基于麻雀算法优化支持向量机的NOx浓度预测

煤炭作为火电厂发电的主要能源,其在锅炉内焚烧过程中会产生大量的氮氧化物。各电厂一般利用烟气自动监控系统对其浓度进行实时测量,但由于测量时存在较大迟延,不能准确地反映SCR系统NOx浓度的实时变化。因此提出了一种基于改进麻雀算法优化最小二乘支持向量机的NOX浓度预测方法。首先,引入余弦因子改进麻雀算法中的比例算子,将迭代次数信息引入到迭代过程中,平衡算法前后期的全局与局部搜索能力。其次,使用新的变异算子代替原算子,将混沌理论融合到麻雀算法,解决了算法全局搜索能力较差、初始化麻雀分布不稳定及发现者位置更新方式不足的问题。最后,采用改进麻雀算法(CDE-SSA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行参数寻优。实验结果证明,方法在NOX浓度预测的精度和稳定性上均表现出了良好的性能。

基于改进INFO-CNN-QRGRU模型的农村分布式光伏发电短期概率预测

随着“双碳”目标的推进,清洁能源所占比重大幅度增加,分布式光伏发电在我国农村地区快速发展,但其随机性、间歇性的特点给新能源消纳和电网稳定带来很大的挑战。光伏发电预测可以在一定程度上改善新能源消纳问题,减少光伏发电的不稳定性对电网的冲击。因此,为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于改进向量加权平均算法优化CNN-QRGRU网络的光伏发电概率预测方法。首先采用ReliefF算法对特征变量进行选择,在此基础上利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类方法将天气分为晴天、晴转多云和阴雨天3种类型,将处理好的数据输入到CNN-GRU模型中,并利用向量加权平均(weighted mean of vectors algorithm,INFO)优化算法对模型超参数进行调参,将分位数回归模型(quantile regression,QR)与INFO-CNN-GRU模型相结合得到光伏功率条件分布,结合核密度估计法从条件分布中获得概率密度函数,完成概率预测。以实际光伏电站数据作为基础,将提出的INFO优化算法与其他几种传统的优化算法进行对比,结果表明INFO的优化效果更好,在此基础上进行概率预测,得到的概率预测结果相较于点预测能提供更多有效信息,更具有应用价值。

基于数据驱动的汽轮机主蒸汽流量软测量

为提高主蒸汽流量的计算准确性,以汽水系统稳态工况下基于热量平衡和流量平衡计算的主蒸汽流量作为目标值,将模型输入参数限制在高压缸范围内,以此建立主蒸汽流量预测模型,借助高压缸内蒸汽的高流速带来的参数之间近乎零迟滞的特性,使得以稳态工况数据训练的模型可直接应用于非稳态工况,最后通过实例对所提方法进行验证。结果表明:所提软测量模型适用工况范围大,受其他因素干扰较少,实际案例验证了模型的准确性,具备工程实际应用价值。

基于核向量机的超超临界机组水冷壁温度预测

针对超超临界火电机组水冷壁温度预测问题,提出了基于核向量机预测水冷壁温度模型,并与支持向量机模型进行了对比分析。首先,对超超临界火电机组水冷壁的结构和工作原理进行了介绍。其次,分别介绍了核向量机和支持向量机的基本原理和实现方法,并对两种模型进行了训练和测试。最后,通过实验比较了两种模型的预测精度和效率。试验结果表明:核向量机具有更高的预测精度最大误差为2.02%,其平均误差为0.55%。

微电网储能单元与有源电力滤波器的组合研究

为了提高微电网电能质量以及运行的可靠性,提出将微电网储能单元与有源电力滤波器进行组合。利用微电网储能单元与有源电力滤波器主电路结构相似、功能互补的特点,将二者组合,从而实现"一机多能",节约投资成本。分析组合装置的结构特点,给出组合原理,建立组合系统的整体动态数学模型,应用空间矢量控制策略,有效提高控制精度和响应速度。仿真和实验结果表明,该装置能够达到调节微电网的有功和无功功率、抑制谐波的目的,验证了组合装置的合理性和有效性。

风电机组传动链故障智能识别算法研究

为了提高风电机组传动链的可靠性,提出了一种量子遗传算法优化支持向量机的故障诊断模型。首先确定支持向量机的模型,然后采用量子遗传算法对惩罚参数和核函数系数进行优化。算法使用量子位编码和量子旋转门实现了对初始种群的编码和更新,提高了优化求解的精确度。通过使用优化后的支持向量机模型对传动链的正常工况、表面磨损和齿轮缺齿等3种类型信息的分类诊断,可以有效解决故障诊断的准确率。

热力机组系统热经济性矩阵向量分析法

以火电机组热力系统状态方程为基础推导得出各种辅助汽水扰动下的热经济性分析通式。提出系统增益向量及热扰动向量的概念及构造计算方法。基于热力系统热经济状态方程的向量分析法与传统理论方法假设基础相同,即都假定系统状态参数保持不变,因此二者的适用范围相同。但前者经过推导变换统一了分析思路和计算手段,对满足假设条件的各类扰动分析普遍适用,概念清楚、简捷易用。

含随机风电的大规模多目标机组组合问题的向量序优化方法

向量序优化是一种新的解决多目标、超大计算量、复杂优化问题的有效方法。文中以煤耗量、购电费用、SO2排放量为优化目标,首次引入向量序优化理论求解含大规模随机风电的多目标机组组合问题。以含大型风电场及水、火、核、气、生物质能等复杂电源的某省级电力系统为例,将所提算法的优化结果与基于GAMS-BARON求解器的混合整数非线性规划法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)进行对比分析,结果表明所提算法的求解速度大大优于传统的MINLP且优化结果偏差很小,验证了采用向量序优化方法求解含随机风电的大规模多目标机组组合问题的有效性。

一种基于改进预测电流控制的Vienna整流器设计

为了将直流母线电压维持在所需的水平,并更好实现整流器的单位功率因数运行,基于预测控制设计实现了三相Vienna整流器的电流控制策略。提出一种改进预测电流控制算法,在每个开关周期的开始,计算整流器平均电压矢量,同时在开关周期结束时消除输入电流矢量分量的跟踪误差,输出矢量再以空间矢量调制SVPWM方法得到调制波,经过驱动电路实现对开关器件MOSFET的控制。基于改进预测电流控制设计了三相Vienna的仿真与实验平台,结果展现了其在动态和稳态下的良好性能。

基于DSP电压空间矢量三相整流器系统的实现

在电压空间矢量控制原理基础上,本文提出了一种基于 TMS320F240的数字 SVPWM 三相整流器控制系统。就其总体设计方案及系统软硬件设计作了介绍。

可变速抽水蓄能机组控制系统的仿真研究

抽水蓄能电站采用交流励磁可变速电机具有提高机组工况运行的效率和转换时间等优点,解决了过去通过改变电机的极对数所带来的技术问题。在Matlab/Simulink仿真软件平台上搭建水泵水轮机、交流励磁电机的仿真模型,并采用定子磁场定向矢量控制策略对电机模型进行仿真验证。仿真结果表明应用矢量控制策略可以使抽水蓄能双馈电机的有功功率和无功功率解耦并快速响应。

MATHEMATICAL THEORY OF k MULTIPLIER

On the power unit vector presented by Yang Wenxiong, it for the mathematical theory of k multiplier is extended to create a new mathematical branch. The extended k multiplier is yet to concern the negative pavers. Enumerating the combinatorial variaties and its functions can satisfy the various conditions, formulas, integrations, and equations etc. derived by Yang Wenxiong. The theory of k multiplier will be applied further to establish the theory of supperlight of a particle and its motion with the natural wave-panicle duality etc.

k乘子的数学理论

在杨文熊提出的幂单位向量的基础上 ,推广其为k乘子的数学理论并由此建立了一门新的数学分支· 推广的k乘子还涉及到它的负整数幂· 列举了由k乘子组成的复合变数及其函数都能满足由杨文熊在“幂向量 ,复合向量数及其函数理论”中导出的各种条件、定理。

有源中点箝位型五电平整流器DPC-SVM控制研究

在高电压领域,有源中点箝位型五电平(ANPC-5L)整流器比三电平更具优势。对大功率ANPC-5L PWM整流器主电路拓扑进行分析,提出一种适用于该拓扑结构的五电平空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制算法。通过建立五电平整流器数学模型,为整流器系统的设计奠定了理论基础;根据瞬时功率理论,计算出系统所需的有功、无功功率,并采用SVPWM控制方法实现了ANPC-5L的定频控制、高动态性能及单位功率因数控制;最后,通过实验验证了所提SVPWM控制策略及该定频直接功率控制(DPC)方法的正确性和有效性。

基于PMU和混合支持向量机网络的电力系统暂态稳定性分析

提出了一种基于粗糙集理论的混合网络模型,结合简单的计算将同步相量测量单元(PMU)获得的故障后短时间窗内各发电机的功角信息作为输入,首先利用粗糙集和自组织特征映射(SOFM)网络分别对原始输入进行特征提取和预分类,然后对那些不能直接利用SOFM网络进行稳定性判断的样本采用提取后的特征量并利用支持向量机(SVM)优良的统计特性进一步寻找其各自的最优分类面,以确保对所有样本进行正确分类。结合新英格兰10机系统的计算结果从预测精度和训练时间两方面对多种SVM模型进行了比较,结果表明了利用文中所提模型进行电力系统暂态稳定性分析的有效性,该模型可以提高训练效率以及分类的准确性。

基于迭代退火算法的高压变频器功率单元频繁故障诊断方法研究

现有的变压器故障诊断方法较为复杂且计算冗余度较高,在高压变频器的功率单元频繁发生故障时难以高效地检测故障。为此,提出基于迭代退火算法的高压变频器功率单元频繁故障诊断方法。采用小波包分解方法提取高压变频器功率单元的电压信号特征熵,将该特征熵输入到支持向量机模型。使用迭代退火算法优化支持向量机的训练参数,并输出诊断结果。研究结果表明:该方法提取的高压变频器单元故障的平均冗余度最低至3.2%,平均诊断时间为15.1 ms,可实现高压变频器功率单元频繁故障的高效诊断。

基于三维曲面的抽水蓄能电站机组故障预警模型

深入分析了影响抽水蓄能机组运行状态的有功功率、工作水头等关键因素,确定了机组的健康标准状态,提出了综合考虑有功功率、工作水头作用,能够自适应抽水蓄能机组工况变化的故障动态预警模型。实例分析表明,该模型可以实现抽水蓄能机组的在线安全评估,能及时准确地预警出机组异常(故障),有很好的实用性。

基于数据挖掘的燃煤机组能耗敏感性分析

燃煤机组的能耗特性是机组节能降耗的主要指标。本文采用数据挖掘技术对机组历史运行数据进行分析,利用模糊粗糙集属性约简方法对影响机组能耗特性的运行特征参数进行约简,得到最简属性集。然后采用支持向量机技术建立机组能耗敏感性分析模型,分析不同负荷工况下各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数,为机组实际运行优化及节能降耗提供指导。以某600 MW燃煤机组为例进行能耗敏感性分析,结果表明:基于数据挖掘的机组能耗敏感性分析模型训练样本和测试样本的精度基本在±0.04%之间,精度均小于0.50%,该模型可行有效;在不同负荷工况下,各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数发生变化,且无明显变化规律,在机组实际运行优化中应根据敏感性系数的变化采取相应的调控措施。

基于电网电压矢量定向的双闭环光伏并网逆变系统的研究

针对传统光伏系统并网逆变技术的问题,提出了一种新型的基于电网电压矢量定向的双闭环直接电流控制技术,依据系统动态数学模型构造了直流电压外环和有功、无功电流内环控制系统,同时采用SVPWM技术控制IGBT的通断,实现了光伏并网逆变系统精确的运行在单位功率因数状态。最后,通过对比分析MATLAB仿真与以DSP为控制芯片搭建的两级非隔离式光伏并网逆变系统实验,验证了所提算法的正确性。

高速列车牵引供电系统建模及短时断电工况仿真

为研究不同工况下高速列车牵引供电系统的工作状态和性能,根据CRH2型高速列车牵引供电系统的实际结构与参数,采用Matlab/Simulink软件建立了整个系统的仿真模型,模型中牵引变流器采用正弦脉宽调制(SPWM)和空间矢量脉宽调制(SVPWM)两种方式,牵引电机采用适用于高速列车的瞬态电流控制和转子磁场定向矢量控制策略。基于此模型,仿真并分析了列车在不同运行速度下,受电弓短时断电时牵引变流器的性能。分析结果为列车牵引变流器的实际设计和性能分析提供了参考。