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光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略 被引量:1
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作者 余洋 陆文韬 +3 位作者 陈东阳 刘霡 夏雨星 郑晓明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1-11,共11页
针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并... 针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。 展开更多
关键词 电池储能系统 波动平抑 功率分配 改进侏儒猫鼬优化算法 改进k-means聚类算法
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基于相似日聚类和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率预测 被引量:1
2
作者 李争 张杰 +3 位作者 徐若思 罗晓瑞 梅春晓 孙鹤旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期460-468,共9页
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... 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。 展开更多
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K-means++与ELM的短期风电功率预测模型研究
3
作者 陈天阳 钱政 +1 位作者 荆博 韩妙荃 《电测与仪表》 北大核心 2024年第6期45-50,共6页
风能的波动性对风电产业的迅速发展带来了巨大挑战,准确可靠的短期风电功率预测对满足电网调度以及降低度电成本具有重要意义。文中提出了一种基于K-means++聚类分析和极限学习机ELM的短期风电功率预测方法,同时使用数值天气预报(NWP)... 风能的波动性对风电产业的迅速发展带来了巨大挑战,准确可靠的短期风电功率预测对满足电网调度以及降低度电成本具有重要意义。文中提出了一种基于K-means++聚类分析和极限学习机ELM的短期风电功率预测方法,同时使用数值天气预报(NWP)数据与SCADA系统的历史监测数据,实现了对未来72 h的短期风电功率预测。文中通过K-means++聚类算法将NWP数据划分为数量不等的簇,使用ELM对每个簇的数据分别建立NWP数据与SCADA功率数据间的映射模型。完成模型训练后,根据数据与各聚类中心点之间的距离选择最佳预测模型。实验结果表明,与常用的经典模型相比,其预测结果精度更高,具有更高的预测性能。 展开更多
关键词 k-means++聚类 ELM 短期 功率预测 NWP
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β衰变型自给能堆芯中子探测器灵敏度K因子研究(第一篇:理论分析、计算模型及计算结果) 被引量:2
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作者 于稼驷 《核安全》 2024年第1期56-80,共25页
本文对β衰变型自给能堆芯中子探测器灵敏度K因子进行了较全面、深入、系统的研究,建立了热中子灵敏度K因子、超热共振中子灵敏度K因子、中子场全谱中子灵敏度K因子的完整理论体系,给出了计算这些K因子的数学模型及公式,并提供了各K因... 本文对β衰变型自给能堆芯中子探测器灵敏度K因子进行了较全面、深入、系统的研究,建立了热中子灵敏度K因子、超热共振中子灵敏度K因子、中子场全谱中子灵敏度K因子的完整理论体系,给出了计算这些K因子的数学模型及公式,并提供了各K因子的计算结果,论证了探测器的轻水堆K因子与重水堆K因子的关系。通过与其他文献发表的灵敏度K因子进行比较,验证了本文提出的灵敏度K因子理论模型是科学的,本文给出的灵敏度K因子计算结果是可信的。 展开更多
关键词 自给能 探测器 灵敏度 k因子
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电网需求侧资源动态分布式k-means聚类算法 被引量:2
5
作者 黄静 饶尧 刘政 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第2期109-114,共6页
为有效聚合电网需求侧资源,合理、高效利用电网资源,提出基于分布式k-means的电网需求侧资源动态聚类算法。通过基于置信半径的分布式k-means算法聚类采集到的电网需求侧资源数据,在模糊C均值进化神经网络中,以聚类得到的电网需求侧资... 为有效聚合电网需求侧资源,合理、高效利用电网资源,提出基于分布式k-means的电网需求侧资源动态聚类算法。通过基于置信半径的分布式k-means算法聚类采集到的电网需求侧资源数据,在模糊C均值进化神经网络中,以聚类得到的电网需求侧资源数据为输入向量,输出电网需求侧资源场景,依据场景存在概率,以电网侧资源日均峰谷差最小、DG消纳程度最高与日均负荷波动率最小为目标函数,以电网需求侧资源曲线波动率与负荷互补为约束条件,构建电网需求侧资源多场景聚类模型,经动态改变惯性因子(DCW)粒子群算法求解模型后,实现电网需求侧资源多场景聚类。试验结果表明:该方法可实现电网需求侧资源动态聚类,应用该方法聚类不同场景电网需求侧资源时的日负荷率较低,聚类效果较好,可满足实际电力需求侧资源动态聚类工作的需要。 展开更多
关键词 电网需求 侧资源 动态聚类 分布式 k-MEANS算法 聚类模型
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β衰变型自给能堆芯中子探测器灵敏度K因子研究(第二篇:以实验数据为导向的灵敏度K因子研究) 被引量:1
6
作者 于稼驷 《核安全》 2024年第2期79-94,共16页
本论文第二篇(以下简称本文)以实验数据为基础,结合理论分析,提出了一种用燃耗实验数据、灵敏度刻度数据推算一些重要灵敏度K因子、K因子组合的方法,技术路线独特。从实验数据中推算出的灵敏度K因子、K因子组合与本论文第一篇[1]中理论... 本论文第二篇(以下简称本文)以实验数据为基础,结合理论分析,提出了一种用燃耗实验数据、灵敏度刻度数据推算一些重要灵敏度K因子、K因子组合的方法,技术路线独特。从实验数据中推算出的灵敏度K因子、K因子组合与本论文第一篇[1]中理论计算得出的相应K因子、K因子组合进行了比较,结果表明,本论文第一篇[1]建立的理论模型是科学、可行的,其K因子计算结果是可信的。从燃耗实验数据推算出的灵敏度K因子组合与从灵敏度刻度数据推算出的灵敏度K因子组合进行了比较、相互检验,验证了两种技术路线的科学性。本文基于实验数据推导出来的灵敏度K因子及K因子组合,可能属于首次。本文还提出了开展进一步工作的设想。 展开更多
关键词 自给能 中子探测器 灵敏度 k因子
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基于k-sums分段聚类的动态组合学习光伏短期功率预测
7
作者 吴家葆 曾国辉 张振华 《电子科技》 2024年第4期69-76,共8页
目前单一模型预测精度存在难以随着功率波动保持最优的问题,为提高并网系统运行的稳定性和电网的节能调度,文中提出了一种基于k-sums分层聚类的动态学习组合光伏短期功率预测方法。利用k-sums算法经过分段聚类,将天气类型分为晴天A 1、... 目前单一模型预测精度存在难以随着功率波动保持最优的问题,为提高并网系统运行的稳定性和电网的节能调度,文中提出了一种基于k-sums分层聚类的动态学习组合光伏短期功率预测方法。利用k-sums算法经过分段聚类,将天气类型分为晴天A 1、多云A 2、阴雨天B。通过TCN(Temporal Convolutional Network)提取数据的时序特征,并结合GRU(Gate Recurrent Unit)建立融合提取时序特征模块的改进GRU结构,以达到对时序特征敏感的效果。将改进GRU结构与SVM(Support Vector Machine)动态组合,使用Elastic Net算法输出最佳权重值叠加得到最终预测值。文中采用江苏某地区的光伏发电功率数据及对应的气象数据对所提方法进行验证,结果表明动态组合学习模型的MAE(Mean Absolute Error)为1.888,RMSE(Root Mean Squared Error)为2.403。 展开更多
关键词 k-sums 分层聚类 TCN 改进GRU SVM 动态组合学习 Elastic Net 光伏短期功率预测
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K-power双线性系统基于Laguerre函数的保结构模型降阶方法
8
作者 金辉 肖志华 祁振中 《应用数学》 北大核心 2023年第4期929-939,共11页
针对K-power双线性系统,提出一种基于Laguerre函数的保结构模型降阶方法.该方法首先将K-power双线性系统转化为一般的双线性系统,再利用矩阵指数函数的Laguerre函数展开,计算出双线性系统交叉Gram矩阵的近似低秩因子,从而构造K-power双... 针对K-power双线性系统,提出一种基于Laguerre函数的保结构模型降阶方法.该方法首先将K-power双线性系统转化为一般的双线性系统,再利用矩阵指数函数的Laguerre函数展开,计算出双线性系统交叉Gram矩阵的近似低秩因子,从而构造K-power双线性系统各子系统相应的投影变换,进而生成该系统的近似平衡系统.然后,通过截断较小的奇异值对应的状态,得到降阶模型.该降阶过程计算高效,且具有一定的自适应性.最后,数值实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 模型降阶 k-power双线性系统 LAGUERRE函数 交叉Gram矩阵
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基于改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统 被引量:1
9
作者 安大炜 邵琳玲 +1 位作者 向黎藜 谭元刚 《自动化技术与应用》 2024年第3期185-188,共4页
为满足档案管理用户需求,实现不同营销档案管理信息分类,提出改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统。设计电能信息收编、客户缴费管理、营销报表管理及系统开发等子系统功能;利用改进的K-means方法定义系统算法,引入权重概念,将... 为满足档案管理用户需求,实现不同营销档案管理信息分类,提出改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统。设计电能信息收编、客户缴费管理、营销报表管理及系统开发等子系统功能;利用改进的K-means方法定义系统算法,引入权重概念,将元素分配到和中心点距离最近的簇中,实现档案分类统计。仿真实验证明,该系统可实现不同营销档案的准确分类,减少响应延时,提高系统吞吐量,满足电力营销档案管理用户需求。 展开更多
关键词 改进k-MEANS算法 电力营销 档案信息分类 分类权重
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Optimal power allocation for complex field network coding scheme with the K-th best relay selection
10
作者 Xi CAI Pingzhi FAN Qingchun CHEN 《Journal of Modern Transportation》 2012年第4期255-260,共6页
Wireless relay and network coding are two critical techniques to increase the reliability and throughput of wireless cooperative communication systems. In this paper, a complex field network coding (CFNC) scheme wit... Wireless relay and network coding are two critical techniques to increase the reliability and throughput of wireless cooperative communication systems. In this paper, a complex field network coding (CFNC) scheme with the K-th best relay selection (KBS) is proposed and investigated, wherein the K-th best relay is selected to forward the multiplexed signal to the destination. First, the upper bound of the symbol error probability (SEP), the diversity order, and the coding gain are derived for the CFNC scheme with KBS. Then, the coding gain is utilized as the optimized cri- terion to determine the optimal power allocation. It is validated through analysis and simulation that the CFNC scheme with KBS can achieve full diversity only when K=I, while the diversity order decreases with increasing parameter K, and the optimal power allocation can significantly improve the performance of the CFNC scheme with KBS. 展开更多
关键词 complex field network coding the k-th best relay selection power allocation
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基于KLPP-K-means-BiLSTM的台区短期电力负荷预测
11
作者 朱江 汪帆 +2 位作者 曹春堂 易灵芝 邹嘉乐 《电机与控制应用》 2024年第3期108-115,I0001,共9页
随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而准确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考。为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精度,提出了一种基于核主元分析... 随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而准确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考。为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精度,提出了一种基于核主元分析与局部保持投影降维、K均值聚类算法(K-means)以及双向长短时记忆网络(BiLSTM)的台区电力负荷预测方法。首先利用核局部保持投影(KLPP)对台区多特征负荷数据进行降维以提取主要特征信息;然后采取K-means聚类算法将相似特征的数据归类成各自的簇集;最后针对聚类后的各典型类型,有针对性地训练BiLSTM,并选取中国某高校低压台区负荷作为算例与其他经典预测方法进行对比分析,结果表明所提方法更拟合实际负荷走向,有效提升了预测效果。 展开更多
关键词 电力负荷预测 降维 k均值聚类算法 双向长短时记忆网络 核局部保持投影
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基于改进K-means算法的分布式小水利发电集群划分方法 被引量:1
12
作者 张宇驰 刘珺斓 +2 位作者 沈春晖 曾小勇 王艳琪 《长江信息通信》 2024年第5期16-18,共3页
随着大规模分布式电源的接入,将复杂的分布式发电集群划分为通信维度较低、控制方式较简单的区域,是实现分布式发电集群灵活并网和优化调度的重要方式。文章提出一种基于改进K-means算法的分布式小水利发电集群划分方法,旨在利用改进K-m... 随着大规模分布式电源的接入,将复杂的分布式发电集群划分为通信维度较低、控制方式较简单的区域,是实现分布式发电集群灵活并网和优化调度的重要方式。文章提出一种基于改进K-means算法的分布式小水利发电集群划分方法,旨在利用改进K-means算法更有效地处理大规模数据集,自动识别最佳的集群划分,从而减少主观干预,通过更精确的划分,可以最大限度地提高小水利发电利用效率。 展开更多
关键词 k-MEANS算法 小水利发电 分布式 集群划分
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融合充放电曲线特征与改进K-means聚类的退役锂电池分选方法
13
作者 聂金泉 高洋洋 +1 位作者 黄燕琴 李银银 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第3期354-362,共9页
为提高退役锂电池分选重组的一致性,提出一种融合电压曲线与能量曲线的数值特征与形态特征,并运用欧氏距离和形态距离进行K-means聚类的分选方法。通过试验获取退役锂电池充放电曲线,融合电压曲线和能量曲线作为分选依据;采用欧式距离... 为提高退役锂电池分选重组的一致性,提出一种融合电压曲线与能量曲线的数值特征与形态特征,并运用欧氏距离和形态距离进行K-means聚类的分选方法。通过试验获取退役锂电池充放电曲线,融合电压曲线和能量曲线作为分选依据;采用欧式距离度量融合曲线的数值差异;利用分位数方法将融合曲线转化为描述曲线形态变化的特征序列,运用最长公共子序列算法提取特征序列的形态距离用来度量融合曲线的形态差异;以融合曲线的欧式距离和特征序列的形态距离为度量判据,采用改进K-means聚类算法对退役锂电池进行聚类。结果表明:相较于电压曲线或容量曲线分选,采用融合曲线分选,容量、充电电压、放电电压一致性最大提高约23%、93%、16%。相较于欧式距离方法,采用改进K-means算法,容量、充电电压、放电电压一致性最大分别提高了约67%、40%、51%。 展开更多
关键词 退役动力电池 不一致性 分选方法 改进k-MEANS
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基于改进k-means算法的电力负荷数据聚类方法
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作者 吕相沅 陈安琪 +1 位作者 刘青 程昱舒 《电子设计工程》 2024年第20期121-124,129,共5页
针对现有数据聚类方法难以对电力系统负荷数据进行有效聚类的问题,该文结合改进k-means算法,完成电力负荷数据聚类方法设计。该研究基于电力负荷数据中心点生成过程,构建中心点间距与类簇距离判定函数,筛选电力负荷数据聚类中心。确定... 针对现有数据聚类方法难以对电力系统负荷数据进行有效聚类的问题,该文结合改进k-means算法,完成电力负荷数据聚类方法设计。该研究基于电力负荷数据中心点生成过程,构建中心点间距与类簇距离判定函数,筛选电力负荷数据聚类中心。确定聚类中心后,采用数据分离方法完成正常负荷数据和异常负荷数据的分离,在分离过程中应保证数据连续,以避免潜在有用数据丢失。利用改进的k-means算法分析电力负荷数据,计算不同种类数据间的欧氏距离。设定指针矩阵,融合不同类中心点,对原始数据区间规范化操作,获取不同簇的负荷数据聚类通道传输功率谱密度。将数据依次分配到不同簇上,实现电力负荷数据聚类。由实验结果可知,该方法站点1数据聚类范围为0.3~0.48 pu,站点2数据聚类范围为0.34~0.47 pu,优于对比方法,与理想聚类范围最贴近,具有良好的聚类效果。 展开更多
关键词 改进k-MEANS算法 电力负荷 数据聚类 区间规范化操作
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基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测
15
作者 黄牧涛 邢芳菲 +1 位作者 陈兴邦 卢明 《水电能源科学》 北大核心 2024年第2期217-220,216,共5页
考虑光伏功率的预测精度强依赖于天气模态和气候条件等因素影响,提出了基于极限学习机组合算法的短期光伏功率预测方法。首先,基于K-means聚类算法进行天气分型,分为4个季节下晴天、多云天气、阴雨天气共12组不同天气类别。其次,针对天... 考虑光伏功率的预测精度强依赖于天气模态和气候条件等因素影响,提出了基于极限学习机组合算法的短期光伏功率预测方法。首先,基于K-means聚类算法进行天气分型,分为4个季节下晴天、多云天气、阴雨天气共12组不同天气类别。其次,针对天气分型结果,基于极限学习机ELM、遗传算法改进的极限学习机GA-ELM、鸟群算法改进的极限学习机BSA-ELM3种算法构建光伏功率预测模型。最后,以某光伏电站数据进行所提模型验证。预测结果表明,BSA-ELM预测精度最高,12种天气预测精度达到90%左右,各季节中预测精度最高的天气类型均为晴天,多云天气精度高于阴雨天气精度,可为含高比例光伏并网的新型电力系统安全稳定运行提供有效数据支撑。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 k-MEANS聚类 天气分型 极限学习机算法 遗传算法 鸟群算法
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基于自适应k均值和SVR的光伏出力预测
16
作者 孙艳玲 朱晨光 +3 位作者 邵山 田媛 陈中杰 谢东阳 《机械与电子》 2024年第8期15-19,25,共6页
为解决光伏功率预测不准确问题,提出了一种基于自适应k均值和支持向量回归的光伏出力预测方法。首先,分析了k均值聚类及其改进方法,给出了支持向量回归(SVR)的基本原理和应用流程,介绍了SVR中径向基函数凸优化模型。然后,结合自适应k均... 为解决光伏功率预测不准确问题,提出了一种基于自适应k均值和支持向量回归的光伏出力预测方法。首先,分析了k均值聚类及其改进方法,给出了支持向量回归(SVR)的基本原理和应用流程,介绍了SVR中径向基函数凸优化模型。然后,结合自适应k均值和支持向量回归,依据光伏出力基本特点,分析了光伏出力预测流程及预测结果统计学评价指标。最后,以“云南昆明”光照数据为实际算例,确定了预测模型结构,并分别采用k-means and SVR、ARMA和ANN这3种方法进行预测,对比了不同聚类结果和不同算法时的预测统计指标,验证了所提方法的有效性,为光伏出力预测提供了一种方法。 展开更多
关键词 自适应k均值 光伏功率 出力预测 支持向量回归
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基于改进K-means聚类的电网抢修资源优化技术
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作者 姚宗溥 张韶华 +2 位作者 余伟 杨宁 汪毅 《电子设计工程》 2024年第11期131-135,共5页
针对传统电网抢修资源配置中存在主观性强、处理突发状况能力较弱的问题,文中基于改进K-means聚类算法提出了一种电网抢修资源的分配策略。该策略采用改进算法分析平台的工单数据,以获得聚合数据包,并利用主成分分析法完成对数据的降维... 针对传统电网抢修资源配置中存在主观性强、处理突发状况能力较弱的问题,文中基于改进K-means聚类算法提出了一种电网抢修资源的分配策略。该策略采用改进算法分析平台的工单数据,以获得聚合数据包,并利用主成分分析法完成对数据的降维。降维后的数据经过深度稀疏自编码器的训练,得到的数据特征被K-means++算法聚类,进而输出工单任务的优先级。所提改进算法考虑了多种复杂因素的影响,相比传统算法其综合性能更为理想。多项实验结果表明,所提算法的聚类性能和数据训练性能在多个对比算法中均为最优,可以准确地识别出测试用例中的任务等级,为电网抢修资源的分配与决策提供技术支撑。 展开更多
关键词 k-MEANS聚类 主成分分析法 深度稀疏自编码器 资源配置 电网抢修
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15W@80K全气体轴承室温活塞脉管制冷机研发
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作者 张银 倪竹青 +3 位作者 罗高乔 王波 刘婷 方露露 《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
为了满足超大规格线列、面阵红外探测器及红外光学系统对大冷量、长寿命、低振动、紧凑化、高效率及轻型低温制冷机的需求,开展了15 W@80 K全气体轴承室温活塞脉管制冷机研发,采用Sage热力学软件进行了仿真分析,设计了首款基于全气体轴... 为了满足超大规格线列、面阵红外探测器及红外光学系统对大冷量、长寿命、低振动、紧凑化、高效率及轻型低温制冷机的需求,开展了15 W@80 K全气体轴承室温活塞脉管制冷机研发,采用Sage热力学软件进行了仿真分析,设计了首款基于全气体轴承支撑和室温活塞功回收技术的斯特林脉管制冷机,成功完成了工程样机研制并进行了性能测试。测试结果表明,散热流体温度20℃,制冷温度为80 K,制冷机在交流输入功率为320 W时,制冷量达到22 W,制冷效率达到6.875%;输入电功为397.9 W时,制冷量达到26.16 W,制冷效率为6.56%,冷量质量比(制冷量/质量)为3.1W/kg。散热流体温度20℃,制冷温度为60 K,制冷机在交流输入功率为360 W时,制冷量达到14 W,制冷效率为3.91%;制冷机在交流输入功率为400 W时,制冷量达到15.46 W,制冷效率为3.86%。验证了室温活塞调相技术的先进性,样机性能参数满足项目技术指标要求。 展开更多
关键词 15W@80k 全气体轴承支撑 室温活塞功回收 脉管制冷机 冷量质量比
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基于投票加权GS-KNN的离心风机故障诊断
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作者 曾学文 陈高超 +2 位作者 付名江 邵峰 伍仁杰 《节能》 2024年第1期47-50,共4页
风机作为火力发电的重要辅机,对其进行及时高效的故障诊断,可有效减少停机损失,提高火力发电效率。k近邻(KNN)对非平稳数据样本有良好的分类能力。为了改进传统KNN算法存在的缺陷,构建投票加权网格搜索-k近邻算法(投票加权GS-KNN)故障... 风机作为火力发电的重要辅机,对其进行及时高效的故障诊断,可有效减少停机损失,提高火力发电效率。k近邻(KNN)对非平稳数据样本有良好的分类能力。为了改进传统KNN算法存在的缺陷,构建投票加权网格搜索-k近邻算法(投票加权GS-KNN)故障诊断模型,利用网格搜索完成k值的选取,基于前k个近邻构建与距离值呈负相关的权值投票公式,依据投票得分情况进行故障诊断。使用投票加权GS-KNN模型对离心风机常见的9种运行状态进行故障诊断,拟合k值与准确率的关系,诊断准确率可达到100%。 展开更多
关键词 故障诊断 火力发电 网格搜索 k近邻算法 投票加权
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基于K-means算法和积灰损耗系数的西北地区光伏电站清洗策略建模分析
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作者 宗嵩 曾维才 +1 位作者 陈志勇 赵多元 《水电站机电技术》 2024年第6期35-39,144,共6页
针对当前西北地区光伏场站缺乏科学合理的清洗策略来清除组件表面积灰的问题,提出基于K-means算法和积灰损耗系数的光伏电站清洗策略模型。利用K-means算法对场站提供的日志发电数据进行聚类得到晴天数据样本,利用该样本数据拟合发电能... 针对当前西北地区光伏场站缺乏科学合理的清洗策略来清除组件表面积灰的问题,提出基于K-means算法和积灰损耗系数的光伏电站清洗策略模型。利用K-means算法对场站提供的日志发电数据进行聚类得到晴天数据样本,利用该样本数据拟合发电能力损耗曲线求解积灰损耗系数,联立清洗成本建立清洗策略模型。文章利用西北地区某光伏场站的发电数据对模型进行了验证,分析结果表明模型准确性较高,也为西北地区光伏电站清洗策略的研究提供了新思路。 展开更多
关键词 光伏场站 组件积灰 k-MEANS算法 积灰损耗系数 清洗策略
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