面向智能电网应用的电力大数据关键技术 被引量：523

1

作者 彭小圣 邓迪元 +3 位作者 程时杰 文劲宇 李朝晖 牛林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期503-511,共9页

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据... 大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术4个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过3个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。 展开更多

关键词 大数据 云计算 智能电网 数据集成 数据分析 数据处理 数据展现

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风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述 被引量：85

2

作者 彭小圣 熊磊 +4 位作者 文劲宇 程时杰 邓迪元 冯双磊 王勃 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6315-6326,6596,共12页

风电集群短期及超短期功率预测是提升电网健壮性的有力手段。该文总结国内外风电集群短期与超短期功率预测技术的现状,从集群和单个风电场两个方面,归纳风电功率预测技术的分类;从预测流程、数据来源、数据流向、物理层次4个方面论述风... 风电集群短期及超短期功率预测是提升电网健壮性的有力手段。该文总结国内外风电集群短期与超短期功率预测技术的现状,从集群和单个风电场两个方面,归纳风电功率预测技术的分类;从预测流程、数据来源、数据流向、物理层次4个方面论述风电集群功率预测系统的整体框架;提出具有泛化意义的风电功率预测的物理层次结构,并从数据层、映射层、特征层、模型层、反馈层5个不同的层面讨论风电功率预测技术的精度提升方法及其发展方向,对短期、超短期风电功率预测、集群功率预测的研究具有一定参考价值。 展开更多

关键词 风电集群预测 短期功率预测 超短期功率 预测物理层次 预测精度

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基于深度语义学习的电力变压器运维文本信息挖掘方法 被引量：67

3

作者 蒋逸雯 李黎 +3 位作者 李智威 苏超 王干军 彭小圣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第14期4162-4171,共10页

电力变压器运维过程中形成的工作票及操作票等文本蕴藏着丰富的设备状态信息,然而由于中文文本结构和语义的复杂性,难以进行信息挖掘。针对该现状,提出基于深度语义学习的变压器运维文本信息挖掘方法。首先分析并归纳传统文本挖掘模型... 电力变压器运维过程中形成的工作票及操作票等文本蕴藏着丰富的设备状态信息,然而由于中文文本结构和语义的复杂性,难以进行信息挖掘。针对该现状,提出基于深度语义学习的变压器运维文本信息挖掘方法。首先分析并归纳传统文本挖掘模型的局限性及变压器运维文本的特点,然后利用分布式文本学习工具word2vec,自动学习语义信息,将单词用低维稠密向量表示,并建立循环卷积神经网络,基于其端到端的网络结构提取文本的深层语义特征。基于变压器运维文本的案例分析表明,所提方法比常规文本挖掘方法的语义学习能力更优。通过对非结构化文本数据的信息挖掘,有利于今后结合结构化数据,全面评估变压器运行状态。 展开更多

关键词 文本挖掘 深度学习 循环卷积神经网络 电力变压器 状态评价

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电力设备状态监测大数据发展综述 被引量：59

4

作者 方静 彭小圣 +5 位作者 刘泰蔚 陈玉竹 李文泽 文劲宇 熊磊 王浩鸣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期176-186,共11页

论述了大数据在电力设备状态监测上的发展趋势与应用前景。首先分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监... 论述了大数据在电力设备状态监测上的发展趋势与应用前景。首先分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监测系统架构,并从数据采集、数据去噪、特征提取、模式识别、知识挖掘、数据可视化几个方面论述了大数据与状态监测各个环节的结合点。最后通过一个综合监测系统案例,分析了大数据在多源异构数据融合、综合分析与诊断、设备故障预测上的应用。大数据在电力设备状态监测上的深入应用,有利于解决设备状态评价和故障预测的难题,推动该领域朝着更加智能化的方向发展。 展开更多

关键词 大数据 状态监测 关键技术 发展趋势 应用前景

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基于卷积神经网络的高压电缆局部放电模式识别 被引量：51

5

作者 杨帆 王干军 +4 位作者 彭小圣 文劲宇 陈清江 杨光垚 李朝晖 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期123-128,共6页

由高压电缆不同类型缺陷诱发的局部放电(PD)的识别难度较大,尤其是某些相似度较高的电缆绝缘缺陷类型难以区分。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的高压电缆PD模式识别方法,研究了不同网络层数、不同激活函数以及不同池化方式对识别效... 由高压电缆不同类型缺陷诱发的局部放电(PD)的识别难度较大,尤其是某些相似度较高的电缆绝缘缺陷类型难以区分。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的高压电缆PD模式识别方法,研究了不同网络层数、不同激活函数以及不同池化方式对识别效果的影响,并与传统的支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法进行了对比。结果表明,相比SVM和BPNN,CNN的总体识别精度分别提高了3.71%和4.06%,且能较好地识别具有高相似度的电缆缺陷类型。 展开更多

关键词 高压电缆 局部放电 卷积神经网络 模式识别 深度学习

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基于集群动态划分与BLSTM深度学习的风电集群短期功率预测 被引量：48

6

作者 杨子民 彭小圣 +3 位作者 郎建勋 王洪雨 王勃 刘纯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1195-1203,共9页

风电集群的整体功率预测对区域风电的优化调度具有重要意义,现有集群预测方法并未考虑集群内各风电场数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息在时间序列上的差异性波动,并按此进行集群的合理划分。为此,提出了基于天气过... 风电集群的整体功率预测对区域风电的优化调度具有重要意义,现有集群预测方法并未考虑集群内各风电场数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息在时间序列上的差异性波动,并按此进行集群的合理划分。为此,提出了基于天气过程动态划分的风电集群短期功率预测方法。首先将96 h时间尺度的待预测样本均分成16份等时长的子样本;然后对每份子样本分别进行集群的聚类与划分;再依据划分结果构建各子样本所含子集群的训练集;最后通过双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BLSTM)人工神经网络对各子集群进行功率预测。算例结果表明,所提方法在4 h超短期预测、24 h日前预测、96 h短期预测中相较统计升尺度法可分别提高1.69%、0.77%和0.59%的精度。论文研究可为风电集群划分和短期功率预测提供参考。 展开更多

关键词 风电场 功率预测 集群划分 聚类分析 深度学习 神经网络

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基于K-Means聚类算法的自动图谱识别在电缆局部放电在线监测系统中的应用 被引量：46

7

作者 靖小平 彭小圣 +3 位作者 姜伟 周文俊 周承科 唐泽洋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2437-2446,共10页

局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局... 局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局放理论研究和局放现场应用研究的基础上,提出了基于K-Means聚类的局部放电相位谱图自动模式识别技术。该技术通过信号提取、坐标变换、K-Means聚类、中心点平移、模式判断的流程,克服了电缆局放监测中相位信息难以直接获取的缺点,能对来自三相的局部放电信号进行自动识别判断。5个应用实例证明,该方法能对电晕放电、内部放电、沿面放电和干扰信号做出准确的判断,必将在电缆在线监测系统中获得广泛的应用。 展开更多

关键词 局部放电(PD) K-MEANS 局部放电相位谱图 自动模式识别 聚类 在线监测 电力电缆

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基于随机森林的高压电缆局部放电特征寻优 被引量：32

8

作者 王干军 李锦舒 +3 位作者 吴毅江 彭小圣 李黎 刘泰蔚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1329-1335,共7页

高压电缆局部放电(简称局放)新特征的构建与优化选择是提升识别精度、优化识别效率、增强监测参数可视化效果的重要手段。提出了一种基于随机森林的局放特征优选新方法。在实验室构建了5种类型的电缆人工缺陷,通过加压测试获取局放原始... 高压电缆局部放电(简称局放)新特征的构建与优化选择是提升识别精度、优化识别效率、增强监测参数可视化效果的重要手段。提出了一种基于随机森林的局放特征优选新方法。在实验室构建了5种类型的电缆人工缺陷,通过加压测试获取局放原始数据,并提取了3500个局放脉冲和3500个典型干扰信号脉冲,构建了1235个局放特征。基于上述样本,开展了基于随机森林的特征寻优,分别获得了局放和干扰信号特征排序结果和不同类型局放信号的特征排序结果,并通过反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)对优选排序结果进行了验证。结果表明,局放和干扰识别的有效特征参数主要是表征信号快慢的特征和小波组合特征;不同类型局放识别的有效特征参数主要是小波组合特征。结果证明,随机森林算法是一种有效的电缆局放特征优选方法,并有望推广到其他电力设备局放的特征寻优。 展开更多

关键词 局部放电 特征选择 随机森林 高压电缆 模式识别

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二甲醚燃料均质压燃燃烧研究 被引量：17

9

作者 李德钢 黄震 +2 位作者 乔信起 罗马吉 彭小圣 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期193-198,共6页

在一台压缩比为16.5的2135柴油机上实现了纯二甲醚(DME)的均质充量压缩燃烧(HCCI)燃烧方式。试验结果表明,DME的HCCI燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于0。在试验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低... 在一台压缩比为16.5的2135柴油机上实现了纯二甲醚(DME)的均质充量压缩燃烧(HCCI)燃烧方式。试验结果表明,DME的HCCI燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于0。在试验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低;HC的排放随负荷变化不大。对DME的HCCI燃烧机理等进行的研究表明,由于纯DME的着火比较早(上止点前28°CA左右),发动机只能在中低负荷较小范围内运行。为了扩展发动机运行工况,控制HCCI着火,通过在DME中添加LPG以降低燃料十六烷值的方法和在进气中加入惰性气体CO2的方法来改进和控制HCCI的燃烧。试验表明以上两种方法都可以有效的控制HCCI燃烧,拓展HCCI发动机运转范围。 展开更多

关键词 二甲醚 HCCI 燃烧控制

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基于集群划分的光伏电站集群发电功率短期预测方法 被引量：25

10

作者 卢俊杰 蔡涛 +2 位作者 郎建勋 彭小圣 程凯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1943-1951,共9页

光伏发电集群的功率预测对区域光伏发电的优化调度意义重大。为提升光伏电站集群功率预测精度,提出了基于K均值聚类划分的光伏集群短期功率预测方法,以场站光伏发电特征为参照,进行集群聚类划分,并引入带补偿偏置的长短期记忆网络(bias ... 光伏发电集群的功率预测对区域光伏发电的优化调度意义重大。为提升光伏电站集群功率预测精度,提出了基于K均值聚类划分的光伏集群短期功率预测方法,以场站光伏发电特征为参照,进行集群聚类划分,并引入带补偿偏置的长短期记忆网络(bias compensation long short-term memory network,BC-LSTM)进行功率预测。算例结果表明,使用带补偿偏置的长短期记忆网络相较于长短期记忆网络网络(long short-term memory network,LSTM)能够提升约0.6%的预测精度,使用集群累加法相较于统计升尺度法和累加法也能够提升约0.5%的预测精度。 展开更多

关键词 光伏集群电站 功率预测 集群划分 K均值聚类 带补偿偏置的长短期记忆神经网络 集群累加法

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输电线路多源异构数据处理关键技术研究综述 被引量：24

11

作者 李黎 华奎 +5 位作者 姜昀芃 苏超 蒋逸雯 彭小圣 李智威 孙利平 《广东电力》 2018年第8期124-133,共10页

输电线路多源异构数据的处理对提升智能电网时代输电线路运维水平具有重要意义。为了解决输电线路上不同来源数据的结构差异性问题,介绍了多源异构数据的概念及其与传统大数据之间的异同,列举了输电线路上各种多源异构数据的来源和特征... 输电线路多源异构数据的处理对提升智能电网时代输电线路运维水平具有重要意义。为了解决输电线路上不同来源数据的结构差异性问题,介绍了多源异构数据的概念及其与传统大数据之间的异同,列举了输电线路上各种多源异构数据的来源和特征。在介绍数据处理一般框架的基础上,从数据集成、数据分析的角度分析了输电线路多源异构数据处理的关键技术,并给出一个应用实例。最后阐述了目前多源异构数据处理的发展方向包括文本挖掘、数据实时性处理和数据可视化。输电线路多源异构数据处理技术可望为线路智能运维能力的发展提供新的技术手段。 展开更多

关键词 输电线路 多源异构数据 关键技术 数据集成 数据分析

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采用钙钛矿型催化剂(La_(0.8)K_(0.2)Cu_(0.05)Mn_(0.95)O_3)同时催化去除NO_x和碳烟的研究 被引量：15

12

作者 彭小圣 林赫 +1 位作者 黄震 上官文峰 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期779-784,共6页

将钙钛矿型催化剂与碳烟均匀混合后置于固定床连续流动反应体系中,利用程序升温反应技术,在模拟柴油机尾气的情况下对同时催化去除氮氧化物(NOx)和碳烟的反应进行了实验研究.通过改变含Cu原料的用量,得到不同Cu取代量的催化剂La0.8K0.2C... 将钙钛矿型催化剂与碳烟均匀混合后置于固定床连续流动反应体系中,利用程序升温反应技术,在模拟柴油机尾气的情况下对同时催化去除氮氧化物(NOx)和碳烟的反应进行了实验研究.通过改变含Cu原料的用量,得到不同Cu取代量的催化剂La0.8K0.2CuxMn1-xO3,性能评价结果表明,La0.8K0.2Cu0.05Mn0.95O3催化剂的综合性能较好,碳烟的起燃温度及NO向N2的最大转化率分别为280℃和58.0%.采用该催化剂,进一步考察了进气中NO浓度、O2浓度、进气总流量及催化剂与碳烟的接触状况对反应的影响.研究结果表明,进气中NO浓度、O2浓度、气体总流量和催化剂与碳烟之间的接触状况对NO的去除率的影响比较明显,而对碳烟起燃温度的影响较小.O2浓度从5%变为7.5%时,碳烟的起燃温度及最大NO转化率分别从280℃和53.8%变为270℃和96.7%.碳烟与催化剂松散接触时,碳烟的起燃温度及最大NO转化率分别为290℃和48.4%,紧密接触时分别为275℃和70.4%.而进气中NO浓度、气体总流量的变化对碳烟的燃烧基本上没有影响,虽然NO的转化率有明显变化,但生成的N2总量基本不变. 展开更多

关键词 氮氧化物 碳烟 同时去除 钙钛矿 催化

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K和Cu部分取代对LaMnO_3钙钛矿型催化剂同时去除NO_x和碳烟的影响 被引量：16

13

作者 彭小圣 林赫 +1 位作者 上官文峰 黄震 《催化学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2006年第9期767-771,共5页

用K部分取代LaMnO3中的La得到La0.8K0.2MnO3,再用Cu部分取代Mn得到La0.8K0.2CuxMn1-xO3,采用程序升温反应方法对催化剂同时去除NOx和碳烟的性能进行评价,然后利用XPS从分子水平来解释部分取代对LaMnO3钙钛矿催化剂性能的影响.结果表明,... 用K部分取代LaMnO3中的La得到La0.8K0.2MnO3,再用Cu部分取代Mn得到La0.8K0.2CuxMn1-xO3,采用程序升温反应方法对催化剂同时去除NOx和碳烟的性能进行评价,然后利用XPS从分子水平来解释部分取代对LaMnO3钙钛矿催化剂性能的影响.结果表明,两种不同取代更有利于催化剂形成钙钛矿型晶体结构,为了保持分子的电中性,K部分取代使得Mn2+转变成Mn3+,部分转变成Mn4+,从而使催化剂的活性及选择性大幅度提高.Cu部分取代进一步使部分Mn3+转变成Mn4+,催化剂的活性有所降低,但由于Cu2+和Mn3+的协同作用,催化剂的选择性得到进一步的提高.对于同时催化去除NOx和碳烟反应,催化剂中起决定性作用的是表面的Mn3+和Cu2+. 展开更多

关键词 钙钛矿 钾 铜 X射线光电子能谱 氮氧化物 碳烟

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La-Mn-O钙钛矿催化剂成分对NO_x和碳烟同时催化去除的影响 被引量：12

14

作者 彭小圣 林赫 +1 位作者 黄震 上官文峰 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期831-836,共6页

将La-Mn-O钙钛矿型催化剂与碳黑充分研磨后置于固定床连续流动反应体系中,利用程序升温反应(TPR)技术,对同时催化去除NOx和碳烟的反应进行了实验研究,考察了Ce、K及Cu的掺入对La-Mn-O钙钛矿型催化剂性能的影响。研究结果表明,用适量的Ce... 将La-Mn-O钙钛矿型催化剂与碳黑充分研磨后置于固定床连续流动反应体系中,利用程序升温反应(TPR)技术,对同时催化去除NOx和碳烟的反应进行了实验研究,考察了Ce、K及Cu的掺入对La-Mn-O钙钛矿型催化剂性能的影响。研究结果表明,用适量的Ce或K取代LaMnO3中的La,催化剂的性能可以得到改善,进一步用适量的Cu取代La0.8K0.2MnO3中的Mn,催化剂的性能也得到进一步的提高。用La0.8K0.2Cu0.05Mn0.95O3当作催化剂时,NO向N2的最大转化率达到66.0%,碳黑的起燃温度为290℃,结果表明该催化剂在同时去除NOx和碳烟方面具有较好的选择性和较高的活性。 展开更多

关键词 氮氧化物 碳烟 同时去除 钙钛矿 催化

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压缩比、CO_2和LPG对二甲醚燃料均质压燃燃烧的影响 被引量：11

15

作者 李德钢 黄震 +2 位作者 乔信起 罗马吉 彭小圣 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期345-349,共5页

在一台2-135柴油机上实现了纯DME的均质压燃(HCC I)燃烧方式.实验结果表明,DME的HCC I燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于零排放.在实验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低;HC的排放随负荷增大而减少... 在一台2-135柴油机上实现了纯DME的均质压燃(HCC I)燃烧方式.实验结果表明,DME的HCC I燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于零排放.在实验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低;HC的排放随负荷增大而减少.对DME的HCC I燃烧机理进行研究表明,由于纯DME十六烷值高导致的着火比较早(上止点前28°CA左右),使得发动机只能在中低负荷较小范围内运行.为了扩展发动机工况,控制HCC I着火,进一步通过调节实验发动机压缩比,以及在优化的压缩比下,在进气道加入气体CO2或者在DME中加入LPG降低燃料十六烷值的方法来改进和控制HCC I的燃烧.实验表明以上方法可以有效控制HCC I燃烧,拓宽HCC I发动机运转范围. 展开更多

关键词 二甲醚 均质充量压缩燃烧(HCCI) 燃烧控制

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基于特征选择与多层级深度迁移学习的风电场短期功率预测 被引量：16

16

作者 程凯 彭小圣 +3 位作者 徐其友 王勃 刘纯 车建峰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期497-503,共7页

风电功率预测对电力系统的安全运行与经济调度至关重要,但对新建、扩容或改造的风电场功率预测建模面临两大难题:首先,新建场站及场站扩容造成部分场站运行数据不足,模型训练不充分;其次,传统浅层神经网络难以应对愈发复杂的预测输入信... 风电功率预测对电力系统的安全运行与经济调度至关重要,但对新建、扩容或改造的风电场功率预测建模面临两大难题:首先,新建场站及场站扩容造成部分场站运行数据不足,模型训练不充分;其次,传统浅层神经网络难以应对愈发复杂的预测输入信息。为此,提出了一种基于特征选择多层级深度迁移学习的风电场短期功率预测模型。首先,采用相关性分析方法对同省其他风电场的历史数据集按与目标风电场的相关性划分层级,然后按相关性由低到高的顺序,将源风电场预测模型迁移到目标风电场,最后采用特征选择方法优化迁移模型,保证相关性强的特征有效迁移。算例分析表明:1)多层级深度迁移学习模型可以弥补新建风电场训练样本不足的难题,与直接建模相比,精度提升6.5%;2)采用特征选择方法优化之后的模型,预测精度可提升0.4%,因而所提出的方法是数据短缺情况下一种有效的风电场功率预测建模方法。 展开更多

关键词 深度学习 迁移学习 大数据 特征选择 风电 功率预测

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压缩比和CO_2对二甲醚燃料均质压燃燃烧的影响 被引量：11

17

作者 李德钢 黄震 +2 位作者 乔信起 彭小圣 罗马吉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期169-172,共4页

在一台2-135柴油机上实现了纯二甲醚(DME)的均质充量压燃(HCCI)的燃烧方式.为了扩展发动机适用工况,控制HCCI着火,进一步通过调节试验发动机压缩比以及在优化的压缩比下在进气道中加入气体CO2的方法来改进和控制HCCI的燃烧.试验结果表明... 在一台2-135柴油机上实现了纯二甲醚(DME)的均质充量压燃(HCCI)的燃烧方式.为了扩展发动机适用工况,控制HCCI着火,进一步通过调节试验发动机压缩比以及在优化的压缩比下在进气道中加入气体CO2的方法来改进和控制HCCI的燃烧.试验结果表明,DME的HCCI燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于零排放.在试验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低;HC的排放随负荷增加而减少.对DME的HCCI燃烧机理等进行研究表明,由于纯DME十六烷值高导致着火较早(上止点前28°左右),该发动机只能在中低负荷较小范围内运行.改进的燃烧方法可以有效地控制HCCI燃烧,拓展HCCI发动机运转范围. 展开更多

关键词 二甲醚 均质充量压燃燃烧 燃烧控制 压缩比 柴油机

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基于随机决策森林的高压电缆局部放电模式识别 被引量：12

18

作者 刘文浩 吴毅江 +4 位作者 李文泽 王洪雨 Ashfaque Ahmed Bhatti 彭小圣 何顺姬 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期165-170,177,共7页

不同类型的高压电缆局部放电(简称局放)模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大,识别困难。针对该问题,文中提出了一种基于随机决策森林(RF)的高压电缆局放模式识别方法。首先,制作了5种高压电缆人工缺陷,结合IEC 6027... 不同类型的高压电缆局部放电(简称局放)模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大,识别困难。针对该问题,文中提出了一种基于随机决策森林(RF)的高压电缆局放模式识别方法。首先,制作了5种高压电缆人工缺陷,结合IEC 60270—2015系统和高频电流互感器(HFCT)进行实验,获取局放数据,并进行局放特征提取。其次,介绍了随机森林算法的原理和基于随机森林的高压电缆局放模式识别流程。最后,基于实验所得数据开展了局放模式识别方法有效性验证,确定了随机森林每个节点处特征子集中特征个数、节点分裂规则、树的棵数3个参数,并与传统的决策树、BP神经网络和支持向量机(SVM)3种方法进行比较。结果显示,与上述3种方法相比,随机森林算法对高相似度局放识别能力更强。 展开更多

关键词 局部放电 模式识别 随机森林 决策树 高压电缆

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基于SDAE深度学习与多重集成的风电集群短期功率预测 被引量：12

19

作者 李聪 彭小圣 +3 位作者 王皓怀 车建峰 王勃 刘纯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期504-512,共9页

风电功率预测(wind power prediction,WPP)技术是电力系统调度与安全运行的关键性因素,为了更好地提升风电功率预测技术的精度,在集成学习的基础上提出了一种多重集成的集群短期WPP方法。所提方法包含4步:第1步,利用变分模式分解、经验... 风电功率预测(wind power prediction,WPP)技术是电力系统调度与安全运行的关键性因素,为了更好地提升风电功率预测技术的精度,在集成学习的基础上提出了一种多重集成的集群短期WPP方法。所提方法包含4步:第1步,利用变分模式分解、经验模态分解和小波变换将原始风电序列分解为多个子序列;第2步,根据子序列构造多个堆叠去噪自动编码器(stacked denoising autoencoders,SDAE)进行深度学习;第3步,将第2步的结果随机划分成几个集合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每个集合进行集成;第4步,将第3步的集成的结果再随机划分成几个集合,利用SVM对每个集合进行集成,重复以上步骤直至得到最终的集成预测结果。结果表明,多重集成学习得到前96 h预测结果的平均归一化均方根误差相比单次集成减少了0.0101,百分比为9.01%;相比SDAE减少了0.0151,百分比为13.54%;相比SVM减少了0.0175,百分比为14.66%。论文研究可为基于深度学习和集成学习的风电集群短期功率预测提供参考。 展开更多

关键词 信号分解技术 深度学习 集成学习 风电 短期预测 风电集群功率预测

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基于改进空间资源匹配法的风电集群功率预测技术 被引量：10

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作者 彭小圣 樊闻翰 +5 位作者 王勃 张涛 文劲宇 邓迪元 熊磊 车建峰 《电力建设》 北大核心 2017年第7期10-17,共8页

大规模风电集群的功率预测,有利于调度部门制定科学合理的发电计划,提升电网的健壮性。基于空间资源匹配法(spatial resources matching algorithm,SRMA)的风电集群功率预测方法,比广泛采用的统计升尺度法具有更高的精度,而且需要的计... 大规模风电集群的功率预测,有利于调度部门制定科学合理的发电计划,提升电网的健壮性。基于空间资源匹配法(spatial resources matching algorithm,SRMA)的风电集群功率预测方法,比广泛采用的统计升尺度法具有更高的精度,而且需要的计算资源较少。但是现有的空间资源匹配法,匹配参数单一,不利于预测精度的进一步提升。文章在详细介绍空间资源匹配法的基础上,提出了一种考虑风电功率测量数据的改进空间资源匹配法,并通过52个风电场组成的风电集群开展了0~12 h的风电功率预测。结果表明,改进的空间资源匹配法前4 h的预测精度比传统的匹配法有较大幅度的提升,具有较强的工业应用推广价值。 展开更多

关键词 风电集群功率预测 空间资源匹配法(SRMA) 匹配参数 参数优化

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