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题名数据—模型融合驱动的流程制造车间数字孪生系统研发
被引量：2
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作者
阴艳超
李旺
唐军
阴彦磊
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机构
昆明理工大学机电工程学院
云南中烟工业有限责任公司
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期1916-1929,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52065033)
云南中烟重点科技计划资助项目(202202AG050002)。
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文摘
针对流程制造过程工序间耦合严重、过程建模困难、生产活动规划的联动性和智能化水平较低等问题,提出数据与模型融合驱动的、覆盖工艺流程全变量空间的车间多维数字孪生模型及其系统架构。融合车间生产全要素孪生模型与动态生产数据,建立了贯穿生产过程中不同工序的设备实体对象模型,从几何、物理、行为、规则等多个维度对耦合生产线实体对象特征进行刻画,实现了工艺设备静动态多维属性的数字化精准映射。在此基础上,搭建了包括物理产线、虚拟产线、信息服务等支撑多系统数据交互映射的车间数字孪生系统,研发了基于开放平台通信—统一架构(OPC UA)与Kepware的通信技术的静动态虚实映射和迭代运行机制,实现了从车间物理制造流程耦合向各孪生体参数间耦合的转换。最后,基于某流程制造企业制丝生产试验线开展应用验证,为解决流程工业耦合复杂而造成的协同交互与迭代运行难题提供了方法和实现途径。
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关键词
流程制造车间
数据—模型融合驱动
多维数字孪生模型
虚实映射
迭代运行
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Keywords
process manufacturing workshop
data-model fusion drive
multi-dimensional digital twin modeling
virtual-real mapping
iterative operation
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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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题名基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测
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作者
邓贤哲
姚伟
黄伟
翟苏巍
郑超
李文云
文劲宇
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机构
强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学)
云南电网有限责任公司昆明供电局
云南电力调度控制中心
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1551-1562,I0049,I0050,共14页
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基金
中国南方电网云南电网有限责任公司科技项目(0500002022030301XT00090)
国家自然科学基金项目(U22B20111)。
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文摘
新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度时序数据输入的频率曲线循环预测模型;其次,利用参数辨识方法离线建立各发电集群的通用等值频率响应模型,在此基础上构建系统有功-频率物理机理快速分析模型;最后,串行融合前述频率曲线循环预测模型与有功-频率物理机理快速分析模型,并提出“可信度量化评估指标”,实时分析在线预测过程中不同评估时刻下预测结果的精度,自适应调整输入时序数据长度,直至预测结果满足要求并输出。含风电的IEEE39节点系统的仿真结果表明,所提方法在不同风电渗透率或不同扰动下均能快速、准确地预测暂态频率响应曲线,相较于其他在线预测方法具有更优的评估性能。
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关键词
数据-模型融合驱动
自适应时间窗预测
暂态频率预测
广域量测技术
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Keywords
data model fusion drive
adaptive time window prediction
transient frequency prediction
wide area measurement technology
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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