文章-世纪中文出版社

李英姿1 曾万昕1 戴玉2 郭俊杉3 胡亚伟4 《电气学报》 2019年3期

摘要:

结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测。利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理论中的证据。提取集合中的权重系数并将其等效为证据理论中的基本信任分配函数,并进行证据的融合,最终得到预测结果。最后对比分析经过D-S证据理论融合的预测数据和平均值法得到的预测结果,并计算分析绝对误差和相对误差,验证了D-S证据理论预测的准确性,所预测的光伏发电功率可指导光伏并网发电生产。

基于IMC观测器的永磁同步电机预测控制下载：65 浏览：462

任志玲张钟保侯利民张广全林冬赵星《建模与系统仿真》 2019年2期

摘要:

预测控制策略应用于永磁同步电机控制系统中可以实现快速的动态响应和高精度的跟踪控制,但依赖电机的数学模型,负载扰动会影响系统的控制性能。提出一种基于内模控制(IMC)的观测器与预测控制相结合的控制方法,基于模型预测控制算法和无差拍电流预测控制算法设计速度外环控制器和电流内环控制器以构成双环预测控制系统,设计IMC观测器估计负载扰动,据此产生转矩电流补偿量作为速度环的前馈补偿,实现扰动抑制。仿真结果表明,所提出的方法能够提高控制系统的动态响应性能和稳态精度,增强系统的鲁棒性。

基于多元相关性矩阵的中长期负荷预测方法研究下载：66 浏览：388

林勇1 麻敏华2 靳冰洁1 黄红伟3 张德亮3 《电气学报》 2019年1期

摘要:

<正>中长期负荷预测是电力系统规划建设、运行安排的重要基础数据。当前我国经济发展进入新常态,增长速度、经济结构和驱动要素都将发生根本性转变。传统的中长期负荷预测面临原参考指标不适用、可参照历史数据有限等问题。为此,深入分析我国经济新常态下的发展模式转变特征,从增长速度、经济结构和驱动要素三个方面构建中长期负荷预测参考指标库。

基于BP神经网络的光伏发电功率预测研究下载：87 浏览：495

陈德会1 杨海艳1 曲宏伟2 《电力技术学报》 2018年10期

摘要:

随着光伏并网容量的增加,光伏发电功率的波动对电网调度运行的影响不容忽视,电网对光伏发电功率预测精度提出了更高要求。在分析了光伏发电功率波动影响因素的基础上,基于BP神经网络建立光伏发电功率预测模型。通过大唐吐鲁番光伏发电实测数据验证该方法,预测结果 RMSE为3.544,表明该方法可以准确预测光伏发电功率。

基于模型预测控制的汽车操纵逆问题研究下载：57 浏览：474

刘英杰刘云郭姗姗《建模与系统仿真》 2018年4期

摘要:

为解决汽车操纵动力学研究往往存在驾驶员建模难的问题,提出一种汽车操纵逆动力学研究方法。基于模型预测控制(MPC)方法,以驾驶员对汽车施加的转角输入为控制变量,以精确地跟踪给定的路径为控制目标,将汽车操纵逆动力学中的高速情况下完成给定路径跟踪的最优控制问题转化为二次规划问题,并利用有效集法求解。计算结果表明,模型预测控制方法在求解多控制变量和多复杂约束的车辆运行轨迹的最佳转向输入问题时具有较高计算精度的优势,能够控制车辆在高速情况下完成给定路径的跟踪。该方法能够用于汽车超车换道操纵性能的分析。

数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制下载：55 浏览：468

韩璞刘淼贾昊《建模与系统仿真》 2018年3期

摘要:

针对电厂过热汽温系统的大迟延、大惯性、时变等的特性,研究其预测控制问题,提出一种数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制方法 PTA-MPC(Pre Tuning Adaptive Subspace Model Predictive Control),结合子空间辨识和状态空间预测控制的优点。通过子空间辨识得到多个工况在输入信号满足持续激励的情况下的状态空间模型。通过状态空间模型递推出预测控制律,利用粒子群算法对各工况下的控制器参数进行整定。采用最小二乘参数估计的方法将多工况下的状态空间模型及预测控制器参数进行平滑处理。给出了PTA-MPC在串级控制中设计的步骤。仿真实验的结果验证了所提方法的有效性。

深圳市生活垃圾处理社会总成本的核算和预测下载：48 浏览：451

高健聪1 蒋沁芝2 聂正同1 蔡志杰2，3，4 曹沅2，3，4 《建模与系统仿真》 2018年3期

摘要:

研究了深圳市生活垃圾处理的成本核算问题.将垃圾处理的经济成本核算分解为收运、分类、填埋、焚烧和生物处理5个部分,同时还考虑了不同处理方案引起的水污染和大气污染的环境成本.经成本核算得到垃圾分类、生物处理和垃圾焚烧是3种较优的处理方案.以常住人口、生产总值和过夜游客总量作为解释变量,通过统计分析,发现深圳市生活垃圾清运量在未来10年内将大幅增长.

重庆市主城区居民无偿献血KAP状况调查及影响因素研究下载：40 浏览：341

冯显东1 何中臣2 周学馨3 唐贵忠1 王中灿1 杨淋淋1 《预防医学杂志》 2020年12期

摘要:

目的了解重庆市主城区居民无偿献血相关知识、态度和行为(KAP)现状,分析其影响因素,为提高居民无偿献血积极性提供针对性建议。方法根据知信行理论自行设计调查问卷,采用方便抽样方法对重庆市主城9区居民进行抽样调查。结果年龄、学历、职业、献血史是居民无偿献血知识认知情况的影响因素,≤19岁(OR=3.804,95%CI:1.739～8.325)、20～29岁(OR=2.725,95%CI:1.532～4.846)、本科/大专(OR=2.356,95%CI:1.469～3.779)、硕士及以上学历(OR=3.597,95%CI:1.771～7.305)、有献血史(OR=4.272,95%CI:2.898～6.298)居民对无偿献血知识认知程度更高,个体工商户(OR=0.500,95%CI:0.305～0.820)、农民/农民工(OR=0.300,95%CI:0.143～0.628)、离/退休(OR=0.286,95%CI:0.087～0.934)居民认知程度较低;学历、献血史是居民无偿献血态度的影响因素,居民献血意愿随学历呈现逐渐增高的趋势,有献血史居民(OR=1.443,95%CI:1.028～2.025)献血意愿更强;职业是居民无偿献血行为的影响因素,农民/农民工(OR=0.352,95%CI:0.147～0.847)献血率较低。结论重庆市居民无偿献血知识认知较高,献血意愿较强,但献血行为有待改善。

基于模型预测控制算法的轻型长航程AUV航控系统研究下载：59 浏览：259

黄琰1,2,3 胡峰1,2 俞建成1,2 乔佳楠1,2 王振宇1,2 谢宗伯1,2 《海洋研究》 2021年6期

摘要:

针对海洋时变中小尺度过程长期精细观测需求,研制了一种轻型长航程AUV。这种AUV的最大特征是借鉴了水下滑翔机的变浮力、重心可调执行机构,使得其具备海洋环境自适应能力,可在不同海水密度条件下实现零攻角高效航行。首先介绍了轻型长航程AUV的系统组成,讨论了这种可变浮力、可调重心AUV的航行控制系统设计;针对这种AUV新增的浮力和重心两个控制输入量间存在系统耦合的问题,开展了基于模型预测算法的零攻角定深航行控制器研究,着重阐述和推导了控制目标的修正、面向控制的动力学建模以及模型预测控制器的设计过程;最后通过仿真验证了所述方案和方法的可行性。该研究有利于提高轻型长航程AUV的航行效率,进一步提升AUV的续航能力。

基于机械学习理论的海冰风险短期预报研究下载：47 浏览：285

于嵩松1 李思茵1 张大勇1 王刚1 岳前进1,2 李刚2 《海洋研究》 2021年4期

摘要:

海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24～48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。

日本鲐对马群系资源丰度预测研究下载：46 浏览：384

薛艳会1 陈新军1,2,3,4,5 汪金涛1,2,3,4,5 《海洋研究》 2021年2期

摘要:

利用1973-2016年日本西海水产研究所提供的日本鲐(Scomber Japanicus)对马群系的资源量与渔获量数据,结合产卵场1(SG1, 26°～31°N,122°～127°E)、产卵场2(SG2, 30°～35°N,128°～131°E)、索饵场(FG, 35°～38°N,127°～138°E)的海表面温度、太平洋年代际振荡指数(PDO)和Nino3.4区海表温距平值(SSTA),建立基于灰色系统的日本鲐对马群系资源丰度预测模型。灰色关联和相关系数分析结果显示:选择产卵场2的4月、9月海表面温度和索饵场4月海表面温度作为日本鲐资源丰度关键影响因子。建立的模型有:分别包含产卵场2的4月、9月和索饵场4月的海表面温度3个因子的GM(1,2),GM(1,3),GM(1,4)的7种模型。这7种模型的相对残差Q检验值分别为:0.131 0,0.140 2,0.145 9,0.149 3,0.176 7,0.140 3和0.173 5。结果表明,基于产卵场2的4月海表面温度所建立的GM(1,2)模型是对日本鲐对马群系资源丰度最优预测模型。

基于DPK-means和ELM的日前光伏发电功率预测下载：81 浏览：470

李雯魏斌韩肖清郭玲娟《电力研究》 2020年11期

摘要:

日前光伏发电功率预测是电网经济调度的重要依据。针对K均值(K-means)聚类算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题和传统神经网络训练参数较多、易陷入局部最优等缺陷,构建了DPK-means和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的组合预测算法实现日前光伏发电功率的预测模型。首先,采用密度峰值法(density peaks clustering,DPC)对K-means聚类进行优化,解决了Kmeans算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题。然后,在利用DPK-means算法对历史气象数据样本聚类分析的基础上,建立ELM预测模型实现日前光伏发电功率的预测。经实测数据验证可知,所提出的组合预测算法可得到较好的预测结果,具有较强的实用性。

基于下垂特性的柔性直流配电系统控制策略下载：86 浏览：500

李盈含高亮《电力研究》 2020年10期

摘要:

柔性直流配电系统运行方式多样且源荷功率波动具有高频随机性。为解决传统下垂控制下电能质量较低、功率分配不合理和电压动态调节不理想等问题,提出一种将自适应控制、预测控制与下垂控制相结合的控制策略。首先设计直流电压偏差补偿器实时追踪系统的稳定工作电压,并对传统下垂系数设置动态影响因子,自适应调整下垂系数,按各换流站功率裕度合理分配出力;然后在内环电流控制中引入模型预测控制方法,避免因PI参数整定不当弱化控制效果,进一步提高系统的动态响应能力。在PSCAD上搭建双端柔性直流配电系统仿真模型,对不同运行工况进行仿真,验证了该策略的有效性。

快速矢量选择的三矢量PWM整流器模型预测低频控制下载：82 浏览：488

杨兴武杨帅王涛徐依明《电力研究》 2020年6期

摘要:

传统有限矢量集的模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)存在计算量大、开关频率不固定以及采样频率低时控制精度差的问题。针对这一问题,为两电平三相整流器提出一种快速矢量选择的三矢量模型预测低频控制。以无差拍控制原则得到了整流器的电压参考矢量,简化了预测过程;由功率跟踪控制的指标函数推导得到电压跟踪控制的指标函数;最后,根据扇区确定控制周期作用的2个有效矢量和零矢量,由电压跟踪控制函数得到了3个矢量的作用时间。通过仿真验证可知,与传统FCS-MPC相比,所提方法能够快速选择电压矢量,实现开关频率的固定,减小功率脉动并降低开关频率。

考虑风机虚拟惯性的预测优化PIDD2自动发电控制方法下载：81 浏览：458

赵熙临林震宇付波何莉方娜《电力研究》 2020年2期

摘要:

风电的大规模渗透,使分布式发电系统的自动发电控制（automatic generation control, AGC）必须应对自然环境不确定性所带来的影响,构建了风电机组参与频率调节的区域互联电网AGC模型;然后,对风机虚拟惯性的控制特性进行了分析,将其应用于短时负荷波动的快速响应;在此基础上,提出一种对带有二阶微分的比例积分微分控制器（proportionalintegraldifferentialplussecondorder derivative, PIDD2）进行预测优化的控制策略。通过建立含PIDD2控制器的AGC模型,采用预测算法计算该系统的最优预测序列,并据此调整PIDD2控制器的参考信号,从而获取最优的AGC效果。仿真结果表明:在大规模风电渗透的AGC系统中,所提方法能有效解决传统固定参数PID控制器对系统动态变化所表现的不适应性问题。

柔性直流输电系统显式模型预测低复杂度控制技术下载：86 浏览：491

张虹1 孔冠荀2 杨杨1 葛得初2 代宝鑫1 《电力研究》 2020年1期

摘要:

建立电压源型换流器的高压直流输电系统三阶分段仿射系统模型。针对传统的模型预测控制需要滚动优化的缺点,应用显式模型预测控制的方法,通过多参数二次规划来对状态空间进行凸划分,将原本大量的在线控制计算过程转移到离线阶段进行预计算。为降低其离线计算的复杂度,引入分离函数和误判点的概念,通过严格分离饱和分区的方法,减少需要预计算和划分的分区数量,也间接加快了在线计算时状态量搜索对应分区的速度。通过仿真分析验证了嵌入分离函数后,在负载突增和系统参数变化等环境下显式模型预测控制的控制性能。

考虑多种储能的微能源网多时间尺度协同调度下载：84 浏览：493

卢芳1 王晓梅1 李勇钢1 殷爽睿2 艾芊2 刘祥波1 杨小婷1 《电力研究》 2019年11期

摘要:

为应对含不同类型储能微能源网在实际运行中面临的多种不确定因素,在给出考虑储电、储热、储气设备参与的微能源网日前经济调度策略的基础上,以跟踪日前微能源网与外网交互功率及储能设备能量状态优化结果为主要目标,并尽可能提高可再生能源利用率,基于模型预测控制方法建立了微能源网多时间尺度协同调度模型。算例结果表明,所提方法能有效应对间歇性可再生能源出力波动与负荷预测误差,在保证各储能设备日运行能量平衡的前提下,提出了可控元件的日内平滑出力策略,并提高了微能源网对风电、光伏的消纳能力。

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型下载：69 浏览：444

赵琦玮1 王昕2 王鑫3 郎永波3 贾立凯3 《电力研究》 2019年11期

摘要:

针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。

基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期预测下载：75 浏览：504

李正明高赵亮梁彩霞《电力研究》 2019年11期

摘要:

针对光伏输出功率非线性、波动大、不稳定等特征引起光伏功率短期预测不精确的问题,本文提出了一种基于相似日聚类和利用共轭梯度法(CG)改进深度信念网络(DBN)的组合模型预测方法。首先利用FCM聚类算法将原始数据按照隶属度进行相似日聚类,随后根据类别进行CGDBN预测模型的建模,最后利用该模型进行光伏输出功率的短期预测。本文将方案应用于浙江龙游发电站,并将预测结果与传统预测模型进行了比较。最终得出,FCM和CG-DBN组合预测模型在光伏功率短期预测中的性能优于其他模型。

聚类分析及其在电力系统中的应用综述下载：76 浏览：453

李君卫汤亚芳郝正航冒国龙姜有泉《电力研究》 2019年7期

摘要:

随着高级测量体系(AMI)在智能电网中的大量使用,电网产生海量的样本信息数据,使用聚类分析方法可以获得详尽的电力系统运行信息。对电力系统中常用的经典型聚类方法和混合型聚类方法进行了概括,并总结了聚类结果的评价指标;对聚类分析在电力系统的负荷预测、电能质量扰动分析、孤岛检测、局部放电和需求响应等领域的应用现状进行了分析;展望了聚类分析技术在电力系统中的研究与发展前景。

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