基于离群点检测和PSO-BP的超短期风速预测

为降低风电场的运营成本和提高设备维护效率,提出了基于离群点检测和PSO-BP的风速预测模型。将基于距离和统计学的离群点检测方法结合,并通过分组剔除风速数据中的异常值;然后利用小波阈值去噪算法对风速数据进行去噪;最后使用粒子群算法优化后的BP神经网络进行预测。仿真结果证明,改进的离群点检测方法和小波阈值去噪降低了风速数据的波动性和随机性;对于3组不同风速数据,基于离群点检测和PSO-BP预测模型的预测精度均高于其他对比模型。

考虑温度影响的硅钢片磁致伸缩测试实验

基于大型铁磁材料的磁致伸缩特性是电力设备发生电磁振动的主要因素,提出了一种适用于普通实验室环境的硅钢片磁致伸缩测量系统,设计了能产生外加磁场的螺线管用来激励硅钢片发生形变,运用陶瓷发热片和温度传感器对硅钢片温度进行调节和控制。基于高精度应变电阻片实现对硅钢片形变的测定,通过理论仿真和实验研究,该装置能准确测量饱和状态和不同温度下的磁致伸缩率。为电磁测量实验及电磁振动分析提供了可靠依据。