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基于气象数据降维与混合深度学习的短期电力负荷预测

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电力建设 2024年第1期45卷 13-21页

作者：申洪涛李飞史轮孙胜博杨振宁杨挺国网河北省电力有限公司营销服务中心石家庄市050035 天津大学电气自动化与信息工程学院天津市300072

精确的短期负荷预测能通过预知所需用电负荷来指导电网的调度运行。但电力负荷不仅与用户用电习惯相关,还容易受到温度、湿度等气象因素的影响。因此,文章在现有的使用负荷历史数据基础上,增加了影响区域型电力负荷的气象数据,并考虑高... 详细信息

精确的短期负荷预测能通过预知所需用电负荷来指导电网的调度运行。但电力负荷不仅与用户用电习惯相关,还容易受到温度、湿度等气象因素的影响。因此,文章在现有的使用负荷历史数据基础上,增加了影响区域型电力负荷的气象数据,并考虑高维气象参量数据对预测算法的过拟合问题,提出了基于稀疏核主成分分析(sparse kernel principal component analysis,SKPCA)的高维气象数据降维方法。进而以历史负荷功率和SKPCA重构后主成分为输入,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆(long-short-term memory,LSTM)神经网络的混合深度学习预测模型。CNN-LSTM模型可以同时提取负荷功率及气象数据的空间和时间相关特征,从而全面利用数据的时-空相关性特征,提升负荷功率的短期预测精度。相比于常见的数据降维和负荷预测方法,文章所提方法的数据维度降低了71.43%,预测精度达到了98.92%。结果表明,所提算法融合通过SKPCA降维后的气象数据能够显著提升区域型电力短期负荷预测准确度。

关键词：电力负荷预测高维气象数据稀疏核主成分分析卷积神经网络长短时记忆神经网络

基于深度残差网络和近红外光谱的煤矸石智能识别

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分析测试学报 2024年第4期43卷 607-613页

作者：王亚栋贾俊伟谭韦君雷萌山西天地王坡煤业有限公司山西晋城048000 天地(常州)自动化有限公司江苏常州213125 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

该文开发了一种融合近红外光谱技术与一维残差深度网络(1D-ResNet)的煤炭及矸石快速分类方法。为保证实验样本的多样性,从河南、河北、山东3省份的多个煤矿中采集了430个煤炭与矸石样本,并基于欧氏距离对异常样本予以剔除,以获得高质量... 详细信息

该文开发了一种融合近红外光谱技术与一维残差深度网络(1D-ResNet)的煤炭及矸石快速分类方法。为保证实验样本的多样性,从河南、河北、山东3省份的多个煤矿中采集了430个煤炭与矸石样本,并基于欧氏距离对异常样本予以剔除,以获得高质量的建模数据集。在此基础上,为准确捕捉煤炭和矸石与其光谱特征之间的复杂映射关系,构建了基于1D-ResNet的分类模型,可在有效解决梯度消失问题的同时深度挖掘煤炭与矸石的光谱特性,获得高精度的分析结果。五折交叉验证结果显示,该模型的平均准确率达96.26%,显著优于支持向量机和随机森林等传统机器学习算法。在训练集和测试集上,该模型的损失函数变化趋势表现出较高的一致性,说明模型具备良好的泛化能力。测试发现,模型处理每一百个样本的推理时间仅为16.230 ms,进一步突显了其在煤炭与矸石在线分选领域的优势和潜在应用价值。

关键词：煤矸石识别近红外光谱深度学习残差网络

基于相似日聚类和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率预测

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太阳能学报 2024年第2期45卷 460-468页

作者：李争张杰徐若思罗晓瑞梅春晓孙鹤旭河北科技大学电气工程学院石家庄050018 河北建投新能源有限公司石家庄050051

由于光伏发电的随机性和不稳定性会影响功率预测的精度,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)、K-均值算法(K-means)、变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、核函数极限学习机(KELM)的光伏功率短期预测模型。首先,用PCC选取主要因素作为输... 详细信息

由于光伏发电的随机性和不稳定性会影响功率预测的精度,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)、K-均值算法(K-means)、变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、核函数极限学习机(KELM)的光伏功率短期预测模型。首先,用PCC选取主要因素作为输入;K-均值算法进行相似日聚类,将历史数据聚类为晴天、多云和雨天;其次,VMD对原始信号进行分解,充分提取集合中的输入因素信息,提高数据质量;SSA优化KELM模型的核函数参数和正则化系数解决其参数选择敏感问题;最后,将不同序列预测值叠加得到最终预测结果。仿真结果表明,所提相似日聚类下PCC-VMD-SSA-KELM模型具有较小的预测误差。

关键词：光伏发电功率预测变分模态分解 K-均值麻雀算法核函数极限学习机

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基于无监督深度学习的单目视觉里程计

科学技术与工程 2024年第22期24卷 9456-9463页

作者：白宇钟锐王奥博方浩刘建涛中国建筑一局(集团)有限公司北京100071 中建市政工程有限公司北京100071 北京理工大学自动化学院北京100081 河北林创电子科技有限公司石家庄050035

近年来,视觉实时定位与建图技术(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术取得了快速发展。然而,大多数传统的VSLAM系统存在鲁棒性较差的问题而基于深度学习的VSLAM存在精度较低等问题。为了提高VSLAM系统的性能,提出... 详细信息

近年来,视觉实时定位与建图技术(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术取得了快速发展。然而,大多数传统的VSLAM系统存在鲁棒性较差的问题而基于深度学习的VSLAM存在精度较低等问题。为了提高VSLAM系统的性能,提出了一种基于无监督深度学习的单目VSLAM。该方法首先设计深度估计网络完成对图像的深度估计。然后,设计位姿估计网络进行相机的位姿估计。最后,使用合理的损失函数保证网络在迭代过程中的有效收敛。在KITTI数据集上验证了该系统的性能。实验结果表明,与SfMLearner相比,绝对轨迹误差(absolute trajectory error,ATE)降低大约50%。与传统的VSLAM系统相比,绝对位姿误差(absolute pose error,APE)的平移部分误差也明显下降且鲁棒性得到提升。

关键词：同步定位与建图深度估计网络位姿估计网络无监督学习

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基于数据驱动的卷取温度关键因子研究

轧钢 2024年第4期41卷 101-109页

作者：阎新杰秦红波郑立康陈彤唐山钢铁集团有限责任公司信息自动化部河北唐山063500 唐山惠唐物联科技有限公司产线智能中心河北唐山063500 唐山钢铁集团有限责任公司技术中心河北唐山063500

在热连轧生产过程中,卷取温度控制精度是决定产品质量优劣的关键参数之一。以换热机理模型为基础,通过实际生产数据和过程参数的综合分析,在综合考虑终轧温度、带钢厚度等因素的基础上,深入研究了穿带速度、冷却水温以及季节变化等关键... 详细信息

在热连轧生产过程中,卷取温度控制精度是决定产品质量优劣的关键参数之一。以换热机理模型为基础,通过实际生产数据和过程参数的综合分析,在综合考虑终轧温度、带钢厚度等因素的基础上,深入研究了穿带速度、冷却水温以及季节变化等关键因子对卷取温度模型的影响并对模型进行了修正和优化。同时,采用机器学习算法构建了基于合金成分的卷取温度偏差补偿模型,并对不同算法进行对比分析。研究结果表明:随机森林预测模型在提高卷取温度控制精度方面表现优异。研究成果应用于实际生产厚度h≤6.0 mm、6.0 mm13.0 mm带钢平均卷取温度合格率分别提升了3.07%、3.82%、4.68%,为进一步提升卷取温度控制精度提供了新的有效途径。

关键词：热连轧带钢卷取温度换热机理模型数据驱动机器学习算法卷取温度模型

PLC技术在电气工程自动化控制中的优化与应用研究

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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2024年第9期 0095-0098页

作者：杨良迁安首信自动化信息技术有限公司河北唐山064400

本文结合理论与实践,研究了PLC技术在电气工程与自动化控制中的现况与未来走向。首先对PLC的工作原理进行了阐述与剖析,揭示了PLC在电力系统自动化、机械制造及过程控制中对效率的提升、稳定性的加强和性能的优化有何积极影响。紧接着,... 详细信息

本文结合理论与实践,研究了PLC技术在电气工程与自动化控制中的现况与未来走向。首先对PLC的工作原理进行了阐述与剖析,揭示了PLC在电力系统自动化、机械制造及过程控制中对效率的提升、稳定性的加强和性能的优化有何积极影响。紧接着,讨论了PLC的组成要素与工作原理,之后比较了PLC技术与旧式控制技术各自的优劣之处。最后,展示了PLC在精确控制和灵活应用中的优越性。研究结果显示PLC技术能进一步提升电力系统的安全性和稳定性,从而大幅提升电气工程及自动化控制项目的整体性能和效率。

关键词： PLC技术电气工程自动化控制系统稳定性效率提升

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柔性直流电网故障电流复合抑制策略

电力系统保护与控制 2024年第11期52卷 93-101页

作者：刘宇昂戴志辉杨明玉李铁成华北电力大学电力工程系河北保定071003 国网河北省电力有限公司电力科学研究院河北石家庄050021

柔性直流电网在直流侧发生短路故障后,故障电流迅速达到较大峰值,严重时会危及整个系统电气设备的安全运行。为了在故障发生后的短时间内限制故障电流影响,提出一种不利用附加装置的电流抑制策略。首先,分析了直流电网结构与故障初期电... 详细信息

柔性直流电网在直流侧发生短路故障后,故障电流迅速达到较大峰值,严重时会危及整个系统电气设备的安全运行。为了在故障发生后的短时间内限制故障电流影响,提出一种不利用附加装置的电流抑制策略。首先,分析了直流电网结构与故障初期电流上升规律。然后,根据所得规律提出一种包含两个环节的电流复合抑制策略,给出电流抑制参数选取的原则,并分析了抑制策略下短路电流的发展规律。最后,在PSCAD/EMTDC平台搭建四端柔性直流电网模型进行仿真验证。结果表明,所提电流抑制策略可以有效减小直流线路过流倍数,降低换流器闭锁的概率,且故障切除后恢复阶段电流平衡度更好。

关键词：模块化多电平换流器直流电网电流抑制策略直流故障

卷取机芯轴张力对热轧带钢卷取温度控制的影响分析

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轧钢 2024年第2期41卷 126-132页

作者：秦红波郑立康唐山钢铁集团有限责任公司信息自动化部河北唐山063000 唐山惠唐物联科技有限责任公司产线智能中心河北唐山063000

热轧带钢卷取温度控制过程中,带钢速度是最重要的影响因素之一。当带钢尾部离开精轧末机架后,带钢速度由轧辊线速度转化为卷取机芯轴速度,复杂的卷取过程影响了带钢速度的稳定,导致带钢尾部卷取温度控制出现严重偏差。为了解决该问题,... 详细信息

热轧带钢卷取温度控制过程中,带钢速度是最重要的影响因素之一。当带钢尾部离开精轧末机架后,带钢速度由轧辊线速度转化为卷取机芯轴速度,复杂的卷取过程影响了带钢速度的稳定,导致带钢尾部卷取温度控制出现严重偏差。为了解决该问题,将温度模型、张力扭矩模型以及热轧生产大数据进行有机结合并进行了系统性分析。结果表明:卷取机芯轴张力控制异常是造成带钢卷取温度偏差的主要原因。因此,开发了卷取机芯轴张力报警功能,细化了芯轴张力与夹送辊压力控制的带钢厚度层别,优化了控制参数以保证带钢速度稳定,同时开发了带钢尾部卷取温度补偿模型。结合多目标优化,取得了较好的应用效果,带钢尾部温度超差占比下降3.26%,卷取温度命中率提升2.29%,为全面解决带钢通长方向卷取温度命中率提供了新的技术方案。

关键词：卷取温度卷取机芯轴张力夹送辊压力轧制速度温度补偿精确控制

大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法

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沈阳工业大学学报 2024年第1期46卷 7-12页

作者：王林峰张文静刘云陈志宾王立功华中科技大学电气与电子工程学院湖北武汉430074 河北省电力有限公司经济技术研究院河北石家庄050001 河北省电力有限公司互联网部河北石家庄050001 华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 河北赛克普泰计算机咨询服务有限公司软件造价部河北石家庄050081

针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法... 详细信息

针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。

关键词：电力工程造价 BIM技术卷积神经网络大数据环境 Levenberg-Marquardt规则算法全生命周期动态化管控预测准确性

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