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计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测
被引量：
2
1
作者
李丹
甘月琳
+3 位作者
缪书唯
杨帆
梁云嫣
胡越
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1117-1126,共10页
针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单...
针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征;然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重,同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明,所提预测模型能有效利用风电功率时空特性,与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。
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关键词
多风电场
风电功率短期预测
多周期特征
门控循环单元
多核卷积层
时变模式注意力机制
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职称材料
平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
2
作者
陈鑫
郭瑜
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期346-355,共10页
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS...
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS信号的估计特性,开展了IAS信号的平均降采样研究,验证了平均降采样具有抑制随机噪声的特性;基于平均降采样抑制随机噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势,结合多周期微分均值的累积特性,提出一种ADSMPDM算法对原始IAS信号中的旋转部件故障分量进行增强处理;通过阶次谱分析揭示故障特征。采用仿真数据和实验数据进行验证分析,并与快速谱峭度、可调整多点优化最小熵反卷积、离散随机分离和谱幅值调制算法进行对比,验证了ADSMPDM算法增强旋转部件故障特征的有效性和优势。
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关键词
故障诊断
平均降采样多周期微分均值
编码器信号
瞬时角速度
特征提取
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职称材料
题名
计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测
被引量：
2
1
作者
李丹
甘月琳
缪书唯
杨帆
梁云嫣
胡越
机构
三峡大学电气与新能源学院
梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
新能源微电网湖北省协同创新中心
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1117-1126,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51907103)。
文摘
针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征;然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重,同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明,所提预测模型能有效利用风电功率时空特性,与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。
关键词
多风电场
风电功率短期预测
多周期特征
门控循环单元
多核卷积层
时变模式注意力机制
Keywords
multi
-wind
farms
short-term
wind
power
forecasting
multi
-
period
feature
gated
recurrent
unit
multi
-core
convolutional
layers
time-varying
pattern
attention
mechanism
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
2
作者
陈鑫
郭瑜
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期346-355,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52165067)
云南科技计划重大专项项目(202002AC080001)。
文摘
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS信号的估计特性,开展了IAS信号的平均降采样研究,验证了平均降采样具有抑制随机噪声的特性;基于平均降采样抑制随机噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势,结合多周期微分均值的累积特性,提出一种ADSMPDM算法对原始IAS信号中的旋转部件故障分量进行增强处理;通过阶次谱分析揭示故障特征。采用仿真数据和实验数据进行验证分析,并与快速谱峭度、可调整多点优化最小熵反卷积、离散随机分离和谱幅值调制算法进行对比,验证了ADSMPDM算法增强旋转部件故障特征的有效性和优势。
关键词
故障诊断
平均降采样多周期微分均值
编码器信号
瞬时角速度
特征提取
Keywords
fault
diagnosis
average
down-sampling
multi
-
period
differential
means
encoder
signal
instantaneous
angular
speed
feature
extraction
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测
李丹
甘月琳
缪书唯
杨帆
梁云嫣
胡越
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
陈鑫
郭瑜
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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