基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型

针对电力大数据存在数据随机缺失进而降低长短期记忆模型(Long Short-term Memory,LSTM)预测准确率的问题,文中提出了一种基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型。该模型先对状态数据进行缺值检测和平稳分析,根据历史数据利用差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对缺失的数值进行预测,并将预测的数值补充至相应的缺失位置;将新的完整数据输入到ARIAM模型和改进LSTM模型中以获取两种预测值;根据改进LSTM模型的学习准确率和ARIAM模型的拟合度对预测值进行权重分配,并在此基础上进行状态趋势融合预测。为了验证文中模型的普适性和预估准确性,选择电力负荷数据开展实验,结果表明:基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型在数据完整情况下的预测准确率比ARIAM和LSTM分别提高了52%和25%,在数据缺失情况下的预测准确率分别提高了44%和57%。

IGBT模块实时温度反馈的动态热网络模型

IGBT模块中材料的热特性和传导特性与内部温度场分布密切相关,但传统热网络模型往往忽略这一特性,造成结温估计出现偏差。针对此问题提出了一种包含实时温度反馈修正的热网络模型,在考虑异质材料的热传导角度及导热系数等传热性质的差异性基础上,对热网络模型的RC参数进行了优化。本模型的电路仿真和迭代计算可直观反映热网络各节点温度和RC参数相互作用的动态过程,并与三维有限元仿真结果高度吻合。相较将材料传热参数固定的传统热网络模型而言,本方法不仅在结温估计方面更为精确,还可解决热网络对材料物理系数变化的实时响应需求,可应用于IGBT模块可靠性设计和检测。

电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究

不具备维修条件的情况下为保障重点区域供电的可靠性,允许故障设备在系统失稳前运行一段时间,演化预测当前故障渐变规律成为了安全预警亟待解决的核心问题。然而,现有演化预测方法所需的评估参量不仅获取困难,还会因参量之间融合不当,而使得预估时间偏差较大。为此,通过改进的全状态集成法模型,进行了电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究。通过红外检测图像与红外标准图库匹配以及红外–可见光的图像融合的方式从非结构化的图像数据中提取设备关键构件温度参量。结合运行参数采用聚类算法进行故障诊断,在此基础上综合短期电负荷和环境因素构建了负荷/环境–温升模型,并通过关联热老化、负载率、光照等状态约束条件预估设备故障后续走势。以综合状态为评估依据的电压互感器PT故障演化实验表明:该方法可有效识别设备并对热缺陷进行定位和分类评估,预测设备的运行状态随负荷、环境变化的趋势,为电力设备不停电检修智能化决策提供理论基础。

基于XGBoost短期预测控制的微电网多时间尺度调度

针对交直流混合微电网中可再生能源发电不确定性导致的预测误差,提出一种基于XGBoost短期预测控制的多时间尺度调度策略。基于NSGA-II算法,结合风光出力与负荷的供需关系,优化和制定未来24小时的调度计划;针对预测误差产生的功率波动,引入XGBoost短期预测模型,实现对日前调度的实时修正。以中国北方某小区供电系统为例进行验证,并分析不同直流负荷比例对优化调度结果的影响,结果表明该方法可以有效提高微电网运行效益及稳定性。

基于仿生算法改进粒子滤波的SLAM算法精度预测

为解决传统粒子滤波算法重采样时产生的样本退化及样本贫乏带来的机器人定位与建图精度下降问题,提出一种基于改进仿生算法的粒子滤波.该算法将粒子最新时刻的观测与状态信息引入亮度公式,并将萤火虫的优胜劣汰和位置更新机制融入粒子滤波算法,以提高粒子的滤波能力.为保证算法的收敛速度和预测精度,在萤火虫位置更新过程中引入自适应调整步长进行即时修正;基于标准粒子滤波重采样的缺陷,采取分步重采样策略,通过偏差修正指数加权算法制定高效的舍小保大方案,并合理使用剩余大权值粒子完成粒子的复制和添加.仿真验证表明,所提出的改进算法可以明显提高传统粒子滤波的预测精度,且应用到基于移动机器人运动模型的定位与建图时可保持较高的定位精度和较好的稳定性.