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CINRAD雷达数据质量控制方法初探 被引量：20
1
作者 马中元 朱春巧 +5 位作者 刘熙明 郭艳 俞炳 肖玉玲 桂保玉 林春 《气象》 CSCD 北大核心 2010年第8期134-141,共8页
多普勒天气雷达数据质量控制是以提高短临预报产品质量和满足短临预报需要为目的。通过参考国内外雷达数据质量控制的研究成果,分析雷达数据杂波来源,对雷达数据质量控制处理方法进行了试验和探讨,结果表明:在雷达数据质量控制过程中,... 多普勒天气雷达数据质量控制是以提高短临预报产品质量和满足短临预报需要为目的。通过参考国内外雷达数据质量控制的研究成果,分析雷达数据杂波来源,对雷达数据质量控制处理方法进行了试验和探讨,结果表明:在雷达数据质量控制过程中,使用非雷达资料(云图、自记雨量和闪电数据)排除地物杂波,尤其是排除超折射杂波具有一定的优势和局限性。晴空区里使用云图特征来排除大范围超折射杂波效果较好;但有降水存在时,这种方法就受到限制或不适宜使用。较远距离孤立和离散噪声杂波采用统计"突变率"、两层仰角叠加分析和改进型中值滤波算法综合处理,逐步去除数据杂波;较近距离则采用多仰角变换方法(分段混扫)来去除数据杂波。通过分析,得出了地物回波与降水回波的识别特征,引进了包含利用"雷达对"资料、雷达相关产品资料和云图、自动雨量站等非雷达资料的数据互补理念。 展开更多
关键词 数据杂波 技术路线 识别特征 算法过滤 资料互补
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光伏发电系统运行数据时间序列补齐与降维方法研究
2
作者 陈浚铿 刘桂雄 +1 位作者 谢方静 吴叠恩 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第10期66-72,共7页
分布式光伏发电系统(photovoltaic generation system,PGS)往往存在运行数据采集缺失及维数过多问题,这给平稳电力供应的PGS发电功率准确预测建模带来困难。为此,该文提出一种应用插补+主成分分析(principal component analysis,PCA)的... 分布式光伏发电系统(photovoltaic generation system,PGS)往往存在运行数据采集缺失及维数过多问题,这给平稳电力供应的PGS发电功率准确预测建模带来困难。为此,该文提出一种应用插补+主成分分析(principal component analysis,PCA)的PGS数据时间序列补齐与降维方法,以采集时间戳的环境、光伏发电数据完整为目标,采用线性插值、多重插补、生成对抗插补网络等3种典型插补算法对PGS数据时间序列补齐构成完整数据集,并对数据集所包含13种输入变量、3种输出变量进行PCA处理,有效地减少数据维度及减低建模难度。实验选取环境温度、光伏发电功率缺失数据,时间序列补齐数据表明多重插补相对于线性插值、生成对抗插补网络效果更佳;对环境温度、光伏发电功率补齐数据PCA处理,5主成分累计贡献率>95%,较好地完成时间序列补齐与降维处理,有助于数据后续建模、预测及其他挖掘工作,其研究工作具有重要的推广应用价值。 展开更多
关键词 分布式光伏发电系统 运行数据 补齐处理 数据降维
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正弦削极修正模型的表贴式多相永磁电机模型-数据融合优化设计
3
作者 林玥兵 郑晓钦 陈春涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第S01期296-305,共10页
为同时提高推进电机转矩密度与全转矩范围内运行效率,该文针对表贴式多相永磁直驱推进电机,提出一种从磁极局部优化到电机整体模型-数据融合优化的设计方法。首先,综合考虑定子齿槽、磁路饱和、永磁极漏磁等因素对电机气隙磁密的影响,... 为同时提高推进电机转矩密度与全转矩范围内运行效率,该文针对表贴式多相永磁直驱推进电机,提出一种从磁极局部优化到电机整体模型-数据融合优化的设计方法。首先,综合考虑定子齿槽、磁路饱和、永磁极漏磁等因素对电机气隙磁密的影响,对正弦削极下永磁体模型进行修正;其次,通过有限元计算建立数据样本,并分析筛选出与优化目标高度相关的结构尺寸作为显著变量;再次,建立多项式响应面模型,结合基于数据的改进贝叶斯算法反复迭代得到最优解,进而获得全局优化后电机整体设计方案;最后,通过仿真与实验验证磁极局部优化模型的正确性与电机模型-数据融合全局优化设计的有效性。 展开更多
关键词 多相永磁同步电机 永磁体优化 模型-数据融合 全局优化设计
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卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法
4
作者 唐启涛 戴小鹏 罗莉霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1460-1465,共6页
因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系... 因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。 展开更多
关键词 多源传感器 数据互补-加权迭代融合 卡尔曼滤波算法 状态方程 最优加权系数
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