可解释机器学习在电网调控领域中的应用

数据驱动的机器学习是新一代人工智能的核心技术,尽管该技术已经在电网调控领域取得了显著成果,但是可解释性差,阻碍了其在对安全可靠性要求极高的电网调控领域的实际工程应用。因此,提升电网调控领域机器学习技术的可解释性对提高其实用性至关重要。首先,从电网调度运行人员的角度,分析了机器学习可解释性的定义、目标和意义;然后,提出考虑可解释性的机器学习在电网调控领域应用的流程,介绍了典型的机器学习解释技术及其在电力系统预测和稳定评估场景的应用,通过实际案例验证了该技术在电网调控领域应用的可行性;最后,对电网调控领域机器学习可解释技术面临的挑战进行了分析和展望。通过该研究,为解决电网调控领域机器学习应用的不可解释问题提供思路和参考,进一步促进机器学习技术在该领域的实际工程应用。

智能制造车间数据通信传输带宽分配方法

当前车间数据通信传输带宽分配模型多为单一分配结构,分配效率较低,导致时延增加。为此,文章提出智能制造车间数据通信传输带宽分配方法。根据当前带宽分配需求,先进行数据传输需求分析,计算出链路带宽配置。以此为基础,采用多阶段的方式,设计传输带宽多目标分配模型,提升分配效率。采用最优平衡修正的方式进一步修正分配结果,实现最终分配。测试选定3条制造车间生产线所形成的数据,与初始的带宽时延标准比对可知:此次所得出的时延被控制在0.5s以下。说明此次所设计的数据通信传输带宽分配方法更为高效、精准,针对性较强,具有实际的应用价值。

液控截止阀智能控制与流场分析及试验研究

介绍了高温高压液控截止阀的隔热冷却结构和阀座圈红套后焊接的特种工艺;液控系统采用PLC为核心和人机交互界面,配置模块电源、交流接触器、断路器、热继电器等控制元件,接入各种传感器和检测开关的状态信号,输出各部位的控制信号,实现全系统的智能控制。通过有限元对流场进行数值分析,对主要部件的物理量进行耦合分析,并对介质特性进行云图描述,最后对产品进行压力试验和热考核测试。

传感器封装形式对气调集装箱保鲜环境数据监测的影响

为掌握不同传感器封装形式对气调集装箱保鲜环境数据监测的影响,搭建了气调集装箱综合调控试验平台,进行了液氮充注气调试验,对比无封装、主动通风和自然通风等3种传感器封装形式对箱内温度、相对湿度和氧气体积分数等保鲜环境数据监测的影响。结果表明:传感器封装形式对箱体内保鲜环境数据监测的影响显著性依次为温度、相对湿度和氧气体积分数;采用传感器无封装形式下进行液氮充注,箱体内前后温差最小且监测点降温速率最快;采用自然通风的传感器封装通风形式对箱体内相对湿度数据监测的影响显著,除湿速率明显滞后于其他两种封装形式;传感器封装形式对箱体内氧气体积分数数据监测的影响不显著。

高精度智能定硫仪的设计

为了测量煤中硫的含量,设计了基于库仑滴定法的高精度智能定硫仪。对智能定硫仪的结构和工作原理进行了介绍,重点分析了仪器的数据采集模块、电解电流控制模块和炉温控制模块。该仪器采用12位串行A/D转换器对4路输入信号进行采集,通过冷端补偿和PID控制实现了炉温的高精度测量与控制,并采用D/A转换器对电解电流进行精确控制,最后对测量数据的精密度和准确度进行了检验。测试结果表明,用该仪器测量低硫煤时标准偏差为0.012%,测量高硫煤时标准偏差为0.027%,精度远高于国家标准。

油料输送温度的智能预测控制

针对油料加热输送过程中具有大时滞非线性特点的流动加热控制问题,提出了一种智能预测控制方法。该方法采用自适应粒子群优化算法(APSO)辨识和优化预测模型及控制器的PID控制参数,克服油料流动加热控制模型的失配及系统的不确定性。通过对已知模型的仿真,以及与自整定PID控制的比较表明,该方法具有较好的控制效果。

军事应用中的多源信息融合技术

多传感器数据融合近年来受到极大关注和发展。首先叙述数据融合在军事应用中的递阶推理体系结构和各种数据融合方法 ,然后对防空导弹武器C4 I(CommandControlCommunicationComputerIntelligence ,简称C4 I)系统中应用它的某些方面作了进一步的表述。

微机控制溶解热的测定研究

文章探讨一种实现KNO3溶解热测定实验的自动测控系统.分析了用水量、药品干燥程度等对实验结果的影响.并将联机测试实验数据和传统手工操作实验数据进行对比分析,该系统测试操作简便,易于掌握,数据处理迅速,测量精度高,重复性好,实验结果准确.实现了“溶解热测定”实验的自动控制.

新型优质的智能型压力变送器

介绍了一种由单片机 80 31开发的智能型压力变送器的电路结构、软件设计及实验分析。由于采用了多传感器的信息融合技术 ,在单片机的控制管理下实现了智能型压力变送器的非线性校正 ,通过模拟实验测出的标定数据的计算可知 ,校正后的多传感器的交叉灵敏度大大减少 ,从而提高了测量精度。

高可扩展的智能家居控制系统设计与实现

为满足用户对智能家居控制系统拓展性、稳定性、可靠性的需求,在物联网技术基础上设计与实现智能家居控制系统。详细分析智能家居控制系统的组成,结合物联网特点将系统结构分为感知层、网络层、应用层进行设计。设计了Web以及移动端的系统访问方式,用户可以根据自身喜好进行选择。建立了家庭信息汇聚平台,实现了用户对多个家庭的统一管理与控制。设计了多种控制方式,为用户提供更加个性化、人性化的家居控制服务。最后,实现了智能家居控制系统,很好得满足了用户对智能家居控制的需求。

基于人工智能的电子病历数据质量控制

目的探索科学、有效的电子病历数据质控方法,提高数据质量。方法针对国内对电子病历数据质量控制的定量研究较薄弱的现状,联合利用人工智能技术及统计学方法,对结构化及非结构化诊疗数据分别建立相应的质控方法与技术。结果通过多维数据质量定量评估、医疗文本数据后结构化,结合自然语言处理技术、规范化模型进行数据清理,并结合病历内涵质控系统的应用,可有效提高电子病历数据质量。结论完善的数据质控方法与技术,不仅能使数据问题早评估、早发现,也能为医疗健康大数据的后续分析利用提供支撑。

计量供热系统智能控制方法初探

随着计量供热方法的改革,供热系统使用了温控阀等设备,用户可以自主调节室内温度,使得原来的用户和热力公司的角色发生了改变,原有供热系统的运行调节策略不再适应计量供热系统的要求。叙述了基于同类用户具有相同相对供热量及供回水温度的特点,在用户负荷系数的基础上所建立的计量供热系统运行调节公式。提出了根据调节方程预测热源(热力站)逐时相对供热量及相对流量的一种方法。这种方法不仅可预测供热量,还可为神经网络预测热负荷训练模型,提供理论模型,具有一定的工程价值。

常减压蒸馏装置节能降耗优化措施

针对某炼油厂13.0 Mt/a常减压蒸馏装置能耗高的问题,结合实际运行工况,重点围绕如何降低燃料和1.0 MPa蒸汽消耗,实施了减二线至产品储罐区的流程改造,用燃料气替代产品储罐氮封的技措,以及Robust-IPC全流程智控技术应用的节能综合优化措施。结果表明:技改后,装置常压炉、减压炉的含氧体积分数均降至1.8%,热效率分别提高了0.12,0.14个百分点;燃料气中含N2体积分数月平均降幅4.9个百分点,燃料气热值提高了3443.02 J/g;换热网络的换热终温提高了3.59℃,节约燃料消耗330.5 kg/h;稳控了减压塔残压,使1.0 MPa蒸汽能耗(以标准油计,下同)月平均降低了0.128 kg/t;装置综合能耗由8.550 kg/t降至7.750 kg/t,降幅为9.36%。

数据中心机房空调群控及冷池智能温控技术与实践

文中针对数据中心主流的冷池形式和机房空调配置的场景,探讨通过组建机房环境分布式采集和空调群控系统,着力解决因机柜负荷不均衡、空调设备布局设计局限,以及多品牌、多规格空调设备混用而导致的空调设备协同性差、温度设置偏低、冷通道过冷、能量损失大,以及局部热点等问题,在保证机房环境安全的前提下提升制冷能效,减少能耗,降低PUE。

热网智能管控系统在集中供热中的应用

针对目前国内供热管理的现状,提出了智能供热管理系统的理念。介绍了华电能源热网智能管控系统的结构化设计及实现方法,为安全供热、价值供热、智能供热、和谐供热提供一个系统的管理平台。

基于文献计量的电力大数据研究热点分析

为研究大数据在电力行业的应用情况和研究热点,运用文献计量学方法,以国内数据库收录的2020年-2021年中文北大核心文献数据为来源、以CiteSpace,v.6.1 R2为分析软件,从研究文献数量、关键词聚类、研究机构合作、关键词突现的角度对相关文献题录进行统计分析及数据挖掘。分析结果表明,国内对于电力大数据的研究整体呈现上升趋势,相关学者和学术机构、企业对电力大数据的研究、合作比较紧密。人工智能、神经网络、机器学习仍将是未来的研究热点,大气治污、电力环保、负荷预测、能源互联网将是电力大数据的重点应用服务方向。

信息化助力成都市大气污染防治闭环管理

从大气环境质量问题出发,基于"现状、科研、对策、执行、评估"五步业务闭环管理工作法,建设成都市数智环境系统-大气大数据应用。在对数据量化分析、科学预测的基础上提出改善环境质量目标和量化措施,同时落实监管责任,实现市县乡三级调度和精细化网格监管全覆盖,变被动善后为主动预防,从而实现科技治霾和精准管控,切实决策大气环境质量问题。

商用直热式热泵热水器的智能控制

作为一种系统运行压力低、能效比高、出水温度稳定、压缩机使用寿命更长的商用热泵热水器,直热式商用热泵热水器在酒店、会所等商用热水应用领域已得到广泛认可。但在实际应用中,仍面临制取热水慢、供水压力影响工作稳定性等问题。本文针对商用直热式热泵热水器在工程应用上的典型问题,介绍一些控制方法。

整车总布置DMU智能校核方法

基于CATIA中的电子样机模块分析了整车总布置校核过程中存在的问题,首次提出了一种整车总布置电子样机智能校核方法,包括整车三维模型数据完整性管控和间隙智能校核方法,同时基于该方法开发了一套整车数据智能校核工具。该工具有效解决了国外工业软件在国内车企关键场景应用不便捷、不适配的问题,如电子样机模块无法进行整车三维模型数据完整性检查、无法对成对特定名称零部件之间的间隙进行批量检查以及无法导出检查结果等问题。该方法极大地提高了整车总布置校核的效率和准确性。

一种大气数据系统传感器智能加温控制方法

机上大气数据系统传感器结冰会影响传感器感受气压和探测温度、角度等参数的准确性和可靠性,进而影响飞控系统使用大气参数参与飞行控制。为了实现系统内传感器防冰和除冰的目的,提出了一种大气数据系统传感器智能加温控制方法。智能加温控制主要体现为:加温模式分为不加温、半功率加温和全功率加温共3种;加温启动瞬间采用分时分组的方式;加温控制采用主、备加温控制盒双余度设计和手动、自动加温双余度控制方式;实时监测系统内各传感器的加温电流。