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多工况生产过程下的即时学习能耗预测建模方法

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系统仿真学报 2024年第6期36卷 1378-1391页

作者：卫升王艳纪志成江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速... 详细信息

针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速度和收敛精度的影响,提出一种非线性变化的自适应惯性权重策略,离线计算阶段使用改进的粒子群算法(adaptive PSO,APSO)对历史样本的带宽参数进行寻优,当预测样本到来时在线更新局部模型。考虑多工况生产场景下不同工况样本之间的能耗差异性所导致的预测误差,增加工况相似性度量过程,提出局部加权偏最小二乘算法与K-means算法相结合的APSO-JITL(just-in-time learning)-CLWPLS(cluster locally weighted partial least squares)能耗预测建模方法,在预测时选取同一工况的历史样本来设计预测样本的带宽参数。通过仿真实验验证了算法有着更高的预测精度且能更好地应对多工况生产场景。

关键词：即时学习局部加权偏最小二乘聚类在线建模多工况带宽参数能耗

考虑带宽修正的大跨屋盖结构非高斯风压极值估计方法

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振动与冲击 2022年第19期41卷 30-36页

作者：闫渤文魏民刘敏刘堃李正良周绪红重庆大学风工程与风资源利用重庆市重点实验室土木工程学院重庆400045 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司武汉430000 湖南大学土木工程学院长沙410082

针对大跨屋盖结构表面风压宽频谱特性与极值风压估计方法问题。提出一种基于带宽修正的高斯转化法求解非高斯风压峰值因子,结合大跨屋盖结构风洞试验,采用该方法和现有极值风压评估方法对大跨屋盖结构表面极值风压开展了系统的对比验证... 详细信息

针对大跨屋盖结构表面风压宽频谱特性与极值风压估计方法问题。提出一种基于带宽修正的高斯转化法求解非高斯风压峰值因子,结合大跨屋盖结构风洞试验,采用该方法和现有极值风压评估方法对大跨屋盖结构表面极值风压开展了系统的对比验证研究。结果表明:高斯峰值因子法估算的大跨屋盖结构表面风压峰值因子明显偏离了非高斯风压的峰值因子;忽略带宽参数的Hermite矩模型高估了非高斯风压的峰值因子;相对于修正带宽的Hermite矩模型和目标概率法,提出的修正带宽高斯转化法与Sadek-Simiu法估计的大跨屋盖结构风压峰值因子更为准确,与试验观测值整体上最接近,且提出的修正带宽高斯转化法得到的结果误差及离散性均较小,能够高效合理地提供大跨屋盖结构表面非高斯风压峰值因子。

关键词：大跨屋盖结构非高斯风压带宽参数峰值因子风洞试验

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基于两次采样的交直流电功率迭代算法

电测与仪表 2016年第1期53卷 32-37,49页

作者：刘金权姜会平周志辉李华储昭碧许继集团有限公司河南许昌461000 河南许继仪表有限公司河南许昌461000 合肥工业大学电气与自动化学院合肥230009

提出一种基于两次采样的交、直流电功率迭代算法,用于测量指定频率电力信号的交、直流电功率。算法针对由直流分量与交流分量相叠加的非正弦电力信号模型,首先计算出电压和电流信号中的直流和交流分量,再分别计算出各分量的功率值。通过... 详细信息

提出一种基于两次采样的交、直流电功率迭代算法,用于测量指定频率电力信号的交、直流电功率。算法针对由直流分量与交流分量相叠加的非正弦电力信号模型,首先计算出电压和电流信号中的直流和交流分量,再分别计算出各分量的功率值。通过MATLAB仿真,不仅验证了算法的快速性及准确性,并且由比较得出带宽参数大小对功率跟踪误差的影响,调节该参数大小可提高功率估算的快速性。

关键词：电功率测量两次采样带宽参数功率跟踪

关于大数据下非参数在线方法的统计推断和检验

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关于大数据下非参数在线方法的统计推断和检验

作者：陈子玉中国科学技术大学

学位级别：硕士

“大数据”指的是庞大,快速产生或复杂的数据,很难或不可能使用传统方法进行处理。大数据的概念在二十一世纪初得到了发展,Schonberg和Kukier在《大数据时代》中首次提出了“大数据”这个词。大数据有大量,高速,多样,低价值密度等特点... 详细信息

“大数据”指的是庞大,快速产生或复杂的数据,很难或不可能使用传统方法进行处理。大数据的概念在二十一世纪初得到了发展,Schonberg和Kukier在《大数据时代》中首次提出了“大数据”这个词。大数据有大量,高速,多样,低价值密度等特点。大数据分析存在两个困难,其一是储存困难,因为数据可能太大,无法保存在计算机内存中;二是计算困难,计算耗时过长。幸运的是,这些困难可以通过新发展的统计方法或计算方法来解决。在这个过程中,统计学家做出了重要贡献,不断推动着大数据前沿发展。最近的大数据方法可以大致分为三类:子采样法、分治法和顺序更新法。前两种方法对于分析大数据有很好的作用,但这两种方法都是基于对已经存储的数据进行处理的方法,并不能很好的应用于流数据的处理。在很多应用场景中,数据以流或大块的形式出现。考虑到流数据来源广泛,数据具有多样性等特点,核密度估计和核回归作为非参数方法的代表,不需要对数据的分布函数做过多的假设即可进行估计和推断,因此非常适合处理多样性数据。由于在线方法(ONLINE)需要的存储空间较小,并且可以进行实时更新,因此在海量数据的高速处理中表现出色。与经典的核估计方法(OFFLINE)相比,该模型使用已获得的数据估计带宽,避免了每次流数据到达时都需要重复计算带宽的繁琐。在论文中我们证明了核密度估计和核回归在线模型的渐近性质,且分别对其建立了假设检验,计算功效函数。另外还分别构造了算法来解决在线核密度和回归模型中带宽参数c估计困难的问题,这对该模型的推广至关重要。在模拟中本文不仅验证了在线密度模型和局部线性模型的渐近正态性,并将在线线性核回归模型应用于波动率指数(VIX)的预测。实证结果表明,与经典的局部线性预测回归模型相比,该模型在对连续到达的期权数据流预测方面性能接近,但是在线模型显著降低了模型的计算复杂度。

关键词：带宽参数核估计量在线更新估计统计推断波动率指数预测

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基于自抗扰技术的并网逆变器电流控制

电气应用 2021年第1期40卷 19-27页

作者：王兴杨凯张伟健强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院) 湖北武汉430074

为解决三相并网逆变器电流控制中网压扰动、变量耦合和模型参数偏差等诸多问题,在控制器设计中引入自抗扰技术。利用扩张状态观测器(ESO)对未知扰动进行估计,可同时补偿这些因素的影响。在分析ESO的误差特性和系统传递函数的基础上,提... 详细信息

为解决三相并网逆变器电流控制中网压扰动、变量耦合和模型参数偏差等诸多问题,在控制器设计中引入自抗扰技术。利用扩张状态观测器(ESO)对未知扰动进行估计,可同时补偿这些因素的影响。在分析ESO的误差特性和系统传递函数的基础上,提出了带宽参数的设计准则。通过引入等效增益系数,对比分析了线性/非线性ESO的估计、控制效果。仿真结果表明,所设计的控制器对系统参数变化具有强鲁棒性。最后通过实验进一步证实了ESO对扰动的估计和补偿能力,并给出了电感参数未知时控制增益的整定方法。

关键词：并网逆变器自抗扰控制器带宽参数等效增益系数控制增益