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基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法|《中国电力》

能源危机促进了新能源的快速发展,以风电为代表的新能源机组在电网中的占比不断提高,但具有间歇性和随机性特征的风电机组通过非线性电力电子变流器大量接入电网对电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战,主要原因之一是风机控制参数对其出力特性影响巨大,而风机实际控制参数难以收集,导致研究人员无法获得风机的精确模型,因此,从风机自身特性研究和电力系统稳定性分析的角度来看,对风机的真实控制参数进行高精度辨识具有极为重要的实际意义和研究意义。 《中国电力》2023年第6期刊发了薛飞等人撰写的《基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法》一文。文章提出一种基于LSTM的双馈风机控制系统参数辨识方法。基于RT-LAB半实物仿真平台获得来自真实控制器的双馈风机硬件在环测试数据,采用Person相关系数法提取高相关性特征并进行神经网络训练,利用LSTM神经网络对双馈风机的控制参数进行辨识。

  • 2024-11-12
  • 阅读626

学术报告|东南大学花为教授:高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究

学术报告|东南大学花为教授:高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究 ?科技部中青年科技创新领军人才等。主持国家重点研发计划项目课题、973项目子课题、国家自然科学基金、江苏省重大科技成果转化资金、航空科学基金等科研项目 30 多项。共发表论文近200篇,其中SCI检索150 余篇。出版国家级规划教材工部、国际出版社专著2部。申请中国发明专利109件.PCT发明专利1件,己获授权发明专利60件,1件获第42 届瑞士日内瓦国际发明展览会银奖,中国专利优秀奖、江苏省专利项目金奖。

  • 2024-11-11
  • 阅读400

云南民族大学研究团队:基于麻雀算法优化的VMD?CNN?LSTM的短期风电功率研究

考虑相关风电场之间的影响因素可以有效提升新建风电场的风电功率预测精度,提出利用变分模态分解技术(VMD)将单风电场风电功率预处理分解为本征模态函数(IMF),然后将各风电场同频段分量,即低频分量、高频分量和残差分量,组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络(CNN)的输入,利用卷积神经网络提取同分量子模态下空间特征信息,输入到长短时记忆网络(LSTM)提取时间序列中的长时依赖关系进行预测,最后将预测结果进行叠加,获得完整的预测结果。组合神经网络的超参数设置相较于单一模型对预测精度的影响更大,采用新型麻雀搜索算法(SSA)可以节省人工手动调制参数的时间、提高超参数设置的精度和效率。使用该方法对某风电集群中的新建基准风电场进行预测,预测结果表明经SSA优化的VMD-CNN-LSTM模型在预测风电集群数据上有较高的精度,预测效果好于对比模型LSTM,CNN-LSTM和SSA-VMD-LSTM。

  • 2024-11-12
  • 阅读372

姚培磊:针板结构极不均匀电场中气泡迁移特性与吸附静止状态的绝缘特性分析

以去离子水作为冷却介质的换流阀散热系统难以同时兼顾绝缘与散热性能,影响了系统的可靠运行。相变冷却技术凭借卓越的散热能力正在逐步应用于高压大功率电力电子器件的冷却,但液体电介质中的气泡有绝缘劣化的风险。为更好掌握相变冷却气泡在极不均匀电场中的迁移特性和绝缘特性,采用数值模拟的方法分析了气泡粒径、速度和电场强度这3个关键因素对气泡运动轨迹的影响;研究了进入低场区后不同接触角气泡,对绝缘子表面电场强度的影响。研究结果揭示了各因素对气泡运动轨迹的显著影响,加深了对相变冷却气泡迁移特性和绝缘特性的认知,对直流装备相变冷却的进一步应用具有重要参考价值。

  • 2024-11-29
  • 阅读199

智慧园区面向园区中各业子系统的一站式云端管理

智慧园区面向园区中各业子系统的一站式云端管理,形成园区资源的统一配置及控制界面;针对园区资源管理数据的指标化分析,挖掘资源数 据对管理决策产生的价值。能耗监控:针对园区能源(水、电等)分楼宇、分楼层、分企业的精准化数据采集,针对异常情况的告警;能耗分析:构建节能模型,针对指定设备分析运转参数与能效比的关系。通过能耗数据采集,并对采集的分项能耗数据进行分析,可以帮助用能企业查找能源浪费或效率低下的原因。部署消防及安防智能设备,结合园区的实际情况部署视频监控、报警、人员及车辆出入口、门禁、电梯层控、在线巡更、访客管理等子系统用于园区安 全防范;通过设备数据采集分析,实现设备的故障预测及健康管理。

  • 2024-12-17
  • 阅读146
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  • 25页
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智慧水利“全过程”大数据管理平台解决方案(43页 PPT)

物联网技术:感知体系、巡查系统 云技术:云数据库、自定义数据引擎 GIS+NFC:综合地图、巡查轨迹 J2ee:各种功能模块、接口研发 JAVA:功能APP、巡查APP、微信端 720全景:全景图

  • 2024-09-26
  • 阅读143
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  • 43页
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AI和可持续性-孪生转型如何成功

世界正处于十字路口:数字化、AI和可持续性不再是可选的选项--它们已成为必需。罗兰贝格发现,同时推动AI和可持续性转型的企业能够产生强大的协同效应,并因此踏上双重转型之旅。德国Fraunhofer学会将双重转型定义为企业内部数字转型与可持续转型之间的动态协同作用。根据Fraunhofer学会的说法,数字化,包括AI的整合,是推动可持续性举措的强大催化剂,而可持续性则为指导和塑造数字化进步提供了有意义的框架。简单来说,我们需要让AI解决更好的问题--可持续性就是其中之一。

  • 2025-11-06
  • 阅读160
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算力行业未来网络技术发展系列白皮书(2025):算力城域网白皮书(2025版)

2025 年初 DeepSeek的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮,带动大模型训练成本和推理成本的快速下降,驱动算力需求爆炸式增长城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁,各类新兴算力业务对城域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国电信在 2024年发布了《算力城域网白皮书》,首次提出算力城域网。

  • 2025-11-06
  • 阅读171
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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