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题名基于Duffing振子信号检测的户变关系识别方法
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作者
鲁泓壮
纪洪伟
焦之明
巩方波
陈杰
孟凡磊
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机构
山东鲁软数字科技有限公司
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出处
《电力大数据》
2024年第7期45-53,共9页
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文摘
针对传统特征电流识别法在接收识别精度上的局限,该文提出了一种基于Duffing振子的特征电流信号检测方法。该方法利用Duffing振子系统对初值的敏感性和良好的抗噪声特性,通过观察或监测系统相轨迹变化定性分析Duffing振子系统的临界状态。融合终端发起拓扑识别命令,出线监测单元产生和发送特征电流信号,并将提取的待测信号作为Duffing振子检测系统的输入。当待测信号中含有与Duffing振子系统同频率的分量时,通过定量计算系统临界阈值,实现对已知频率特征电流信号的检测。在仿真试验中,借由加入待测信号前后系统状态变量样本熵值的变化情况,精准判断Duffing振子系统的临界阈值的变化。仿真结果证明该方法可实现对指定频率特征电流信号的高效检测,显著提升了配电网户变关系识别的可靠性。
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关键词
户变关系识别
特征电流法
DUFFING振子
相变阈值
样本熵
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Keywords
transformer-customer relationship identification
characteristic current method
Duffing oscillator
phase threshold
sample entropy
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于信息融合和堆叠模型的超短期风电功率预测
被引量：7
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作者
鲁泓壮
丁云飞
汪鹏宇
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机构
上海电机学院电气学院
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出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期344-349,共6页
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基金
航空科学基金项目(20175152037)
上海市浦江人才计划项目(15PJ402500)。
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文摘
针对超短期风电功率预测,准确捕捉功率变化因素和建立混合预测模型是提高预测精度的有效手段之一。为了能够继承和整合单个模型的优点以及增强历史信息的表示和利用能力,文章提出了一种基于信息融合和堆叠模型的超短期风电功率预测模型。首先,利用相关性方法选择历史功率序列和历史测风塔数据的特征,作为预测模型的输入;然后,建立两层堆叠的集成模型作为预测模型,并使用交叉验证和超参数优化以增强预测模型的泛化性能;最后,以每个基学习器的输出作为元学习器获得最终预测值的新输入。通过东北某风电场真实数据的验证,以及与单一模型、深度神经网络模型和集成学习模型的对比,验证了所提模型的可行性和有效性。
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关键词
风电功率预测
时间序列分析
stacking模型
序列分解与重构
TPE算法
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Keywords
wind power forecasting
time series analysis
stacking model
sequence decomposition and reconstruction
TPE algorithm
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分类号
TK81
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名建筑环境与能源应用工程
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作者
鲁泓壮
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机构
东北大学
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出处
《居业》
2017年第11期78-79,共2页
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文摘
随着人类社会的不断发展和进步,生活中应用的自然资源也越来越多,给自然环境带来了沉重的负担,生态环境不断恶化。本文对建筑环境与能源工程进行了介绍,探讨了建筑的节能环保问题。
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关键词
建筑环境
能源应用
工程
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分类号
TU83-4
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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题名基于改进角度-时间谱分析的滚动轴承故障特征提取
被引量：1
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作者
汪鹏宇
丁云飞
鲁泓壮
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机构
上海电机学院电气学院
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出处
《轴承》
北大核心
2022年第5期70-75,共6页
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基金
航空科学基金资助项目(20175152037)
上海市浦江人才计划资助项目(15PJ402500)。
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文摘
针对角度-时间谱(ATS)分析无法准确提取变转速下轴承故障特征的问题,提出基于改进ATS分析的滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过分析信号的时频特性计算信号的三维ATS;然后,引入平均信息图,优选轴承故障特征频带;最后,以所选的频带为积分范围对三维ATS进行积分运算得到信号的改进ATS。试验表明,改进ATS分析方法能够准确分析故障阶次,反映变转速下轴承的故障特征。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
特征提取
谱分析
频带
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Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
feature extraction
spectral analysis
frequency band
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名改进核极限学习机的电动汽车充电负荷预测
被引量：2
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作者
王鑫
丁云飞(指导)
鲁泓壮
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机构
上海电机学院电气学院
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出处
《上海电机学院学报》
2022年第1期1-6,共6页
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文摘
电动汽车充电行为的负载会对电网产生影响,针对现有方法对电动汽车充电负荷预测精确度不足的问题,构建了一种基于鲸鱼优化算法的核极限学习机(WOA-KELM)电动汽车充电负荷预测模型。该模型采用蒙特卡洛方法,考虑电动汽车保有量、充电模式、起始充电时刻和起始荷电量,进行仿真获得一周电动汽车充电负荷,并利用WOA-KELM预测充电负荷。实验表明:该预测模型能全面考虑充电负荷影响因素,有效提高电动汽车充电负荷预测的准确性,为电网的优化运行和规划提供了参考。
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关键词
电动汽车
核极限学习机(KELM)
充电负荷
蒙特卡洛方法
鲸鱼优化算法(WOA)
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Keywords
electric vehicle
kernel extreme learning machine(KELM)
charging load
Monte Carlo method
whale optimization algorithm(WOA)
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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