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液压立柱试验台失载分析及对策 被引量:2
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作者 陈忠强 郑本芳 +2 位作者 王建 袁桂锋 芮丰 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2009年第12期65-68,共4页
针对液压立柱试验台回程液压缸杆端耳座损坏的情况,对液压立柱试验台及被试液压立柱所组成的物理系统进行了分析,获得了该物理系统的数学模型。基于物理系统仿真软件AMESim对该故障进行了再现,获知了故障的原因在于液压立柱试验台加载... 针对液压立柱试验台回程液压缸杆端耳座损坏的情况,对液压立柱试验台及被试液压立柱所组成的物理系统进行了分析,获得了该物理系统的数学模型。基于物理系统仿真软件AMESim对该故障进行了再现,获知了故障的原因在于液压立柱试验台加载缸卸荷速度过快导致失载并在回程液压缸上产生的过大压力及杆端载荷。根据该仿真结论,对液压立柱试验台的液压系统提出了抑制加载缸卸荷速度/流量的6项改进措施,再次仿真结果显示回程液压缸的受力幅值从520 kN减小为120 kN,实际使用效果也支持了仿真结论,达到了预期的效果。 展开更多
关键词 液压立柱 试验台 失载 物理系统建模 仿真
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考虑风光荷联合作用下的电力系统经济调度建模 被引量:37
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作者 冉晓洪 苗世洪 +2 位作者 刘阳升 姜臻 徐浩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第16期2552-2560,共9页
为了解决风光荷等多种随机因素对系统调度带来的问题,需进行含风力发电、光伏发电的电力系统经济调度研究。通过引入风电与光电功率以及负荷预测偏差的概率分布,并考虑各种随机因素之间的关联性,构建了风光荷的联合概率密度函数。建立... 为了解决风光荷等多种随机因素对系统调度带来的问题,需进行含风力发电、光伏发电的电力系统经济调度研究。通过引入风电与光电功率以及负荷预测偏差的概率分布,并考虑各种随机因素之间的关联性,构建了风光荷的联合概率密度函数。建立了典型运行方式下失负荷风险模型和经济调度模型,该模型采用失负荷损失量约束取代一般调度模型的失负荷概率约束。利用改进的超分位数方法,采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合进行仿真计算。算例仿真结果表明:基于实际系统运行方式及随机因素关联性,根据典型运行方式经济调度模型,不仅能得到不同置信水平、随机因素不同关联程度的系统最优调度结果,还可在满足系统可靠性的前提下实现经济性最优。 展开更多
关键词 多种随机性因素 风险模型 经济调度 风光互补 失负荷概率
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悬挂偏置游梁式抽油机的失载问题及对策探讨
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作者 吴世辉 段遂振 宇富平 《现代机械》 2004年第1期61-62,共2页
本文对悬挂偏置式游梁抽油机在运转过程中一旦出现失载的现象及后果进行了分析 ,提出了几项预防措施。以求与读者共同探讨。
关键词 悬挂偏置游梁式抽油机 失载 故障分析 节能
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基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
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作者 刘志坚 陶韵旭 +2 位作者 刘航 罗灵琳 李明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期161-170,共10页
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,... 用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。 展开更多
关键词 负荷数据缺失 负荷预测 三阶张量 生成对抗网络 分解损失 混沌映射粒子群优化算法 补全方法
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基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全 被引量:4
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作者 刘正超 吴科成 +2 位作者 蔡珑 顾洁 金之俭 《广东电力》 2018年第5期68-73,共6页
针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法。通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵... 针对电力负荷预测原始资料出现的数据缺失现象对提高预测精度带来的不利影响,提出基于低秩矩阵补全理论的缺失负荷数据恢复方法。通过分析电力负荷数据的低秩性特点,基于线性近似的原则构建低秩矩阵,推导基于线性Bregman方法的低秩矩阵补全算法。使用该算法对我国南方某电网负荷数据缺失值进行恢复,计算并分析恢复算法的误差以及其分布情况,并与传统插值和外推方法的误差分布进行对比。结果表明,相比传统方法,基于低秩矩阵的数据补全算法具有更高的精度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 负荷数据缺失 低秩矩阵补全 数据恢复 核范数 线性Bregman方法
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