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城市燃气负荷的短期预测

天然气工业 2010年第5期30卷 104-107页

作者：王树刚王继红端木琳孙海涛大连理工大学土木学院大连安盛燃气开发有限公司

城市燃气负荷的短期预测对保证城市供气的相对稳定尤为重要。为此,通过对各类气象因子与燃气日负荷间的相关性分析,以有效温度为主导因素,结合大连地区温度分布规律,推导出燃气日负荷预测模型与月负荷预测模型间的关系,建立了不同预测... 详细信息

城市燃气负荷的短期预测对保证城市供气的相对稳定尤为重要。为此,通过对各类气象因子与燃气日负荷间的相关性分析,以有效温度为主导因素,结合大连地区温度分布规律,推导出燃气日负荷预测模型与月负荷预测模型间的关系,建立了不同预测步长下基于双曲正弦函数的燃气负荷短期预测模型,计算出日负荷预测模型在最不利工况下(传统节日集中的月份)的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方百分比误差(RMSPE)值分别为3.67%和5.03%,月负荷预测模型的MAPE和RMSPE值分别为1.02%和1.32%,均小于10%,日负荷预测模型与月负荷预测模型的预测能力均达到较高精确度。利用该转换关系不但能够实现预测模型预测步长的改变,而且所获得的模型预测效果也较理想。对于不同的城市,只要根据该地区气象及燃气负荷特点,选择合适的模型参数值,利用该预测方法即可实现不同预测步长下燃气负荷的短期预测。

关键词：城市燃气负荷短期预测有效温度模型预测步长

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改进的等维灰数递补模型预测边界确定方法

测绘科学 2017年第10期42卷 45-49页

作者：郝珈纬张安兵王贺封焦旭张玉杰河北工程大学资源学院河北邯郸056038 河北省煤炭资源综合开发与利用协同创新中心河北邯郸056038

针对当前利用灰色预测模型进行地表沉降预测研究更多注重模型本身探讨而较少涉及预测值合理范围以及预测值时间响应函数的还原方法的情况,该文提出了一种改进的等维灰数递补模型预测边界的确定方法,采用了误差传播定律对预测值范围进行... 详细信息

针对当前利用灰色预测模型进行地表沉降预测研究更多注重模型本身探讨而较少涉及预测值合理范围以及预测值时间响应函数的还原方法的情况,该文提出了一种改进的等维灰数递补模型预测边界的确定方法,采用了误差传播定律对预测值范围进行界定,并尝试利用中值近似处理代替累减生成建立预测值的时间响应函数;最后,结合工程实例给出了预测值上下边界,探讨了模型在误差允许范围内的预测步长,并对比分析了改进的等维灰数递补模型、原始的等维灰数递补模型和GM(1,1)模型。结果发现:改进的等维灰数递补模型具有较好的拟合效果与预测精度。

关键词：等维灰数递补模型 GM(1,1)模型误差传播定律沉降预测灰色边界预测步长

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注塑机注射速度的模型预测迭代学习控制

控制工程 2009年第4期16卷 429-431页

作者：李茜夏伯锴中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东东营257061

针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步... 详细信息

针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步长的迭代学习方法。仿真结果表明,该方法是有效的,其控制性能优于PID迭代学习控制系统。

关键词：模型预测迭代学习预测步长注塑速度控制

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预测反褶积去多次波几个理论问题探讨

物探化探计算技术 2009年第1期31卷 6-10页

作者：张军华缪彦舒郑旭刚周振晓单联瑜梁鸿贤中国石油大学地球资源与信息学院山东东营257061 胜利油田物探研究院山东东营257022

这里以模型研究为基础,探讨了预测反褶积去多次波应注意的几个理论问题,得出了有一定价值的几条结论:①道集中多次波时差是变化的,要去除整个道集的多次波,预测步长应以远道为参照;②预测反褶积去多次波还不完全等同于一般的提高分辨率... 详细信息

这里以模型研究为基础,探讨了预测反褶积去多次波应注意的几个理论问题,得出了有一定价值的几条结论:①道集中多次波时差是变化的,要去除整个道集的多次波,预测步长应以远道为参照;②预测反褶积去多次波还不完全等同于一般的提高分辨率处理,太小步长的多次波是无法准确预测并去除的;③算子长度要大于多次波周期,太小算子长度会使预测结果混入假的能量;④模型研究级联反褶积效果并不理想,因此要慎用此项技术,如果要做级联反褶积,建议先大步长后小步长;⑤地层中的层间多次波衰减很快,要分辨小于50 m的层间多次波,几乎是不可能的,要进行高精度的多次波去噪,还须借助其它方法。

关键词：多次波预测反褶积级联反褶积预测步长算子长度

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海上漂浮式风力机的控制方法研究

海上漂浮式风力机的控制方法研究

作者：张玉哲哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近海风能与陆上风能相比具有许多优点,但由于固定式风机支撑结构只能安装在浅水沿海地区,因此该技术受到水深的限制。通过将风力机安装在浮式结构物上,可形成了海上漂浮式风力机,浮式离岸风力机(floating offshore wind turbine,FOWT)... 详细信息

近海风能与陆上风能相比具有许多优点,但由于固定式风机支撑结构只能安装在浅水沿海地区,因此该技术受到水深的限制。通过将风力机安装在浮式结构物上,可形成了海上漂浮式风力机,浮式离岸风力机(floating offshore wind turbine,FOWT)是一项新技术,它允许在沿海和具有中、大水深的近海地区勘探大量高质量的风能资源。早期研究表明,海上浮式风力机存在的平台负阻尼效应,这种负阻尼效应可能会使机组载荷增加,因此控制方式对风力发电系统的动态行为和性能为起着重要的作用。目前,针对漂浮式风力机的高风速区域的控制的目标已经开始谋求在满足执行器的全部约束的条件下实现多目标控制。常见的多目标是在减小疲劳载荷的同时,稳定机组的输出功率。此时,工业常用流行的PI控制器可能会变得无效或难以整定。模型预测控制(model predictive control,MPC)为多目标控制的实现提供了一种可能。本文以张力腿平台的浮式风机为对象,研究了如何运用MPC控制,实现有效平衡发电功率和减轻浮式风机结构载荷这两种不同潜在冲突目标的控制方法。在文中,首先利用专业软件,实现了Simulink-FAST的联合,搭建了张力腿式浮式风机的仿真环境。并设计了统一变桨与独立变桨控制器。其中,独立变桨控制器基于模糊PID原理设计,可输出三个不同的桨距角命令。并在仿真环境下比对了两种控制器的效果,分析了两种控制器在稳定功率与减轻塔架载荷方面的性能。然后,进行了风速预测研究。因为,为实现漂浮式风力机模型预测控制,需要至少获得未来多个时刻的风速信息。文中采用长短期记忆网络,根据不同的训练规则,建立两种风速多步预测模型:h-1和h-N预测模型。并通过实验研究了两种预测模型在不同预测步数下的预测精度和误差变化趋势。最后,利用选择的风速多步预测模型,设计了漂浮式风机的预测控制器。利用漂浮式风力机仿真软件,进行线性化计算得到机组状态空间模型作为预测控制的预测模型。然后建立模型预测控制器,通过对比验证了在减轻机组载荷及稳定输出功率方面的性能。又进一步的探究了预测的步长对模型预测控制性能的影响,得出最佳的风速预测步长。

关键词：漂浮式风力机变桨控制长短期记忆网络模型预测控制预测步长

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海水位预测误差分析及系统

海水位预测误差分析及系统

作者：李园春华东师范大学

学位级别：硕士

随着全球变暖不断加剧,海水位的上升问题逐渐引起了人们的关注。大量研究基于长期海水位的趋势分析,相比之下,短时海水位波动的研究相对较少。本文实现了对短时海水位时间序列的预测,并对预测结果进行了分析,设计了海水位预测系统。本... 详细信息

随着全球变暖不断加剧,海水位的上升问题逐渐引起了人们的关注。大量研究基于长期海水位的趋势分析,相比之下,短时海水位波动的研究相对较少。本文实现了对短时海水位时间序列的预测,并对预测结果进行了分析,设计了海水位预测系统。本文的主要亮点有:一是使用了线性模型——自回归模型和非线性模型——支持向量机和BP神经网络对海水位时间序列进行了预测。结果表明,支持向量机和BP神经网络在样本长度较小时表现出了比自回归模型更为精确的预测结果,使用非线性模型大大缩短了预测所需的样本长度,并在增大预测步长时依然保持着低于线性模型的预测误差。实验证明,支持向量机和BP神经网络的应用将大大节约海水位时间序列预测成本;二是得到了海水位时间序列预测误差与预测步长的关系曲线,并用幂函数拟合得到具体的函数表达式。本文使用了支持向量机、BP神经网络和自回归模型分别验证了预测误差与预测步长的定量关系,对今后工作中预测步长的选取和预测误差的估计有着借鉴意义;三是利用MALTAB GUI平台设计了海水位时间序列预测系统。该系统具有海水位时间序列的预测功能,可以计算出分别使用三类预测模型时的预测误差,并自动生成预测误差与预测步长关系曲线、预测误差与样本长度关系曲线,产生定量关系式。用户使用该系统可以全面了解预测模型,深入理解海水位时间序列的预测结果。

关键词：海水位波动海水位波动预测预测预测误差预测步长

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注塑机的模型预测迭代学习复合控制

注塑机的模型预测迭代学习复合控制

作者：李茜中国石油大学

学位级别：硕士

注塑成型过程是典型的间歇生产过程。它以顺序的操作步骤进行批量生产,其产品广泛应用于工业、农业、建筑、包装等领域。由于世界性的能源危机和塑料制品优良的物理化学性质,行业对塑料制品的需求量和质量要求逐渐提高,注塑成型受到越... 详细信息

注塑成型过程是典型的间歇生产过程。它以顺序的操作步骤进行批量生产,其产品广泛应用于工业、农业、建筑、包装等领域。由于世界性的能源危机和塑料制品优良的物理化学性质,行业对塑料制品的需求量和质量要求逐渐提高,注塑成型受到越来越多的重视。传统的注塑成型过程中人工操作占很大比重,自动化水平普遍较低,因此,迫切需要运用先进的控制策略和优化方法来提高产品质量和生产效率。在注塑成型过程中,注射速度是决定注塑产品质量的关键因素,通过有效的方法对注射速度进行控制十分重要。注射过程具有非线性、时变、干扰和数学模型不确定等特点,采取传统的PID控制难以达到理想的控制效果,但预测控制对此却有其独特的控制优势;此外,注射过程又具有重复运行的特点,恰好与迭代学习控制的适用特征吻合。综合考虑以上因素,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出了一种模型预测迭代学习复合控制新算法,并研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,根据迭代的历史信息调整预测步长,提出了预测步长的迭代学习方法。通过对机械臂的仿真研究,验证了该控制器的性能。最后,将本课题的研究结果应用于注塑机注射速度的控制,验证了此法的有效性,表明其控制性能更优于反馈-前馈迭代学习控制系统。

关键词：模型预测迭代学习预测步长注塑速度控制

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基于灰色模型的预测模糊控制的研究

基于灰色模型的预测模糊控制的研究

作者：马志芳太原理工大学

学位级别：硕士

随着航空航天技术、计算机技术的不断完善和发展，以及工业过程的复杂性、时变性和不确定性，人们逐渐地趋向于智能控制理论的研究。智能控制的出现，为预测控制的进一步发展提供了很好的借鉴。预测控制将以取得的成果与模糊控制、神经... 详细信息

随着航空航天技术、计算机技术的不断完善和发展，以及工业过程的复杂性、时变性和不确定性，人们逐渐地趋向于智能控制理论的研究。智能控制的出现，为预测控制的进一步发展提供了很好的借鉴。预测控制将以取得的成果与模糊控制、神经网络以及遗传算法等智能控制策略相结合，正朝着智能预测控制方向发展，从而进一步增强了预测控制面对复杂环境、复杂对象和复杂任务的处理能力，拓展了预测控制理论研究和应用领域。模糊控制是智能控制中较早，也是研究较为广泛的一种形式。它是应用模糊数学理论解决不确定性系统的一种控制策略。模糊控制和预测控制是各自独立发展起来的两种控制理论范畴，在两者充分发展的基础上，将模糊的思想和预测的思想结合形成的模糊预测控制或者预测模糊控制具有其内在的合理性：预测控制和模糊控制都是对不确定性系统进行的有效控制方法，模糊和预测相结合会进一步提高控制效果;模糊控制发展的趋势是由规则型向模型型转变，而预测控制中的对象模型可作为两者的沟通桥梁;预测控制是一类基于对象数学模型的精确控制方法，而系统的复杂性与分析系统所能达到的精度是互相制约的。因此，研究模糊环境下的预测控制对拓展预测控制的应用范围具有重要意义。

关键词：广义预测控制模糊控制灰色模型预测步长熔解塔

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F-X域去噪方法研究

F-X域去噪方法研究

作者：房欣欣长安大学

学位级别：硕士

地震勘探是寻找油气和煤田过程中一种十分有效的地球物理方法。经过多年的勘探,埋深浅、构造简单的地质构造都已基本查明;剩余未查明的区域基本都是埋藏深、构造复杂的地质构造。这就对地震数据勘探的方法和数据处理解释的要求也就越来... 详细信息

地震勘探是寻找油气和煤田过程中一种十分有效的地球物理方法。经过多年的勘探,埋深浅、构造简单的地质构造都已基本查明;剩余未查明的区域基本都是埋藏深、构造复杂的地质构造。这就对地震数据勘探的方法和数据处理解释的要求也就越来越高。在采集方法改善的同时,对地震数据处理信噪比提高方法的要求也随之提高。因此,在地震资料处理中相应提出了高保真、高分辨率、高信噪等要求。高保真、高分辨率是以高信噪比为基础的,本论文就是基于地震资料信噪比提高的F-X域去噪进行研究,以期通过本论文研究能够在F-X域去噪方面达到一定的效果。在地震数据处理过程中,通常会根据地震数据中噪音在不同域中的分布规律,会将地震数据变换到不同的域中,并根据在不同域中噪音的分布规律进行统计去噪。F-X域预测滤波去噪技术是一种比较有效去除随机噪声的方法,其理论依据:在F-X域直线型或近似直线型信号在X方向上是有规律可循的,即可以推算出来这些信号,而随机噪声是在X方向上是没有规律的,无法推算出来的。据此可求出每个频率点上的预测滤波算子,把滤波算子作用到此频率点的原始数据上,就可以预测出只含有效信号的数据,从而压制随机噪声。本次研究中,首先将各种相干信号及随机噪声从T-X域变换到F-X域,分析它们在F-X域中与有效信号或规则信号的不同之处,得出随机噪声在F-X域的特点,然后根据其特点通过编写程序实现F-X域预测滤波;并通过理论模型对所编程序进行测试,得出随机噪音在F-X域的分布规律及程序中与F-X域去噪相关参数的选择规律。实际地震数据中有效反射信号为双曲线,虽然F-X域预测滤波对数据有比较严格的要求,即要求有效信号为线性或近线性的,但共偏移距道集内有效信号的同相轴较为平缓,因此可以先把地震数据抽成共偏移距道集,再进行F-X预测滤波处理。本次研究先从理论上对含多个线性同相轴的地震记录进行公式推导,得出了线性同相轴可以预测的模式,此模式和自回归AR模型十分吻合。故本文利用自回归AR模型可对数据进行预测的特性,并用最小二乘法来求取自回归AR模型的最优解,将自回归AR模型应用到含多个线性同相轴的地震记录的预测中,得到要求的预测因子,进一步与原始数据进行褶积运算,从而得到预测后的数据来达到提高地震数据信噪比的目的。本次研究在理论模型数据验证中,分别从算子长度、信噪比、随机噪声的分布规律、同相轴能量的不均衡等方面进行了大量的试验验证工作,得出了相关参数选择的规律,并对理论和实际共偏移距数据进行了F-X域预测滤波处理,最后对叠加剖面进行了F-X域预测滤波,取得了比较理想的结果。通过对比VISTA地震数据处理软件中F-X滤波模块和本次研究中F-X域域预测滤波程序滤波结果,本次研究的F-X域预测滤波程序处理效果要好于VISTA地震处理软件中的F-X滤波模块处理结果。

关键词： F-X域预测滤波预测步长共偏移距随机噪音