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基于熵理论和改进ELM的光伏发电功率预测

太阳能学报 2020年第10期41卷 151-158页

作者：王琦季顺祥钱子伟陈佳浩方昊宸南京师范大学南瑞电气与自动化学院南京210042 江苏省气电互联综合能源工程实验室南京210046

为进一步有效提升光伏发电功率的预测精度,提出一种基于熵理论和改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的光伏发电功率预测方法。分析光伏发电功率的主要影响因素,从熵理论角度出发,综合考虑距离熵和灰关联熵,提出以综合指标选... 详细信息

为进一步有效提升光伏发电功率的预测精度,提出一种基于熵理论和改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的光伏发电功率预测方法。分析光伏发电功率的主要影响因素,从熵理论角度出发,综合考虑距离熵和灰关联熵,提出以综合指标选取相似日;以极限学习机学习速度快和泛化能力强的特点为基础,采用L-M(Levenberg-Marquardt)算法修正极限学习机模型参数,获得模型最优网络,提高模型的预测精度。算例结果表明,所提方法可有效提高光伏发电预测精度,预测性能更佳。

关键词：光伏发电功率预测极限学习机熵理论 L-M算法

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基于三菱PLC的Bar-Bot智能调酒机器人

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自动化博览 2019年第S1期 20-23页

作者：钱子伟裴旻茜钱瑀枫刘艾克张华曹弋南京师范大学

近年来,智能机器人进入各行各业,使用机器人可以减少服务行业的大量工作人员。利用三菱PLC控制机械手与机电一体化技术实现全自动调酒,控制机械手完成花式摇酒动作,给人带来视觉享受的同时,还能使鸡尾酒更加入味。整个鸡尾酒的制作流程... 详细信息

近年来,智能机器人进入各行各业,使用机器人可以减少服务行业的大量工作人员。利用三菱PLC控制机械手与机电一体化技术实现全自动调酒,控制机械手完成花式摇酒动作,给人带来视觉享受的同时,还能使鸡尾酒更加入味。整个鸡尾酒的制作流程大致可分为四个部分:点单、调酒、上酒和清洗,顾客通过App进行远程消费点单后,通过PLC控制机械手结合气泵控制,完成调酒、取杯、摇酒、倒酒的动作流程,流畅有序地进行整个流程的工作安排,实现了机械手替代调酒师,减轻了工作负担并提高工作效率。

关键词：机电一体化机械手 PLC 智能制造

谐波激励下考虑偏置小回环的剩余损耗参数辨识和磁滞特性预测方法

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中国电机工程学报 2024年

作者：安勃钱子怡赵小军杜振斌刘兰荣苑东伟华北电力大学电力工程系河北省输变电装备电磁与结构性能重点实验室

铁心常常运行在谐波工况，磁滞回线内部可能产生偏置小回环，给磁滞回线的准确预测带来困难。引入改进的剩余损耗公式，提升了准静态损耗的模拟精度。提出了静态磁滞回线的计算方法，并利用计算结果建立了静态逆Preisach模型。基于静态... 详细信息

铁心常常运行在谐波工况，磁滞回线内部可能产生偏置小回环，给磁滞回线的准确预测带来困难。引入改进的剩余损耗公式，提升了准静态损耗的模拟精度。提出了静态磁滞回线的计算方法，并利用计算结果建立了静态逆Preisach模型。基于静态模型和改进公式建立动态模型，提升了正弦激励的模拟精度，并推导出剩余损耗参数与频率的关系。在谐波激励下，将改进模型用于主磁滞回环的预测，并结合动态Preisach模型推导了考虑偏置分量影响的小回环剩余损耗参数公式。将小回环周期划分为环路区和过渡区，引入了随时间变化的剩余损耗参数。利用磁通密度局部极值点序列进行参数辨识，提出了谐波激励下考虑偏置小回环的动态磁滞预测方法。最后，预测曲线与测量曲线对比，验证了所提方法的可行性和准确性。

关键词：损耗分离理论谐波激励小磁滞回环损耗预测剩余损耗

基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测

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电工技术学报 2024年第1期39卷 289-302页

作者：尹杰刘博孙国兵钱湘伟哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150006

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GA... 详细信息

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GAN模型生成多组数据,实现电池的退化数据增强;然后结合降噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络构建DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测,为了降低模型参数,此过程中的数据降噪和预测共享同一个损失函数;最后先利用生成数据对DAE-LSTM模型进行预训练,再利用真实数据对其进行迁移训练。在CACLE和NASA公开数据集进行性能测试,实验结果表明该文所提方法精度高、鲁棒性强,能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测效果。

关键词：锂离子电池剩余寿命预测降噪自编码器长短时记忆神经网络迁移学习

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基于域自适应的目标检测算法研究

基于域自适应的目标检测算法研究

作者：钱孝伟电子科技大学

学位级别：硕士

基于改进YOLOv7-tiny的轻量化列车轮对踏面缺陷检测方法

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光电子·激光 2024年

作者：钱尚乐曹伟高军伟青岛大学自动化学院山东省工业控制技术重点实验室青岛国际机场集团有限公司

针对目前列车轮对踏面缺陷检测精度低、检测速率慢和检测类别单一等问题，提出一种改进的轻量化YOLOv7-tiny踏面损伤检测方法。该方法采用轻量级的MobileNetV3网络替代YOLOv7-tiny的主干网络，降低模型的参数量与计算量；将BiFormer注... 详细信息

针对目前列车轮对踏面缺陷检测精度低、检测速率慢和检测类别单一等问题，提出一种改进的轻量化YOLOv7-tiny踏面损伤检测方法。该方法采用轻量级的MobileNetV3网络替代YOLOv7-tiny的主干网络，降低模型的参数量与计算量；将BiFormer注意力机制嵌入主干网络中，可强化学习目标区域的特征，提升模型的检测精度；利用集中式特征金字塔(centralized feature pyramid，CFP)以加强特征的层内调节能力，捕获全局长距离依赖关系与踏面缺陷的局部关键信息；采用WIoU(wise intersection over union)损失函数提升边框回归损失的收敛速度，增强模型的鲁棒性；通过在YOLOv7-tiny的检测头部引入GS解耦头(gsconv decoupled head，GSDH)，将分类和回归任务解耦出单独的特征通道，有效地提升模型的并行计算速率和检测精度。实验结果表明：改进的YOLOv7-tiny网络参数量与计算量分别减少11.7%和21.2%，检测准确率提高7.9%，召回率提高10.5%，平均精度均值提高10.1%，检测速度提高7.4帧/s，实现轻量化的同时具有更好的检测性能。改进的方法在轮对踏面损伤检测中具有较广泛的应用前景。

关键词：缺陷检测 YOLOv7-tiny算法 BiFormer注意力机制损失函数 GS解耦头

基于知识图谱的Y商业银行信贷业务风险研判预警系统设计与实现

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基于知识图谱的Y商业银行信贷业务风险研判预警系统设计与实现

作者：尚子伟河北经贸大学

学位级别：硕士

风险管理作为商业银行核心运营中的关键元素,随着金融市场的不断演进,风险管理的难度呈指数级增长,传统风险管理方法已难以胜任这一日益复杂任务。随着金融科技和数据科学崛起,商业银行亟需寻求新方法和工具来更好地理解、监测和管理风... 详细信息

风险管理作为商业银行核心运营中的关键元素,随着金融市场的不断演进,风险管理的难度呈指数级增长,传统风险管理方法已难以胜任这一日益复杂任务。随着金融科技和数据科学崛起,商业银行亟需寻求新方法和工具来更好地理解、监测和管理风险。在此背景下,知识图谱技术崭露头角,其被认为是一种潜力工具,可以提供深入数据洞察和智能风险管理决策。商业银行科技团队针对商业银行贷款风险等级逐步攀升问题,不断研究利用大数据、知识图谱、人工智能等技术手段利用金融科技手段进行信贷业务风险管控,实现对信贷业务风险的主动分析、超前感知、科学评估、辅助决策、业务触达等多方面管控措施。商业银行信贷业务风险知识图谱的构建和应用在金融领域具有广泛的潜力,本文以Y商业银行的信贷业务风险研判预警系统为例,探讨了知识图谱的特点、构建和数据层构建,以及知识图谱的可视化研判。知识图谱的应用可以提高银行业务的效率、降低业务发展风险、增加客户满意度以及推动金融产品和服务的创新,本文旨在研究知识图谱在现代商业银行风险管理领域的关键作用。本文依托海量数据存储分析平台系统设计,建立以知识图谱形式为基础的数据存储与数据挖掘模型,实现面向基于人、企、账户、资金、信贷、风险事件之间关系推演业务场景的一整套存储和主题模型设计。本文通过构建了商业银行大数据平台实现风险体系化监管,通过应用新一代科学技术建立更加稳健的商业银行信贷风险研判预警体系。本文旨在探索知识图谱在商业银行风险管理中的应用,以适应不断变化的金融风险挑战,推动金融业向更智能、更有效的风险管理方向迈进。

关键词：知识图谱商业银行信贷资金流向风险研判风险预警

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Y公司上海工厂发展战略研究

Y公司上海工厂发展战略研究

作者：袁子伟吉林大学

学位级别：硕士

基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断

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电力自动化设备 2024年第8期44卷 153-159页

作者：李宗源陈谦钱倍奇牛应灏张政伟河海大学能源与电气学院江苏南京211100

针对并网逆变器开关管实际运行中易出现缺陷状态而导致电压/电流波形异常的问题,提出了一种基于格拉姆角场与并行卷积神经网络(CNN)相结合的逆变器开关管健康诊断方法,以实现对逆变器进行监测及预测性诊断。采集逆变器输出端电压与电流... 详细信息

针对并网逆变器开关管实际运行中易出现缺陷状态而导致电压/电流波形异常的问题,提出了一种基于格拉姆角场与并行卷积神经网络(CNN)相结合的逆变器开关管健康诊断方法,以实现对逆变器进行监测及预测性诊断。采集逆变器输出端电压与电流信号,设定并计算虚拟电阻参数再将其转化为一维时序序列;利用格拉姆角场对其进行变换,提取出与逆变器开关管缺陷相关的格拉姆角和场与格拉姆角差场2组图像数据;将生成的2组图像同时送入CNN进行并行学习训练。实验结果表明所提方法及训练模型能及时有效地对逆变器异常状态进行诊断,且诊断准确率高,鲁棒性好。

关键词：并网逆变器健康诊断开关管缺陷格拉姆角场并行CNN

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