基于融合技术的中长期电力负荷预测方法

当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。

基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法

针对现有电力负荷管理终端运行故障辨识率低问题,提出一种基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法。首先,分析负荷管理终端运行状态指标与故障;其次,阐述自编码多层感知器电力负荷管理终端运行的故障诊断模型及其实现方法,通过终端运行技术指标时序数据的等间隔式滑动窗口,操作获取表征终端运行状态特征候选集合,采用自编码器AE特征选择子模型,提取最优特征子集,借助多层感知器MLP故障诊断辨识子模型,实现终端运行故障分类诊断;最后,通过实验验证所提方法有效性。结果表明所提方法能提升电力负荷管理终端运行故障辨识精确率、召回率和辨识效率,实现电力负荷管理终端运行故障的精细化诊断。

基于全卷积去噪自编码器与卷积块注意力模块的非侵入式居民负荷分解模型

为了进一步提高低频居民负荷分解模型的分解精度与泛化能力,提出一种基于全卷积去噪自编码器与卷积块注意力模块的非侵入式居民负荷分解模型,该模型能够深度解析单一电器的功率曲线。基于全卷积去噪自编码器分别构建主回归子任务网络和辅助分类子任务网络;在子任务网络中,通过引入卷积块注意力模块自适应分配特征注意力权重,以减小不重要因素在模型训练过程中的影响;将辅助分类子任务网络的输出作为主回归子任务网络输出的门控单元,实现最终的负荷分解。基于公开数据集的算例结果表明,所提负荷分解模型比现有负荷分解模型具有更优的分解精度和泛化能力。

基于深度自编码网络的电弧故障检测与负载类型识别

针对有监督学习的电弧故障检测方法需要大量带标签数据且大多只检测电弧故障而未对负载类型进行识别的问题,提出一种基于深度自编码网络的电弧故障检测与负载类型识别方法;采用小波包分解的节点系数作为自编码网络的无标签输入特征量,并运用逐层训练方法对自编码网络进行预训练;为了使所提出方法的权重系数达到全局最优,采用少量有标签数据对所得权重进行微调,通过Softmax多分类器输出电弧故障检测结果,并根据负载类别最大概率识别电弧故障可能的负载类型。结果表明,所提出的方法对电弧故障检测与负载类型识别准确率达到98.56%,高于相同层数和参数规模的有监督学习网络的准确率。

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。

放射性同位素溶液自动分装系统的研制

为避免放射性同位素溶液近距离分装对人体造成的辐射伤害,研制了一种放射性同位素溶液远程避害自动分装系统。在该系统中采用了RS485实现了远程控制;同时采用单片机对步进电机和蠕动泵实施控制完成分装工艺操作,对设备的运行状态、工艺流程进行反馈监控。该系统具有生产数据存储、查询、报表打印、操作员管理等功能,实现了管控一体化。

汽车装运弹药的振动特性与安全可靠性研究

弹药运输过程中的安全性与弹药在装运卸过程中的振动特性有密切关系,了解振动特性并采取相应措施对于确保装运卸过程中的安全至关重要。在简介弹药装运卸中的力学振动环境及基本参数的基础上,描述了弹药装运卸过程中振动的力学及随机过程特性,进而提出了汽车装运卸弹药的基本安全要求。

基于图解法与蒙特卡洛法的弹药装填机器人工作空间分析

利用图解法对弹药装填机器人工作空间的截面进行了分析,而后根据由数值法衍生而来基于随机抽样的蒙特卡洛法对弹药装填机器人工作空间进行了仿真与求解,并对两者所求得的工作空间进行了对比分析,弥补了两种分析方法各自存在的不足,得到了弹药装填机器人在复杂工作环境与任务下的工作空间,为下一步进行机器人的轨迹规划、避障和运动控制奠定了基础。

虚拟仪器的自动装弹机故障检测平台的设计

利用虚拟仪器技术,研究设计了一套自动装弹机故障检测平台,该平台能够对某型装弹机实现在线状态检测和故障诊断以及程控盒的线下检测。通过对装弹机构和故障机理的研究,充分考虑实际需求,重点讨论了平台的功能设计、硬件设计和软件设计。设计完成的平台具有故障快速诊断、准确定位、可靠性高、扩展性好等特点。

超超临界试运机组深度调峰控制优化

为减少机组投产后AGC考核并提高深度调峰自动控制水平,在超超临界机组试运过程中,采用设定值函数优化、汽轮机辅助压力调节、水煤复合控制、动态变负荷前馈、分磨煤机热值校正、闭锁及限制条件完善、阀门特性及汽泵再循环控制优化等一系列优化调整方法,实现了在最低稳燃负荷~50%额定负荷区间的协调控制连续稳定投入,控制指标良好。同时对深度调峰阶段控制特点、难点和注意事项进行了分析,指出超超临界机组低负荷段的控制要点,对超超临界机组深度调峰改造并提高机组安全稳定运行性能具有一定借鉴意义。

基于全局灵敏度分析的某自动装填机构轻量化设计

针对某自动装填机构轻量化设计中出现参数多、模型计算量大等问题,提出将全局灵敏度分析与代理模型技术相结合的优化策略。通过基于Morris轨迹的全局灵敏度分析从32个系统参数中确定14个关键参数,基于拉丁超立方采样技术及径向基函数神经网络技术(Radial Basis Function Neural Networks,RBFNN)建立系统响应关于关键参数的代理模型,用多岛遗传算法对系统参数进行优化求解,致机构重量下降21.8%。数值检验结果表明仅含关键参数的代理模型预测精度较高,证明该方法在多参数复杂系统结构轻量化设计中的有效性。

弹药自动装填机器人控制系统开发平台设计

针对火炮弹药自动装填机器人的工作特点和工作环境,设计了一种具有交互式人机界面的机器人控制系统;详细介绍了整个控制系统的组成部分及相应的功能;该控制系统可以实现对各种机器人控制算法、运动技术以及监控函数等进行全面测试,便于开发新的控制策略,缩短火炮弹药自动装填机器人项目的研制周期。

合肥电视塔人造脉动风荷载的仿真计算

根据随机振动理论 ,分别按照星谷胜和M .Shinozuka方法对合肥电视塔顺风向脉动风荷载进行了模拟 ,并对其进行了检验 ,得出了符合合肥电视塔动力特性的人造脉动风压时程样本 .并利用所得到的脉动风压样本对电视塔进行了顺风向响应分析 ,分析表明 ,该塔在脉动风荷载作用下 ,上塔楼的最大风振加速度响应超过了人体舒适度的要求 。

串联型感应加热电源的自动负载匹配技术

分析了串联型固态高频感应加热电源的工作原理,阐述了脉宽移相自动负载匹配技术的工作原理和实现方法。采用该匹配技术可以使高频感应加热电源一直保持网侧的高功率因数、低谐波、高效率,从而提高固态高频感应加热电源对负载变化的适应能力。

带盖瓶装放射性液体自动分装控制系统

针对操作人员采用手动主从机械手对带盖瓶装放射性液体进行分装存在的不足,以机器人自动作业技术、移液器、电子天平等为基础,研制一套带盖瓶装放射性液体自动分装系统。主要自动操作过程包括:机器人操作送瓶、开盖、盖盖、移液、放回和取样嘴更换等动作;移液器用于吸液和排液,电子天平用于液体称量。分装机构主要由3个三自由度机器人、3个转台和2个夹持座等组成。结果表明,该系统能提高带盖瓶装放射性液体的分装精度、效率及自动化水平,能大大减少辐射伤害。

弹药自动装填机械手运动学分析

阐述了某大口径自行火炮弹药自动装填机械手的结构设计以及运动学分析,建立了相应的运动学模型,并在此基础上求解了机械手的正、反运动学方程。为了验证结构以及运动学分析,用Matlab软件中的Robotics Toolbox对整个系统进行了仿真,结果说明该设计方法是可行的。

126kV自膨胀灭弧室空载时的压力特性研究

对自膨胀式断路器在空载状态下膨胀室的压力进行了测试。通过与计算值的对比,分析了压力变化与开断时间的关系。通过对空载时断口间的电场计算和压力特性计算,验证了该断路器开断空载长线时的性能。

考虑低幅锻炼载荷的某轿车摆臂载荷谱编制

以轿车摆臂为对象,介绍一种汽车零部件程序载荷谱的编制方法。基于对各目标测点载荷谱的特征统计及伪损伤分析,结合结构的低载强化特性,提出一种考虑具有强化效果载荷的程序载荷谱编制方案,避免对低幅载荷只考虑损伤作用这一传统编谱方法的不足。依据摆臂的损伤特性和低载强化特性,结合损伤载荷之间的等损伤准则,研究强化载荷之间的等强化准则,将强化载荷折算到最佳强化载荷级上去,减少载荷试验频次,试验加速效果明显。台架对比试验结果表明,编制的载荷谱中删除大量无效载荷的同时考虑载荷谱中强化载荷的影响,能够更快速、真实地模拟出汽车零部件的实际受载情况,对汽车零部件耐久性试验失效模式的精确判定和耐久性里程的更精确推断具有重要意义。

小时间粒度网络流量自回归预测分析

网络流量测量和预测是网络QoS管理和流量工程中一个重要的组成部分,尤其是对于为了保证网络QoS而引入的一些实时方法,比如接纳控制,资源预留等。较好的网络流量预测效果,能有效地提高这些方法的工作效率,从而有效提高网络带宽的利用率,保证网络QoS。所以高效的网络流量预测不仅是值得的,而且是必要的。由于许多文献研究的是网络流量在大时间粒度(天、周、月等)上的自回归特性,不能用于这种以秒级为单位的接纳控制、资源预留等实时方法,所以本文具体分析了网络流量在小时间粒度的自相似特性,并提出了其自回归预测模型。在模拟实验中采用了实际网络流量,并证明了在大多数情况下预测误差小于15%的概率为90%,它可有效地应用到接纳控制等方面的网络流量预测中。

模糊专家系统自动装弹机故障检测系统

针对步战车装弹机故障检测困难,设计步战车装弹机故障检测系统,自动高效地实现对步战车装弹机的故障检测。利用模糊专家系统解决模糊问题的基本方法,阐述了系统的总体设计和硬件设计,按照输入输出信号的特点,将系统分为模拟信号输入输出模块和数字信号输入输出模块,并详细介绍了系统软件的核心——模糊专家系统的设计,特别是对模糊专家系统中知识库、推理机、解释模块以及学习模块的开发进行了探讨。