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URLLC场景下信道可靠连通度预测

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1810-1819页

作者：王希任惠王威张嘉怡赵洪山华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

第五代移动通信技术(5th generation,5G)中高可靠低时延通信(ultra reliability and low latency communication,URLLC)应用场景,十分契合航空5G机场场面宽带移动通信系统建设要求。以丢包率为定义的可靠性指标没有反应时变无线信道的... 详细信息

第五代移动通信技术(5th generation,5G)中高可靠低时延通信(ultra reliability and low latency communication,URLLC)应用场景,十分契合航空5G机场场面宽带移动通信系统建设要求。以丢包率为定义的可靠性指标没有反应时变无线信道的时间依赖性和不同URLLC服务所需的持续时间。针对以上存在的问题,运用生存分析的方法,将URLLC关键技术与可靠性理论中失效率相结合,提出了可靠连通度指标,基于接收端信号强度,建立理论分布模型和数据驱动模型,对时变信道在未来1子帧内可靠连通度进行预测,并建立城市宏单元非视距簇时延线信道模型算例对模型进行对比分析,并在不同雨衰条件下,分析信道系统的可靠连通度。结果表明,数据驱动模型可靠性预测的均方误差(mean square error,MSE)可达0.1%,优于理论分布模型,且在恶劣天气情况下,多输入多输出信道可靠性相比于多输入单输出信道具有更高的抗衰落能力。

关键词： 5G通信高可靠低时延通信场景可靠性机器学习

基于因果序图的氢能一体化电站运行过程建模及能量流控制策略

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电工技术学报 2024年第16期39卷 5220-5237页

作者：马利波赵洪山余洋潘思潮新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 保定071003

为解决大规模的“间歇性电源”接入造成的电能供需不平衡的问题,该文提出氢能一体化电站及其运行过程中电-氢-电能量流控制策略。首先,根据一体化电站电-氢-电能量转换特点,基于因果序图(COG)建立了面向控制的制储氢发电一体化电站运行... 详细信息

为解决大规模的“间歇性电源”接入造成的电能供需不平衡的问题,该文提出氢能一体化电站及其运行过程中电-氢-电能量流控制策略。首先,根据一体化电站电-氢-电能量转换特点,基于因果序图(COG)建立了面向控制的制储氢发电一体化电站运行动态模型,该模型能够清晰地反映一体化电站不同物理量之间的关系,实现一体化电站运行过程的表征;其次,在所建模型基础上基于自然因果关系原理设计了一体化电站运行过程的功率流和氢气流控制策略,该策略对于刚性关系过程采用反转模型控制,减少了误差反馈耗时,增强了控制器性能;最后,在基于RT-Lab的硬件在环仿真平台上进行了测试,分析了一体化电站不同物理量之间的变化关系。与比例-积分-微分(PID)控制和自抗扰控制(ADRC)方法的对比结果表明,所提控制策略在响应速度、收敛精度和运行效率上优于传统方法,可以更有效地实现氢能一体化电站运行过程的能量流管理。

关键词：氢能一体化电站能量流控制因果序图硬件在环测试

基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测

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太阳能学报 2024年第7期45卷 567-576页

作者：赵洪山孙承妍温开云河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学) 保定071003

提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待... 详细信息

提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待预测时刻气象特征对于各气象类型的相似程度,最后,根据隶属度对各气象类型的概率分布加权。以实际光伏电站数据进行算例分析,结果表明相较于单一气象类型,多气象类型加权模型的MAPE平均减少16.87%,ACD平均提升10.45%,AW平均下降2.49%。

关键词：光伏出力概率预测超短期多气象类型加权改进高斯混合模型

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考虑极端天气冲击过程的风电机组竞争失效可靠性评估

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 40-47页

作者：赵洪山林诗雨曲岳晗杨澳常杰英华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

针对风电机组的运行可靠性易受极端天气影响的问题,提出了一种考虑极端天气冲击过程的风电机组竞争失效可靠性评估方法。同时考虑风电机组自然退化、极端天气冲击导致的瞬时退化以及极端天气持续过程产生的加速退化,构建极端天气下的风... 详细信息

针对风电机组的运行可靠性易受极端天气影响的问题,提出了一种考虑极端天气冲击过程的风电机组竞争失效可靠性评估方法。同时考虑风电机组自然退化、极端天气冲击导致的瞬时退化以及极端天气持续过程产生的加速退化,构建极端天气下的风电机组综合退化模型;考虑风电机组退化过程对其耐冲击性能的影响,建立风电机组竞争失效可靠度模型以评估风电机组可靠性;基于我国北方某风电场工程数据和极端天气历史数据评估了某2 MW风电机组的可靠性并进行了参数灵敏度分析。结果显示,到第5年时,仅考虑自然退化的方法评估风电机组可靠度为0.84,而考虑极端天气冲击过程的方法评估风电机组可靠度为0.178,后者更加符合工程实际。通过模型参数的灵敏度分析发现,运行时间超过3年后,退化失效开始逐渐影响风电机组的可靠性。

关键词：风电风电机组可靠性评估极端天气冲击冲击持续过程竞争失效硬失效阈值退化

无气象信息条件下基于AGCRN的分布式光伏出力超短期预测方法

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高电压技术 2024年第1期50卷 65-73,I0002页

作者：赵洪山孙承妍温开云吴雨晨河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学) 保定071003

针对分布式光伏普遍缺少气象量测装置而导致功率预测精度不足的问题,提出了一种基于自适应图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法,可以在无气象数据的条件下,仅基于历史出力数据实现光伏出力精准预测。首先,分析了光伏出力数据... 详细信息

针对分布式光伏普遍缺少气象量测装置而导致功率预测精度不足的问题,提出了一种基于自适应图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法,可以在无气象数据的条件下,仅基于历史出力数据实现光伏出力精准预测。首先,分析了光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,利用自适应图卷积网络挖掘传统图卷积网络无法捕捉的光伏出力潜在空间相关性。然后,融合门控循环单元和自适应图卷积网络,构建自适应图卷积循环网络以提取多光伏站点出力的时空相关性,并利用注意力机制为不同时刻的时空特征分配权重。最后,通过全连接层输出最终的预测结果。采用某地区屋顶光伏实际出力数据在不同预测时间尺度下比较所提方法与其他方法的预测性能,结果表明,在没有气象数据的情况下,当预测尺度为15、30、60 min时,相比于传统门控循环网络,所提方法的平均绝对误差分别减少了16.9%、19.8%和30.5%。

关键词：分布式光伏超短期预测时空相关性无气象信息自适应图卷积门控循环单元

基于改进边缘注意力生成对抗网络的电力设备热成像超分辨率重建

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电力系统保护与控制 2024年第3期52卷 119-127页

作者：王艳连洪钵王寅初康磊赵洪山华北电力大学电力工程系河北保定071000

针对低分辨率电力设备热成像图像,提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法。首先,在边缘注意力的基础上,引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention, DA),捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关... 详细信息

针对低分辨率电力设备热成像图像,提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法。首先,在边缘注意力的基础上,引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention, DA),捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关系,并将两组依赖关系进行融合,以加大全局信息的提取程度。然后针对参数修正线性单元激活函数(parametric rectified linear unit, PReLU)对网络中神经元进行无差别激活,导致网络特征表达能力受限问题。采用改进β-ACONC自适应控制激活函数替代PRe LU函数,在辨识有效特征的基础上,对神经元进行选择性激活,以强化有效特征、弱化无效特征,提升网络的自适应激活能力和特征表达能力。最后对所提改进边缘注意力生成对抗网络模型(edge-attention generative adversarial network, EA-GAN)进行实验验证。结果表明,与Bi Cubic双三次插值模型和原EA-GAN模型边缘注意力生成对抗网络模型相比,所提改进模型网络性能最好,重建图像质量最高,客观评价指标峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio, PSNR)均值、结构相似性(structural similarity,SSIM)均值和均方误差损失(mean square error loss, MSE-loss)均值最优,在电力设备红外图像重建领域普适性较高,具有一定的工程应用价值。

关键词：热成像超分辨率重建注意力机制自适应激活函数

基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法

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电工技术学报 2024年第4期39卷 1208-1220页

作者：曲岳晗赵洪山程晶煜马利波米增强华北电力大学电气与电子工程学院保定071003

针对目前缺乏依托在线物联感知数据的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法的问题,该文考虑电、热、机械劣化因素对电力变压器绕组绝缘的损伤累积效应,提出基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法。首先,研究电、热、... 详细信息

针对目前缺乏依托在线物联感知数据的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法的问题,该文考虑电、热、机械劣化因素对电力变压器绕组绝缘的损伤累积效应,提出基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法。首先,研究电、热、机械因素对绕组绝缘的累积损伤机理,依托电压、电流、温度、局部放电物联感知数据构建变压器绕组绝缘的电性能、热性能和机械性能劣化损伤指标;然后,构建三种劣化损伤指标的特征张量,基于张量融合对三种劣化损伤指标进行特征融合,提取劣化损伤指标间的高维劣化特征关联信息;最后,采用基于自组织映射网络(SOM)的最小量化误差方法构建绕组绝缘的综合劣化评估指标,实现对绕组绝缘劣化状态的评估。该文通过多种评价准则评价构建综合劣化指标,算例结果表明,所提方法能准确评估变压器绕组绝缘的真实劣化程度。

关键词：电力变压器绕组绝缘劣化评估物联感知数据张量融合

基于时空注意力机制的台区多用户短期负荷预测

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电工技术学报 2024年第7期39卷 2104-2115页

作者：赵洪山吴雨晨温开云孙承妍薛阳河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学) 保定071003 中国电力科学研究院有限公司北京100180

针对在低压台区海量高波动用户负荷预测场景下,传统探索单个用户时间特征的负荷预测方法存在无法学习用户之间的空间相关性、无法实现多用户共同预测的问题,该文提出一种基于时空注意力机制的Transformer负荷预测模型(STformer),提供精... 详细信息

针对在低压台区海量高波动用户负荷预测场景下,传统探索单个用户时间特征的负荷预测方法存在无法学习用户之间的空间相关性、无法实现多用户共同预测的问题,该文提出一种基于时空注意力机制的Transformer负荷预测模型(STformer),提供精准的台区多用户短期负荷预测。首先,改进传统Transformer模型,嵌入序列分解模块、自相关计算模块和空间注意力模块。其中,序列分解模块可以将波动较大的用户负荷曲线分解为相对平稳的多个子序列,有助于更好地提取负荷曲线的时间依赖性和周期因子;自相关计算是一种改进的注意力机制,可以挖掘多个历史同时期子序列的时间相关性;空间注意力机制可以提取台区多用户之间的动态空间相关性。然后,利用蒙特卡洛随机失活方法(MC dropout)将STformer拓展到台区多用户负荷概率预测。最后,采用真实台区多用户负荷数据集进行验证,与多种负荷预测模型进行对比,证明STformer模型可有效提高短期多用户负荷点预测和概率预测的精确性和鲁棒性。

关键词：多用户负荷预测时空相关性 Transformer 模型

基于有向图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法

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太阳能学报 2024年第8期45卷 281-288页

作者：赵洪山孙承妍温开云吴雨晨河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学) 保定071003

提出一种基于有向图卷积循环网络的分布式光伏超短期功率预测方法,该方法可同时提取光伏出力的时序特征和空间相关性,有效减小预测误差。首先,分析光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,构建有向图卷积网... 详细信息

提出一种基于有向图卷积循环网络的分布式光伏超短期功率预测方法,该方法可同时提取光伏出力的时序特征和空间相关性,有效减小预测误差。首先,分析光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,构建有向图卷积网络提取传统图卷积无法捕捉的光伏出力有向空间相关性;然后,融合门控循环单元和有向图卷积网络,构建有向图卷积循环网络以提取多光伏站点出力的时空相关性,并利用注意力机制为不同时刻的时空特征分配权重;最后,通过全连接层输出最终的预测结果。采用某地区屋顶光伏实际出力数据在不同预测时间尺度下比较所提方法与其他方法的预测性能,结果表明,预测时间尺度为15、30和60 min时,相对于传统循环网络,所提方法的MAE分别减少16.3%、20.7%和28.1%。

关键词：分布式光伏超短期预测有向图卷积循环网络时空相关性

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