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扩展时间事件图的分析
被引量:
2
1
作者
陈文德
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2003年第3期451-457,共7页
本文研究了一类扩展时间事件图的分析问题,证明了系统的输出时间序列有三类:有限序列,准周期序列,近似于Dlogpq的序列。
关键词
扩展
时间
事件图
离散事件动态系统
PETRI网
输出
时间
序列
有向图
回路
系统分析
双子代数
原文传递
基于风电机组输出时间序列数据分群的风电场动态等值
被引量:
16
2
作者
张星
李龙源
+2 位作者
胡晓波
王晓茹
周孝信
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期2787-2793,共7页
为了在保证精度的前提下降低含风电场仿真系统模型的复杂度,以风电场并网点输出特性一致为目标,提出一种风电场动态等值方法。利用风电机组输出时间序列数据,应用几何模板匹配算法刻画该时间序列曲线特征,使用属性阈值聚类算法来实现风...
为了在保证精度的前提下降低含风电场仿真系统模型的复杂度,以风电场并网点输出特性一致为目标,提出一种风电场动态等值方法。利用风电机组输出时间序列数据,应用几何模板匹配算法刻画该时间序列曲线特征,使用属性阈值聚类算法来实现风电机组分群,适用于所选时间序列的时间段内的所有时刻。在各群内,按照风电机组功率输出特性不变的原则对风电机组参数进行等值,以电压差不变为原则对集电线路进行等值。最后,以宁夏某实际风电场为例,分别选择不同时刻的风电机组状态为初值进行仿真,并比较风电场详细模型和等值模型的输出特性。结果表明,等值前后风电场并网点输出特性均保持一致,分群方法可以反映风电机组在该时间段内各时刻的运行特性,等值方法合理有效,具有一定的工程应用价值。
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关键词
风电场动态等值
输出
特性一致
输出
时间
序列
数据
几何模板匹配
属性阈值聚类算法
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职称材料
DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架
被引量:
1
3
作者
李潇睿
宁春宇
+1 位作者
袁兆麟
班晓娟
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期137-147,共11页
部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了...
部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了基于确定性有限状态机-常微分方程网络的预测仿真框架(DFA-ODENets),以建模周期多阶段系统.该模型由多个ODENet组成,每个ODENet能够从不规则采样的序列数据中学习系统在各个阶段内的动态特性.同时模型集成了基于确定性有限状态自动机思想的阶段转换预测器以实现模型预测时在不同阶段之间自动转换.最后,将DFA-ODENet框架应用于某计算中心制冷系统的预测仿真场景中.模型能够在给定系统运行过程中的服务器负载和环境温度下模拟系统运行过程,并对系统的制冷功率、进气口温度等主要输出变量进行预测.其中,对于制冷系统能耗预测的平均相对误差在5%以内.同时,利用制冷系统仿真模型优化了系统停止制冷时的温度设定值,通过仿真实验表明该优化最高可以节省18%的制冷能耗.
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关键词
复杂系统建模
周期多阶段系统
神经常微分网络
多输入多
输出
时间
序列
预测
制冷系统
能耗优化
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职称材料
题名
扩展时间事件图的分析
被引量:
2
1
作者
陈文德
机构
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2003年第3期451-457,共7页
基金
国家自然科学基金(69874040号)
国家攀登计划资助项目
文摘
本文研究了一类扩展时间事件图的分析问题,证明了系统的输出时间序列有三类:有限序列,准周期序列,近似于Dlogpq的序列。
关键词
扩展
时间
事件图
离散事件动态系统
PETRI网
输出
时间
序列
有向图
回路
系统分析
双子代数
Keywords
Extended timed event graphs, discrete event dynamic system, max-algebra, analyses of systems
分类号
O231 [理学—运筹学与控制论]
O157.5 [理学—数学]
原文传递
题名
基于风电机组输出时间序列数据分群的风电场动态等值
被引量:
16
2
作者
张星
李龙源
胡晓波
王晓茹
周孝信
机构
中国电力科学研究院
西南交通大学电气工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期2787-2793,共7页
文摘
为了在保证精度的前提下降低含风电场仿真系统模型的复杂度,以风电场并网点输出特性一致为目标,提出一种风电场动态等值方法。利用风电机组输出时间序列数据,应用几何模板匹配算法刻画该时间序列曲线特征,使用属性阈值聚类算法来实现风电机组分群,适用于所选时间序列的时间段内的所有时刻。在各群内,按照风电机组功率输出特性不变的原则对风电机组参数进行等值,以电压差不变为原则对集电线路进行等值。最后,以宁夏某实际风电场为例,分别选择不同时刻的风电机组状态为初值进行仿真,并比较风电场详细模型和等值模型的输出特性。结果表明,等值前后风电场并网点输出特性均保持一致,分群方法可以反映风电机组在该时间段内各时刻的运行特性,等值方法合理有效,具有一定的工程应用价值。
关键词
风电场动态等值
输出
特性一致
输出
时间
序列
数据
几何模板匹配
属性阈值聚类算法
Keywords
wind farm dynamic equivalence
consistency of output characteristics
output time series data
geometric template matching
quality threshold clustering algorithm
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架
被引量:
1
3
作者
李潇睿
宁春宇
袁兆麟
班晓娟
机构
北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心
北京科技大学智能科学与技术学院
北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室
辽宁材料实验室
出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期137-147,共11页
基金
科技创新2030-重大项目(2022ZD0118001)
国家自然科学基金资助项目(U22A2022)。
文摘
部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了基于确定性有限状态机-常微分方程网络的预测仿真框架(DFA-ODENets),以建模周期多阶段系统.该模型由多个ODENet组成,每个ODENet能够从不规则采样的序列数据中学习系统在各个阶段内的动态特性.同时模型集成了基于确定性有限状态自动机思想的阶段转换预测器以实现模型预测时在不同阶段之间自动转换.最后,将DFA-ODENet框架应用于某计算中心制冷系统的预测仿真场景中.模型能够在给定系统运行过程中的服务器负载和环境温度下模拟系统运行过程,并对系统的制冷功率、进气口温度等主要输出变量进行预测.其中,对于制冷系统能耗预测的平均相对误差在5%以内.同时,利用制冷系统仿真模型优化了系统停止制冷时的温度设定值,通过仿真实验表明该优化最高可以节省18%的制冷能耗.
关键词
复杂系统建模
周期多阶段系统
神经常微分网络
多输入多
输出
时间
序列
预测
制冷系统
能耗优化
Keywords
complex system modeling
periodic multistage systems
ordinary differential equations network
multi-input–multioutput time-series prediction
contained cooling system
energy consumption optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
扩展时间事件图的分析
陈文德
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2003
2
原文传递
2
基于风电机组输出时间序列数据分群的风电场动态等值
张星
李龙源
胡晓波
王晓茹
周孝信
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015
16
下载PDF
职称材料
3
DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架
李潇睿
宁春宇
袁兆麟
班晓娟
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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