基于混合分解和PCG-BiLSTM的风速短期预测

为降低风速的随机性对风力发电的影响,提高风速短期预测的精准度,提出一种基于混合分解、双通道输入、多分支PCG-BiLSTM深度学习模型的短期风速预测方法。首先,将全年风速数据分为春、夏、秋、冬4个季度,选取春季作为主要实验对象;其次,利用奇异谱分解(SSD)和变分模态分解(VMD)以降低原始春季风速数据复杂度,生成具有不同模态且复杂度低的子分量,两种不同模式子分量组合为混合分量,实现不同模式分解算法的优势互补;最后,将混合分量以双通道的形式输入到多分支PCG-BiLSTM深度学习模型中,其模型的每个分支由卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)并联组成时空特征提取模块,用于提取两种分解分量组合的混合分量的时空特征,各分支提取对应混合分量的时空特征经聚合后再由双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步提取风速信号的正向和反向双向波动规律,进而得到最终的风速预测结果。多组实验结果表明:提出的组合预测方法在短期风速预测中具有较高的精度和泛化能力,优于其他传统预测方法。

中国四大城市群碳排放驱动因素时空分解研究

城市群是中国经济发展和能源消耗的集聚区域,也是碳排放的主要来源。研究中国典型城市群碳排放的时空演变特征及其影响因素对实现“双碳”目标具有重要意义。文中应用ST-IDA模型(时空指数分解分析法)和LMDI(对数平均迪氏指数法)分解法,分析2000—2019年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的碳排放驱动因素(人口规模、经济水平、产业结构、能源强度和能源结构)。研究发现:2000—2019年间,四大城市群能源活动碳排放总体趋势均由高速增长阶段步入平稳增长阶段,其中成渝城市群已基本实现碳达峰;能源强度效应是影响碳排放空间差异的主要因素;人口规模扩张、经济发展水平提高和能源强度上升是促进碳排放增长的主要因素,产业结构和能源消费结构优化起到抑制作用;四大城市群碳排放的时空演变主要取决于工业部门。鉴于四大城市群呈现出不同的碳排放特征,未来应探索差异化、多元化的城市群减排路径,促进城市群碳减排。

基于Cloude-Pottier目标分解和聚合的层次聚类算法的全极化SAR数据的非监督分类算法研究

本文提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和聚合的层次聚类的全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据的非监督分类算法.作者使用极化总功率SPAN来改进常规的初始化方法,并采用聚合的层次聚类算法对初始化结果进行类的合并,提高非监督分类器的性能.实验表明,该算法能获得有效的分类中心,分类结果明显优于常规的WishartH/α/A分类算法.

基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。

基于行波模态分解的特高压直流输电线路双端行波测距方法

基于晶闸管换流器的特高压直流输电系统(ultra-high voltage direct current based on line commutated converter,LCC-UHVDC)的故障定位算法对智能电网的安全稳定运行起着重要作用。针对长距离特高压直流输电系统故障测距方法精准度低、快速性差的问题,提出了一种基于变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的双端行波故障测距方法。首先,研究了LCC-UHVDC线路故障电压行波的传播特性。利用零模电压随线路传播衰减明显的特征,通过VMD算法提取采样点处零模电压行波的时频特性。针对VMD参数选择不当导致的模态混叠问题,利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence)对提取的模态指标进行优化。然后采用TEO对分解后信号进行瞬时能量谱提取,精确标定波头到达时间,最后采用双端迭代测距法迭代求解故障距离。在PSCAD/EMTDC搭建±800 kV LCC-UHVDC仿真模型进行验证。结果表明,所提方法在不同故障位置、过渡电阻和故障类型下具有较强的鲁棒性。

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

基于动态模态分解-自适应变步长油浸式电力变压器绕组瞬态温升快速计算方法

为了改善当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升计算过慢的问题,该文结合动态模态分解法和自适应变步长法提出了一种动态模态分解(DMD)-自适应变步长(ATS)快速计算方法。首先,该方法引入了动态模态分解算法,利用动态系统中前若干时步提取得到的变化特征,近似拟合其后一段时间内的系统变化,并通过选取主模态降低计算时间。其次,为了提高DMD算法性能,进一步提出结合ATS方法,通过自适应调整计算步长,提高瞬态计算效率;为了验证算法的计算精度和效率,建立了八分区分匝绕组数值传热模型并在此基础上将该文所提算法与仿真软件Fluent的计算结果进行对比,结果表明,在计算精度方面,二者结果几乎一致,计算误差最大不超过0.3 K;对于计算效率,该文算法的总计算时间为5.99 s,仅为Fluent总计算时间的1/89,且算法时间步数仅为Fluent的4.7%。最后,为了验证DMD-ATS算法的工程实用性,基于产品级油浸式电力变压器绕组结构搭建温升实验平台,并将所提算法计算结果与实验结果进行对比,结果表明所提算法在各测量线饼的误差均处在可接受的范围内,最大误差仅为4.57 K,且包含预处理时间在内的计算时间仅为69.14 s,计算时步仅需17步,较当前主流的计算方法效率有明显提高。综合算法的精度和效率,充分说明所提算法具有一定工程价值。

中国碳排放影响因素分解及峰值预测研究

随着我国对2030年前达到碳排放峰值意愿的逐渐增强,首先,利用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)模型对我国2011—2019年人均碳排放量变化的影响因素进行分解,以明确各影响因素的贡献量、贡献率,并得出2011—2019年我国人均碳排放累积增长约为1.09 t。其中,经济发展起主要促进作用,累积贡献值约为5.61 t;能源结构优化和能源强度降低起抑制作用,累积贡献值分别约为-0.66 t和-3.86 t。其次,依据相关政策公布的经济社会发展预定目标,设定3种模拟情景下的指标变动量,并预测2022—2030年的CO_(2)排放量。结果显示:基准情景下CO_(2)排放量在2027年达到峰值,约为110.87亿t,人均CO_(2)排放量为7.69 t;低减排情景下CO_(2)排放量在2029年达到峰值,约为112.04亿t,人均CO_(2)排放量为7.75 t;高减排情景下CO_(2)排放量峰值出现在2023年,约为110.00亿t,人均CO_(2)排放量为7.74 t。

分布式散射体相位估计奇异值分解法

常规的分布式散射体(DS)相位估计方法需要生成全组合干涉对以构建样本协方差矩阵(SCM),然后根据SCM的统计特性估计DS相位,这一过程不但计算耗时,而且占据大量存储空间。本文提出了一种基于奇异值分解技术的DS相位快速估计方法(SVDI)。该方法分析的对象是单主影像干涉对组成的干涉相位矩阵而非全组合干涉对组成的SCM,因而可以有效提高计算效率、节省存储空间。并且,理论上证明了在一定条件下SVDI的结果与常规的特征值分解方法(EVD)是一致的。模拟数据和真实SAR数据的结果表明,SVDI算法有更高的计算效率,并且其相位估计精度以及形变解算精度与常规算法是一致的。

基于调频信号自适应分解的电池储能辅助二次调频控制策略

以清洁能源发电为代表的零碳机组大规模并入电网,其间歇性和不确定性带来的频率波动愈发凸显。针对电池储能辅助火电机组调频灵活性不足、荷电状态维持效果不理想的问题,提出一种基于调频信号自适应分解的储能辅助二次调频控制策略。首先,综合灵敏度、储能荷电状态、频率偏差状态3个因素,给出区域调节需求信号和区域控制误差信号的切换时机判据;计及火电机组爬坡率限制和储能荷电状态限制,提出自适应调频信号分解策略,构建回报增益与荷电状态之间的规律并将其作为调节参考值,利用频率偏差对参考值进行修正,最后通过状态一致性检测模块判断回报增益的输出,以实现2种调频资源的优势互补。通过单区域系统频率响应模型仿真,验证了本文策略的有效性。结果表明:本文策略能够提高系统的灵活性,使各调频资源形成互补关系。

数据-知识融合的水利工程建设安全风险灰色因子分解机预测模型

【目的】已有的数据驱动的水利工程建设安全风险预测方法对领域知识的挖掘和利用不足,预测结果的准确性和可解释性有待进一步提高。为了构建数据-知识融合的水利工程建设安全风险预测模型,【方法】将灰色聚类与因子分解机相结合,提出了一种融合领域知识的灰色因子分解机。首先,引入基于可能度函数的灰色聚类表征水利工程建设领域专家有关安全风险的先验知识。然后,将先验知识以参数的形式嵌入到因子分解机中,构建出数据-知识融合的灰色因子分解机。最后,基于随机梯度下降构造模型参数的求解算法,并结合实例对模型的有效性进行验证。【结果】实例应用结果显示,与传统因子分解机相比,灰色因子分解机的准确率、精确率、召回率和F_(1)值均得到了不同程度的提升。与支持向量机、深度因子分解机等其他基准模型相比,灰色因子分解机同样具有更好的预测性能。【结论】这表明,数据-知识融合驱动的灰色因子分解机模型能够更加准确地预测出安全风险,从而为水利工程建设安全风险管控提供更好的决策支持。

带燃烧器分解炉中多模型耦合的数值模拟

针对带燃烧器的分解炉建立模型并进行燃烧与分解耦合及NO_(x)转化的数值模拟。其中,采用多表面反应模型来计算焦炭的燃烧过程,深入剖析煤粉燃烧机理,通过自定义反应速率考虑CO_(2)分压对生料分解的影响,通过分析CO与NO的交互关系研究NO_(x)的转化情况,模拟结果与工程数据取得合理一致性。结果表明:燃烧器的存在使得煤粉大量集中在壁面附近,并沿壁面进行燃烧,极易对分解炉壁面造成损伤。煤粉燃烬率很高,其主燃烧区位于2.53—7.73 m内。生料入炉后,在9.04 m高度处迅速分解,最终分解率为91.7%,由于生料的初始分解位置高于煤粉主燃区的位置,煤粉燃烧与生料分解整体耦合性较差,炉内存在2处明显的局部高温。来自分级煤管的煤粉燃烧产生大量CO,有效地还原来自烟室的NO,还原率达到57.5%。

需求侧视角下数字经济拉动经济增长的因素分解

文章从需求侧角度研究数字经济对国民经济的影响,在此基础上运用国家统计局发布的数字经济核心产业分类标准,构建了2017年、2020年数字经济核心产业可比价非竞争型投入产出表,采用“假设抽取”调整的Leonti-ef模型测算了需求拉动作用下数字经济核心产业的产出效应,进一步地运用结构分解方法对各产业部门的产出增长因素进行分析。结果表明:数字经济核心产业对国民经济有显著的需求拉动效应,且通过后向关联效应对上游产业具有一定的带动作用,其产出量的变化是引起国民经济其他部门产出增长的主要原因。因此,发展数字经济需要在加强数字经济与传统产业融合的同时,特别要重视数字经济核心产业从需求侧“赋能”所引发的产出效应,并充分发挥其在需求侧产出效应的优势。

基于改进变分模态分解和优化堆叠降噪自编码器的轴承故障诊断

针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进VMD方法,并通过该指标筛选分解后的本征模态函数(IMF)分量;然后,为提取更全面的故障特征,引入新的复合缩放排列熵对各有效IMF的故障特征进行量化;最后,提出一种基于鼠群优化算法(RSO)与麻雀搜索算法(SSA)的混合算法优化SDAE网络超参数,将故障特征输入优化后SDAE网络中得到分类结果。采用美国CWRU轴承数据集进行验证,实验结果表明该方法能全面稳定地提取背景噪声下的故障特征,且与其他方法相比具有更好的抗噪性能和更高的故障诊断准确率。

基于二次分解双向门控单元新型电力系统超短期负荷预测

在新型电力系统中,电力负荷随机性和波动性较强,现有预测方法难以对其实现高精度预测。为此,提出一种基于二次分解和双向门控循环单元的超短期负荷预测模型。首先,针对电力负荷的强随机性和强波动性,利用自适应噪声完备经验模态分解对电力负荷历史序列进行初步分解,使负荷序列更加平稳。随后,对初步分解得到的强非平稳分量运用连续变分模态分解进行二次分解,降低其预测难度。最后,为充分学习电力负荷的时序特征,在预测过程构建基于双向门控循环单元的超短期电力负荷预测模型。实验结果表明,该模型相较于现有优秀预测模型有更高的预测精度。

高速列车顶层设计指标分解研究现状与展望

顶层设计指标分解是决定高速列车正向设计周期长短和成功与否的首要环节.首先,在阐述运输能力、安全舒适、绿色环保、经济性等高速列车顶层设计指标的基础上,从系统结构组成、运行边界条件以及大系统耦合作用等角度提出高速列车顶层设计指标分解所面临的技术挑战;然后,论述设计指标分解方法、设计指标分解关联模型和设计指标分解协调策略3个方面研究现状,并分析现有方法的不足与新需求;最后,展望群落生态学在高速列车顶层设计指标分解中的适用性,剖析基于群落生态学的高速列车顶层设计指标分解将会面临的关键问题,并给出相应的解决技术路线,以期为高速列车顶层设计指标分解的深入研究和实践提供参考.

融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量。将GAT和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景。实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标。

基于二次分解策略和BiLSTM的短期碳排放预测模型设计

针对现有短期碳排放预测模型残余噪声大、忽略全局信息的特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于二次分解策略和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的新的短期碳排放预测模型。利用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法和二次分解思想,将原始时间序列分解为多个本征模态函数(imfs);利用鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)对所有函数序列进行预测,并将每个函数序列的预测值累加得到最终结果。实验结果显示,该文提出模型的R2达到0.999,MAPE和RMSE分别为1.3×10-3和97.4,优于其他对比模型,有效降低了预测误差。

基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务Qo S估计

针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转移到输出的隐因子,并通过单元素映射函数连接它们;运用结合动量方法的随机梯度下降算法,有效提高模型的收敛速度与估计精度;给出加速无约束张量隐因子分解模型的详细算法和结果分析。在实际工业应用中的2个动态QoS数据集上的实证研究表明,与最先进的QoS估计模型相比,所提模型具有较高的计算效率和估计精度。

工业园区碳排放多因素分解及其与经济发展的脱钩关系

综述分析了工业园区碳排放核算范围和基于一维或二维脱钩模型的工业园区碳排放与经济发展脱钩关系,并讨论了基于LMDI分解方法和Tapio脱钩模型构建的脱钩效应模型中各因素对脱钩关系的影响程度,为工业园区碳排放清单确立、脱钩程度分析、驱动因素识别和综合评估等方面提供参考。在此基础上,建议工业园区应合理制定碳排放清单,多维度考量碳排放驱动因素,构建更为全面的指标体系。