检索结果-南通市图书馆

基于自适应优化AP聚类与BP加权网络的多区域复合短期风电功率预测

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太阳能学报 2024年第7期45卷 634-640页

作者：赵飞张天祥华北电力大学电力工程系保定071003

精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义。由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分。为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP... 详细信息

精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义。由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分。为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP)加权神经网络的多区域复合短期风电功率预测模型。首先,通过粒子群优化算法(PSO)优化AP聚类方法对风电场群的历史数据进行集群的聚类与划分;然后,根据得到的最优聚类结果构建风电场群子区域样本训练集;最后,利用基于相关系数权重的BP神经网络对各子区域进行功率预测。算例结果表明:所提方法在24 h日前预测相较传统叠加法与单一BP神经网络可提高1.35%和2.62%的精度,可表明该模型具有优越的预测性能。

关键词：风电场聚类分析粒子群算法反向传播相关性理论功率预测

基于改进EfficientNet的红外图像光伏组件故障识别研究

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 175-184页

作者：吕游郑茜齐欣宇房方刘吉臻华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

光伏组件的故障会影响光伏阵列的输出性能,从而降低电站的发电效率,严重时甚至会危害电站的安全运行。传统的方法无法满足目前光伏组件故障检测快速性和正确率需求。因此,本文提出了一种基于改进EfficientNet的光伏组件故障识别方法。首... 详细信息

光伏组件的故障会影响光伏阵列的输出性能,从而降低电站的发电效率,严重时甚至会危害电站的安全运行。传统的方法无法满足目前光伏组件故障检测快速性和正确率需求。因此,本文提出了一种基于改进EfficientNet的光伏组件故障识别方法。首先,利用采集到的光伏组件红外图像建立故障数据集,并利用图像分割和数据增强对数据集进行预处理;其次,基于EfficientNet网络构建故障识别模型,同时在模型中引入双通道注意力模块(CBAM),该模块能够抑制不必要特征的识别,增强模型对空间特征信息的提取能力,进而提高模型的识别准确率;最后,通过对比仿真实验证明模型的有效性和先进性。实验结果表明,该模型的故障识别准确率达到了90.83%,相较于原始的EfficientNet模型提高了2.83%,且模型大小仅为20.3 M,具有良好的实用性,能够满足光伏电站实际应用的需求。

关键词：光伏组件红外图像故障识别 CBAM注意力机制

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异构边缘云架构下的多任务卸载算法

哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 800-807页

作者：尼俊红臧云华北电力大学(保定)电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003

为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。... 详细信息

为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。该算法以先串行再并行的方式将粒子群和遗传算法结合在一起,通过适应度值排序、种群选择、多点交叉、反向变异等操作,利用遗传算法对粒子群进行优选,弥补粒子群算法早熟收敛、陷入局部最优的缺陷。6种标准测试函数的测试分析以及与基线方案进行仿真对比的结果表明:在用户数较多时,混合优化算法的系统平均开销可降低26%~43%,可以有效提高收敛精度。

关键词：移动边缘计算异构网络边缘节点任务卸载粒子群算法遗传算法多目标优化标准测试函数

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

基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线不对称故障定位

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电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 1-12页

作者：丁嘉朱永利魏源华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

针对风电场集电线上复杂电源密集接入使得现有定位方法应用困难的问题,提出一种基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线故障定位方案。首先,深入分析风机故障电流特性,从负序分量出发实现风机建模,同时计及风电场结构特点对其负序网... 详细信息

针对风电场集电线上复杂电源密集接入使得现有定位方法应用困难的问题,提出一种基于双层负序差值与负序测距的风电场集电线故障定位方案。首先,深入分析风机故障电流特性,从负序分量出发实现风机建模,同时计及风电场结构特点对其负序网络实施等效。然后,引入故障模拟策略,通过负序电压差值表征模拟故障与实际故障的差异以识别故障区域第一节点,进一步探究从实际故障场景到特定模拟故障场景的负序电压变化趋势,并定义负序电压比消除故障点电流影响,由此提出负序电压比差值判据以实现故障区域第二节点识别。最后,针对故障区域利用双端负序量推导测距公式确定故障位置。PSCAD/EMTDC验证表明,所提方案能够以较少测点计及含线路分支集电线的适用性准确定位集电线各类不对称故障,且定位效果不受故障位置、过渡电阻、风机、风速分布及相量不同步等因素影响。

关键词：负序电压差值负序电压比差值负序测距风电场集电线不对称故障故障定位

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等离子体辐照下钨表面氘致起泡行为分析

核聚变与等离子体物理 2024年

作者：元梦辉罗忠帆客振华朱秀丽华北电力大学

借助扫描电子显微镜和专业图像分析软件，研究了多组辐照参数下低能大束流等离子体辐照后钨材料的晶内和晶间氘致起泡行为，同时结合热脱附谱测试方法，对比了氘滞留量随辐照参数的变化。当前实验结果显示，低温辐照时，辐照剂量增加导... 详细信息

借助扫描电子显微镜和专业图像分析软件，研究了多组辐照参数下低能大束流等离子体辐照后钨材料的晶内和晶间氘致起泡行为，同时结合热脱附谱测试方法，对比了氘滞留量随辐照参数的变化。当前实验结果显示，低温辐照时，辐照剂量增加导致晶内泡数密度显著上升、尺寸分布趋势和平均尺寸变化不大；晶间泡数密度显著增加、尺寸分布范围变宽、甚至会有微米泡出现。辐照剂量一定时，辐照温度升高导致晶内泡数密度显著增加、平均尺寸有所下降，晶间泡数密度和平均尺寸均增加。相比于辐照剂量，氘致起泡行为对辐照温度更为敏感。氘滞留结果表明，低温辐照下的辐照剂量增加，氘滞留变化微弱；辐照温度升高到500K以上时，氘滞留增加显著，主要表现为中高温脱附峰强度增强。起泡行为与氘滞留的对比结果表明，晶内泡数密度的显著增多对氘滞留总量的贡献很小，而晶间泡数密度的显著增多和尺寸增大可显著影响氘滞留行为，主要表现为氘扩散深度增强、高能捕获的氘滞留量显著增多。

关键词：面对等离子体材料钨等离子体辐照表面起泡氘滞留

基于功率控制环扰动的DC-DC变换器能量信息一体化研究

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电力系统保护与控制 2024年第7期52卷 149-156页

作者：祝贺谢志远曹旺斌胡正伟华北电力大学电气与电子工程学院北京102206 河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003

针对实现DC-DC变换器之间的信息交互较为复杂的问题,提出了一种基于功率控制环扰动实现其能量信息一体化的方法。通过在DC-DC变换器的传统功率控制环中叠加二进制频移键控(binary frequency shift keying,2FSK)信号作为扰动,将数据信息... 详细信息

针对实现DC-DC变换器之间的信息交互较为复杂的问题,提出了一种基于功率控制环扰动实现其能量信息一体化的方法。通过在DC-DC变换器的传统功率控制环中叠加二进制频移键控(binary frequency shift keying,2FSK)信号作为扰动,将数据信息叠加到传统脉冲宽度调制(pulse-width modulation,PWM)信号中,使得该PWM信号同时包含数据信息,实现能量信息一体化。首先,给出基于2FSK的功率/数据双载波调制以及实时的滑动离散傅里叶变换(sliding discrete Fourier transform,SDFT)解调方案。然后,通过对Buck变换器的能量信息一体化模型进行小信号建模与分析可知,降低输入阻抗可提升通信的信噪比。最后搭建一个由两个Buck变换器并联的实验装置进行验证。实验结果表明在稳态和负载突变的工况下均可实现3 kb/s的稳定通信,验证了所提方法的可行性。该方法使得DC-DC变换器能同时进行功率变换和数据传输,提升数字化和智能化水平。

关键词：扰动信号二进制频移键控滑动傅里叶变换功率/数据双载波调制能量信息一体化

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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

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基于实例迁移学习的小样本光伏功率短期预测

太阳能学报 2024年第6期45卷 325-333页

作者：王晓霞艾兴成王涛华北电力大学计算机系保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室保定071003 华北电力大学数理系保定071003

针对新建光伏电站历史数据匮乏导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于实例迁移学习的小样本光伏发电功率短期预测方法。首先,以一组丰富的长期运行光伏数据为源域,利用多核最大均值差异估计源域与目标域光伏数据的匹配相似性,筛选出... 详细信息

针对新建光伏电站历史数据匮乏导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于实例迁移学习的小样本光伏发电功率短期预测方法。首先,以一组丰富的长期运行光伏数据为源域,利用多核最大均值差异估计源域与目标域光伏数据的匹配相似性,筛选出高相似的迁移源域;然后,建立加权对抗双向长短期记忆网络,通过对抗学习赋予源域光伏样本权重以调整其数据分布,将调整后的源域数据充实目标域数据集,采用双向长短期记忆网络挖掘公共知识域中光伏发电功率序列与气象数据的双向时序关联特性,实现小样本条件下光伏功率的精准预测。结果表明:相较于传统深度学习和模型迁移方法,所提方法能有效提高历史数据有限条件下光伏功率的预测精度。

关键词：光伏发电预测深度学习迁移学习双向长短期记忆网络