结构细节信息丢失等问题，提出一种基于时空长短时神经网络的地基云图预测算法。首先，使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征；然后，在特征提取模型中对图像进行潜在信息... 详细信息

针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精确度差和空间结构细节信息丢失等问题，提出一种基于时空长短时神经网络的地基云图预测算法。首先，使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征；然后，在特征提取模型中对图像进行潜在信息的多分支获取，一部分使用时空长短时神经网络以提取不同帧之间的时空特征，另一部分将图像序列进行分解，并将分解后的信息通过基于门控机制的记忆融合网络，以获取图像中的结构细节；最后，将得到的分支特征进行组合后经过解码网络输出最终的预测视频流。在地基云图、Moving MNIST和Human3.6M数据集上的实验结果表明，无论是在图像预测准确率和结构细节信息保留方面，还是人眼主观感受上，该预测方法均优于目前先进算法。与基准模型TaylorNet相比，在Moving MNIST数据集上，其均方误差指标和平均绝对误差指标分别降低了15.7%和11.8%，在地基云图数据集上，其结构相似性指标与峰值信噪比指标分别提升了1%和3.2%，并且生成的视频流数据更为清晰，有助于更准确地描述云层未来运动状况以便更可靠的预测光伏电站未来输出功率，提高光伏电站工作人员进行及时与准确地开展调度工作的效率。

关键词：深度学习视频预测地基云图 Maclaurin展开时空长短时神经网络

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舞台台面计算机控制系统的研究与开发

舞台台面计算机控制系统的研究与开发

作者：李振恩兰州理工大学

学位级别：硕士

本文以甘肃大剧院舞台控制系统为背景,针对具有代表性的两类台面设备—升降台和车载转台的控制展开研究,从系统需求出发分析了控制系统的整体架构,设计了双层网络通讯,研究了三台电机的同步控制方法。详细分析了系统的被控对象和... 详细信息

本文以甘肃大剧院舞台控制系统为背景,针对具有代表性的两类台面设备—升降台和车载转台的控制展开研究,从系统需求出发分析了控制系统的整体架构,设计了双层网络通讯,研究了三台电机的同步控制方法。详细分析了系统的被控对象和功能需求,进行系统总体方案设计。系统由管理级、过程级和现场级三层设备构成,采用基于PROFIBUS-DP和Ethernet双层网络通讯来实现三层设备之间的数据传输。为了将现场的Modbus设备接入PROFIBUS-DP,总线,实现现场的Modbus设备与舞台控制系统之间的无缝连接,设计开发了Modbus转PROFIBUS-DP网关,包括硬件和软件设计,同时编写了相应的GSD文件。针对舞台控制系统的功能需求,运用STEP7编程软件完成了下位机软件的开发：在Visual Studio2010开发环境下用C#编程语言完成上位软件的开发,实现了对舞台台面系统的实时监控。最后,针对由三电机驱动的车载转台,对多电机同步控制的单神经元PID控制方法进行了研究。根据设备的具体参数,以典型的二阶系统为例,在同等参数条件下将常规PID控制、单神经元PID控制和加入同步补偿器的单神经元PID控制进行了Matlab仿真,定性的分析了加入同步补偿器的单神经元PID控制的优越性。

关键词：舞台台面控制 PROFIBUS-DP Ethernet 同步控制单神经元PID控制

基于游程检测法重构CEEMD的短时风功率预测

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太阳能学报 2020年第6期41卷 317-325页

作者：胡威张新燕郭永辉李振恩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

针对风功率序列间歇波动特征,提出基于补充的集合经验模态分解(CEEMD)的分类组合预测方法。采用CEEMD把风功率信号分解为频域稳定的子序列,利用游程检测法对子序列划分为高、低频和余项3类信号,根据3类重构信号的不同特征,分别选用BP神... 详细信息

针对风功率序列间歇波动特征,提出基于补充的集合经验模态分解(CEEMD)的分类组合预测方法。采用CEEMD把风功率信号分解为频域稳定的子序列,利用游程检测法对子序列划分为高、低频和余项3类信号,根据3类重构信号的不同特征,分别选用BP神经网络预测高频信号、支持向量机(SVM)预测低频信号以及非线性回归预测余项,最后叠加3类信号的多步滚动预测值,得到风功率预测结果。为了提高BP神经网络以及SVM的预测效果,提出基于混沌反向学习策略以及自适应变化概率的改进布谷鸟算法(ICS),利用ICS优化BP神经网络与SVM的结构参数。以西北部某风电场为实例研究,结果表明该方法能有效提高预测精度。

关键词：风功率预测实例 CEEMD 游程检测法 ICS 精度

基于健康指数的风电机组高速轴轴承状态评估与预测

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太阳能学报 2021年第10期42卷 290-297页

作者：李振恩张新燕胡威谢丽蓉新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

为评估风电机组高速轴轴承的健康状况并预测其后续状态,构建能反映轴承退化过程的健康指数(HI)曲线作为健康状态预测的基础,提出一种核主元分析(KPCA)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相结合的方法。首先利用单调性及核主元分析构建高速... 详细信息

为评估风电机组高速轴轴承的健康状况并预测其后续状态,构建能反映轴承退化过程的健康指数(HI)曲线作为健康状态预测的基础,提出一种核主元分析(KPCA)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络相结合的方法。首先利用单调性及核主元分析构建高速轴轴承的HI曲线,其次在已构建的HI曲线基础上利用Bi-LSTM网络对高速轴轴承的健康状态进行预测。通过高速轴轴承全寿命周期试验,验证了该方法构建的HI曲线单调性好,能对高速轴轴承进行较为准确的健康评估和状态预测。

关键词：风电机组轴承预测评估健康指数核主元分析双向长短期记忆

基于锁相环的寄生反馈通道参与双馈风电并网SSCI现象研究

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太阳能学报 2020年第5期41卷 182-190页

作者：郭永辉张新燕李振恩周远翔常喜强新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047 清华大学电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室北京100084 新疆电力公司电力调度控制中心乌鲁木齐830002

为了研究风电并网中锁相环参与的次同步控制相互作用(SSCI)问题,将系统的控制侧与电机侧的子系统模型分别建立在控制侧和电机侧旋转轴中,然后通过两旋转轴间变换关系建立含锁相环扰动的全系统模型,与原始电流环模型对比发现,次同步扰动... 详细信息

为了研究风电并网中锁相环参与的次同步控制相互作用(SSCI)问题,将系统的控制侧与电机侧的子系统模型分别建立在控制侧和电机侧旋转轴中,然后通过两旋转轴间变换关系建立含锁相环扰动的全系统模型,与原始电流环模型对比发现,次同步扰动(振荡)将额外通过一个基于锁相环且与运行工况和外电网结构相关的寄生反馈通道作用于转子侧控制器(RSC)的电流比较点和电压补偿点。通过该寄生反馈通道相频特性和全系统传递函数极点分布,分析其对原始电流环的反馈效果和对全系统SSCI稳定性的影响。研究结果表明:寄生反馈通道在特定的工况和参数组合下对原始电流环起正的或负的反馈效果,进而会影响系统发生SSCI的风险。最后,在DIgSILENT仿真平台上对理论分析结果进行时域仿真验证。

关键词：电力系统锁相环反馈感应发电机次同步控制相互作用反馈通道

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切实加强精神文明建设

人口与经济 1986年第2期 13-16页

作者：李振恩北京市计划生育委员会宣教处

实行计划生育是一项长期的战略任务。要长期抓紧抓好,计划生育工作就要随着人口和经济形势的发展变化,不断进行改革,充实新内容,创造新方法。近两年来,北京市城乡经济体制的全面改革,中央对首都人

关键词：计划生育工作形势群众社会效益人口北京市

基于YOLOv5与改进VGG-CTC的数字仪表自动读数方法

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现代电子技术 2023年第2期46卷 107-112页

作者：张鹏程吐松江·卡日伊力哈木·亚尔买买提刘萍邸强李振恩新疆大学电气工程学院

随着数字电网的发展，数字仪表在电网中的应用越来越广泛。为进一步提高数字仪表自动读数算法的准确率和识别效率，推动数字电网建设，文中提出一种基于YOLOv5和改进VGG-CTC模型的数字仪表自动读数方法。该方法包括数字区域定位和仪表... 详细信息

随着数字电网的发展，数字仪表在电网中的应用越来越广泛。为进一步提高数字仪表自动读数算法的准确率和识别效率，推动数字电网建设，文中提出一种基于YOLOv5和改进VGG-CTC模型的数字仪表自动读数方法。该方法包括数字区域定位和仪表字符识别两部分。首先，采用YOLOv5模型检测输入图像的仪表数字区域，输出预测的数字区域边界框；然后，对VGG网络的卷积层和全连接层参数进行改进，提出一种改进VGG网络，将预测的数字区域输入该网络，即可提取数字区域图像特征，通过长卷积层输出字符概率分布信息；最后，经过CTC转录模块将概率分布序列映射为预测的数字仪表示数。实验结果表明，所提自动读数方法的准确率为89.63%，识别时间为439 ms，相比其他读数方法具有较好的读数准确率和识别速度，能够提高智能电网对设备状态监测的准确性和高效性，对推进能源物联网和数字化电网的建设具有重要意义。

关键词：数字仪表自动读数数字电网数字定位字符识别图像特征提取