基于二次分解和改进沙猫群优化算法的空气质量预测

准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义,提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法将PM 2.5数据分解为多个子序列,对预测效果不满意的重构序列使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行二次分解;其次,引入Cubic混沌、螺旋搜索策略和麻雀警戒机制改进沙猫群算法,有效提高了算法的全局搜索性能和收敛速度;最后,采用改进的沙猫群算法对LSTM模型参数进行优化,将各个子序列导入ISCSO-LSTM模型预测并叠加得到最终预测结果。实验结果表明,CEEMDAN-VMD-ISCSO-LSTM组合模型具有较低的预测误差,相比CEEMDAN-VMD-LSTM和CEEMDAN-VMD-SCSO-LSTM模型,该模型在均方根误差方面分别降低了2.21和1.04μg/m^(3),在拟合度方面分别提高了4.9%和2.1%。

高比能二次锂电池电极材料的储能系统配电网运行建模与仿真研究

对于包含储能系统的配电网运行建模与仿真,传统方法由于缺少对储能系统变量增补约束,导致建模后储能系统的电热转换效率较低。为此,提出高比能二次锂电池电极材料的储能系统配电网运行建模与仿真研究。依据储能系统在配电网中的运行特性,建立储能系统等效电路,并以高比能二次锂电池电极材料的储能系统的经济性指标构建电网运行模型,同时对其加以变量增补约束,以动态描述配电网的运行过程。实例应用结果显示,所提方法能够有效提高储能系统的电热转换效率,建模结果更加可靠。

在概念模型建构中发展模型观念——以“二次函数”概念教学为例

模型观念是初中阶段数学核心素养的主要表现之一,发展学生的模型观念尤为重要.文章以“二次函数”概念教学为例,基于教学分析,以概念模型建构为主线设计和实施教学,使学生经历二次函数概念模型的建构过程,从逻辑清晰、模型建构、价值引领这3个方面讨论和思考在数学概念教学中发展模型观念的实施效果.

基于WRF-CMQ-BP神经网络下空气质量的二次建模研究

随着工业化城市经济的飞速发展,大气污染严重危害着生态环境和人体健康。污染防治实践表明,建立空气质量预报模型,提前获知可能发生的大气污染过程并采取相应控制措施,是减少大气污染对人体健康和环境等造成的危害并提高环境空气质量的有效方法之一。本文针对污染物浓度对其进行预报,基于空气质量预报模式系统(WRF-CMAQ)等一次预报模型模拟结果,结合更多的实测数据源进行再建模,以提高预报的准确性,优化预报模型。在建立WRF-CMAQ-BP模型中,采用的数据是六种常规污染物的单日浓度,用模拟预测的值来逼近真实的值,从而达到较为精准的预报值。同时采用皮尔逊相关系数方法来找到影响空气质量的主要因素。

基于二次回路建模的保护运维技术

长期以来,常规二次回路设计数字化模型的缺失阻碍了变电站的高效建设及维护,尤其是对继电保护设备采用常规采样、电缆跳闸方式的变电站影响更大,在保护运维方面的问题主要体现在二次回路测试验证效率低、在线监视困难等。近年来,业内专家已经开展了变电站数字化回路建模技术研究,并制定了变电站回路数字化设计规范,为提高变电站全生命周期管理水平奠定了基础。本文提出基于二次回路数字化建模的保护运维技术提升方法,可免配置实现常规采样、电缆跳闸保护设备的二次回路自动测试及在线监视,有利于提升继电保护系统运行维护水平。

基于二次多项式运动建模的WSN目标跟踪预测

针对无线传感器网络(WSN)目标跟踪线性预测模型误差较大的问题,提出一种基于二次多项式运动建模的WSN目标跟踪预测新方法(PQPMM),该方法根据机动性目标运动学原理建立预测模型,利用最小二乘法拟合目标定位坐标、定位时间的二次多项式函数来逼近目标运动模型.结果表明,PQPMM方法的总体预测准确度相比线性预测法明显提高,当拟合点数N=14时,PQPMM方法均方根误差RMSE比线性预测法减小53%.

基于遗传算法优化的ELM的空气质量预测研究

针对空气中常见污染物及气象因素对空气质量的影响具有不确定性,导致预测准确度受限问题,在由WRFCMAQ预报模型基础上得到污染物浓度/气象一次预报数据,结合某监测点提供的长期空气质量检测基础数据(气象以及污染物浓度实际检测数据)对空气质量预测进行二次建模,选择ELM(极限学习机)并使用遗传算法对ELM网络模型进行优化,提高空气质量预报中对各项污染物预测的准确性,预测结果满足了10%误差的期望值。

基于CAD图样特征识别的变电站二次回路数字化建模研究与实践

现有变电站二次回路相关的信息主要以图形和文字的形式承载在CAD图样内,无法有效地实现数据信息的承载及应用,因此需要对CAD图样信息进行数字化建模。提出基于CAD图样特征识别的变电站二次回路数字化建模方法,利用CAD图样特征识别方法提取CAD图样内包含的变电站二次回路信息,基于变电站二次系统数字化模型框架实现变电站二次回路数字化建模,并将数字化模型用于二次全回路展示和辅助安措等高级工程应用。通过实际工程验证了所提方法的有效性。

关于智能变电站模型应用的二次设备建模优化相关思考

当前,智能变电所次级设备模型研究多集中在通讯层次上,在信息语义层次上的互用性研究相对薄弱,很难支持自动化的业务功能配置。随着以二次设备信息为核心的智能变电站运营管理等先进应用技术的广泛使用,二次设备模型在语义上的不足日益成为制约智能变电站发展的重要因素。基于此,为更好地解决传统的智能变电站二次设备建模中存在的不足,本研究将以智能变电站模型应用为基础,探讨可实现间隔关联的二次设备建模设计,为智能变电站模型应用工作的优化提供一定的基础,实现智能变电站自动化配置,提升变电站配置的效率及质量。

直驱风力发电机组故障电压穿越模型二次侧实测建模方法

直驱风力发电机组穿越模型普遍缺乏实测验证,难以准确计算系统稳定裕度和精确分析故障响应。针对此问题,在分析二次侧故障穿越模拟原理的基础上,进行二次侧电压穿越模拟系统设计,利用最小二乘算法对波形数据进行辨识,并对模型进行验证。结果表明,相较于常规一次侧电压穿越试验,二次侧实测建模方法提高了试验效率,具有较高的仿真精度。

基于灰色RBF神经网络的空气质量预测

针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色系统具有减小数据随机性的特点,提出了灰色RBF神经网络组合模型。根据中国环境监测总站数据中心采集到的泉州市2017年8月PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2和O3六个表征空气污染程度的数据作为训练样本构建模型,并选取2018年同期数据作为测试样本以对预测模型进行精度检验,最后利用该模型预测泉州市空气质量状况。结果表明,所建立的灰色RBF神经网络组合模型相对模拟误差小,预测结果更为可靠,可以用于空气质量预测。

WRF-CMAQ-BP神经网络空气质量预报模型研究

为减轻大气污染给人类带来的危害,国内外的学者在上个世纪就开始研究空气预报模型,高效且准确性高的预测模型可以预测未来若干天的大气污染情况,人们可以据此做出有效的应对措施以减少大气污染带来的危害。目前常用WRF-CMAQ模拟体系对空气质量进行预报,但由于受到各种不确定因素的影响,WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。本文主要工作是在WRF-CMAQ预报模型的基础上二次建模,提出了两个模型分别为WRF-CMAQ-BP和WRF-CMAQ-XGBoost模型,在构建网络后进行测试,在调参过程中发现WRF-CMAQ-BP模型的效果是更优的,因此本文用WRF-CMAQ-BP模型预测六种常规污染物的单日浓度值。

并网型直流微电网的非线性降阶建模及其估计吸引域的优化计算

面对“双高”电力系统的高维度、高随机性和强非线性,现有的建模和稳定性分析方法受限于维度、难以求解且准确度低。针对此问题,该文提出一个面向“双高”电力系统,包含非线性降阶建模和估计吸引域优化计算的稳定性分析框架。首先,考虑分布式光伏和恒功率负载的地理环境因素,应用Pioncáre规范理论,将并网型直流微电网的二次状态偏差模型依次进行分块降维、解耦和降阶变换,建立一阶二次微分方程形式的非线性降阶模型。然后,基于李雅普诺夫稳定判据,结合构造含辅助变量的最优化模型思想,并利用克罗内克积性质,提出估计吸引域的优化计算方法,构建优化的估计吸引域(optimalestimatedregionofattraction,OEROA)。最后,以分布式光伏云层遮蔽和恒功率负载扰动下的微电网系统作为算例,与基于LaSalle定理的李雅普诺夫法、Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型法对比,验证所提方法构建的估计吸引域具有更低的保守性,以及所提分析框架的有效性。

特高压变电站二次设备电磁兼容建模

特高压变电站二次设备运行所处电磁环境恶劣,提高其抗干扰性对电网的安全、可靠运行具有重要意义。对二次设备端口电路建立等效模型,利用HSPICE电路仿真工具模拟限幅、滤波、隔离等提高设备抗扰度措施,并研究这些措施实施的有效性,为设计者提供了电路设计依据。对于敏感电路,通过网络分析仪测量设备二端口网络的S参数,采用向量拟合有理函数逼近的方法建立与之等效的宽频电路模型,为时域仿真提供依据。对该设备进行电磁兼容抗扰度测试,分析比较这些措施实施前后的时域波形,同样得出采取限幅、滤波等措施的有效性,在时域上验证了建模方法的正确性。

服务于变电站数字化设计的二次设备建模技术研究

针对变电站二次回路设计采用CAD图纸表达方式无法机器获得设计内容的问题,提出一套完整的变电站二次回路数字化设计流程;并研究服务于数字化设计的变电站二次设备及回路的建模方案。从二次回路数字化设计需求着手,分析不同部门对二次回路建模的需求,二次设备建模关注设备的物理属性和连接属性。在建模方案中,定义智能建模的范围、建模对象以及建模语言,并通过建模工具实现变电站二次设备建模及二次回路数字化设计。试点工程的设计效果验证了方案的可行性。

基于二次Bezier曲面的图像雕刻型面建模

针对纹理清晰且结构较简单的图像,依据其灰色或彩色像素信息,利用二次Bezier曲面直接构建雕刻型面模型。该方法通过对图像进行分割,分析和计算图像子块的像素值及位置参数,作为构建模型曲面片的特征参数,并对曲面片采用一种有限光滑拼接方法实现建模。构建的雕刻型面模型能够表述图像中原物体的基本结构特征,并能满足数字化雕刻加工的需要。算法复杂度较低,实用性强是该建模方法的特点。

基于IEC61970的电力系统二次设备CIM建模初探

在对目前电力一次系统CIM建模理解和应用现状分析的基础上,对二次系统的CIM建模做了进一步研究和应用尝试。结合二次系统相别于一次系统的独有特点,采用拓扑、设备、图形等层次描述,构建了电网二次系统的CIM模型,并就一具体的变压器保护做了实例化分析。最后,结合实际提出了下一步二次系统CIM建模研究及信息一体化构建的重点和方向。

光纤二次套塑车间数字孪生系统的构建与应用

为解决目前光纤二次套塑车间智能化、数字化程度低的问题,提出基于数字孪生(digital twin,DT)的光纤二次套塑车间三维可视化监控与故障诊断的方法。面向光纤二次套塑车间设备,结合车间生产工艺和设备运行机理,对光纤二次套塑车间进行全物理属性的数字化建模,构建虚拟孪生场景。通过数据的交互传递实现虚拟车间和物理车间的实时映射,虚实交互可以实现对光纤二次套塑车间设备可视化、智能化操控。通过建立Unity3D与MySQL数据库的连接,对孪生数据进行存储。以某光纤二次套塑车间为应用对象,设计并开发了光纤二次套塑车间数字孪生系统,验证了所提方法的有效性。

基于混合建模的磨煤机一次风量预测算法研究

针对直接拟合得到的磨煤机一次风量黑箱软测量模型收敛性差、预测准确度较低的问题,在对风量测量进行机理特性分析的基础上,建立了一种以黑箱建模为主的结构逼近式混合软测量模型。黑箱模型部分采用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法,并将机理特性融入到LSSVM模型中,经过输入变量类变换层的整合,将辅助变量中的压力信号转换为差压类、压力与温度的比值作为密度类、与一次风管路阻力相关的测点信号转换为风门风阻类,作为LSSVM模型的输入变量。应用电厂实际运行数据对一次风量进行预测,与直接拟合的预测效果相比,所建立的混合软测量模型收敛性好、预测精度高(引用误差波动<0.54%),可为电厂生产中控制合理的风煤配比关系提供准确度更高的一次风量预测值。

基于数值方法的平面二次包络蜗轮理论齿面的离散建模

针对平面二次包络蜗轮的数字化建模与数控加工问题,提出对蜗轮理论齿面运用截面法沿接触线进行离散,将蜗轮齿面离散成型值点云,为运用三角B—B曲面片对蜗轮齿面进行插值重构提供基础。这一算法简化了复杂共轭齿面的计算,提供了适于计算机表达的数据接口。