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基于CEEMD-DBN模型的光伏出力日前区间预测 被引量：26
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作者 杨茂 王凯旋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1156-1164,共9页
光伏输出功率具有随机性和不确定性,这些特点使得建立准确的预测方法变得比较困难,而与传统的确定性点预测方法相比,光伏出力区间预测对电力系统的安全稳定运行及经济调度更为重要。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(omplementa... 光伏输出功率具有随机性和不确定性,这些特点使得建立准确的预测方法变得比较困难,而与传统的确定性点预测方法相比,光伏出力区间预测对电力系统的安全稳定运行及经济调度更为重要。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(omplementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法优化后的深度信念网络(deep belief network,DBN)的光伏发电出力日前区间预测模型。首先,通过综合因素相似系数筛选出晴天和多云天气的相似日样本集。在此基础上,利用CEEMD将光伏出力序列分解为多个特征不同的分量。然后,使用SA-DBN和核密度估计(kernel density estimation,KDE)对光伏输出功率进行日前区间预测。最后,通过算例数据验证了所提方法的有效性。多座光伏电站的历史数据分析结果表明,所提出的模型可以较为精确地给出基于误差分布的置信区间上下限,且不受光伏电站所处地理位置的影响。 展开更多
关键词 光伏发电 区间预测 相似日 互补集合经验模态分解 优化深度信念网络 数据噪声处理
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一种轮盘式特种调节阀流量特性的修正算法 被引量：17
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作者 朱美印 裴希同 +3 位作者 张松同 但志宏 王信 王曦 《燃气涡轮试验与研究》 北大核心 2016年第5期40-45,共6页
针对引进的俄罗斯轮盘式特种调节阀(简称特种阀)用于高空模拟试车台(简称高空台)出现的流量特性模型误差太大(最大误差达15%),导致特种阀数学模型精度太低,难以满足高空台伺服调控系统设计要求这一问题,提出一种特种阀流量特性的间接修... 针对引进的俄罗斯轮盘式特种调节阀(简称特种阀)用于高空模拟试车台(简称高空台)出现的流量特性模型误差太大(最大误差达15%),导致特种阀数学模型精度太低,难以满足高空台伺服调控系统设计要求这一问题,提出一种特种阀流量特性的间接修正方法。借用若干次试验数据,并对其进行筛选、计算分析、对比等处理,获得去数据噪声后的特种阀流量特性的对角分布稀疏数据表。在此基础上,分5类情况按数据特征进行特种阀流量特性系数修正。建立基于修正的特种阀流量特性的数学模型,并将仿真结果与试验数据对比,特种阀流量稳态误差在5%以内。 展开更多
关键词 特种调节阀 流量特性 数据噪声处理 修正算法 高空模拟试车台
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基于奇异值分解消噪原理的多通道卷积神经网络算法在石油勘探数据质量控制上的研究与实践检验
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作者 徐振 李兴亮 龙军 《智能计算机与应用》 2024年第8期165-168,共4页
在石油勘探中,数据常常受噪声干扰影响,精度和准确性变差,数据的可信度降低,进而影响油气勘探的成效,因此数据处理是油气勘探中的重要环节。奇异值分解(SVD)是一种常用的信号处理方法,能有效降低数据噪声。本文提出的基于SVD的多通道卷... 在石油勘探中,数据常常受噪声干扰影响,精度和准确性变差,数据的可信度降低,进而影响油气勘探的成效,因此数据处理是油气勘探中的重要环节。奇异值分解(SVD)是一种常用的信号处理方法,能有效降低数据噪声。本文提出的基于SVD的多通道卷积神经网络算法,有针对性地解决石油勘探数据中的噪声问题,为石油勘探数据的消噪和质量的提升提供了新的思路和方法,具有良好的推广应用前景。 展开更多
关键词 奇异值分解 多通道卷积神经网络算法 石油勘探 数据噪声处理
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