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现有框架结构的Pushover分析与研究
被引量：
1
1
作者
车建峰
《山西建筑》
2013年第12期43-45,共3页
采用Pushover分析方法,对钢筋混凝土框架的弹塑性性能进行了分析;在现有的抗震理论下,从结构抗震方面进行了论述,采用SAP2000探讨了结构在不同水准条件下的反应,为以后结构设计及分析提供了参考。
关键词
框架结构
PUSHOVER分析
抗震性能
SAP2000
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职称材料
时空特性下基于图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法
2
作者
乔宽龙
董存
+2 位作者
车建峰
蒋建东
王勃
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期95-103,共9页
为解决传统风电集群功率预测方法忽略了不同位置点气象关联特性及单场预测无法快速得到风电集群整体功率的问题,并充分考虑到风电集群耦合的复杂时空特性,提出一种融合注意力机制的时空图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法。首先...
为解决传统风电集群功率预测方法忽略了不同位置点气象关联特性及单场预测无法快速得到风电集群整体功率的问题,并充分考虑到风电集群耦合的复杂时空特性,提出一种融合注意力机制的时空图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法。首先,计算区域内风电场站历史功率之间的互信息,提取特征邻接矩阵,并结合影响集群功率的气象特征变量转化为气象图数据。其次,构建图卷积神经网络(GCN)模型,从非欧式空间提取气象图节点关联特征。并馈入融合注意力机制(AM)的门控循环单元网络(GRU)增强时序特征中关键信息对风电集群功率的贡献程度。最后,基于中国西部某省风电集群的实际运行数据,验证所提方法的先进性和适应性。
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关键词
风电功率
图数据结构
深度学习
时空特性
图卷积神经网络
注意力机制
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职称材料
一种基于邻域保持的数值天气预报数据降维可信度评估准则
被引量：
3
3
作者
郝颖
车建峰
+3 位作者
冬雷
王丽婕
战文华
郭洪武
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期106-114,共9页
针对以风电、光伏发电为代表的新能源发电功率预测中数值天气预报(NWP)数据降维问题,应用不同特征选择和特征转换算法进行降维后,提出一种基于邻域保持的NWP降维可信度评估准则。该评估准则基于数据降维投影过程中样本点邻域变化,不考...
针对以风电、光伏发电为代表的新能源发电功率预测中数值天气预报(NWP)数据降维问题,应用不同特征选择和特征转换算法进行降维后,提出一种基于邻域保持的NWP降维可信度评估准则。该评估准则基于数据降维投影过程中样本点邻域变化,不考虑降维算法本身的降维原理及目标函数,可对不同降维算法在NWP数据降维中的可信度进行有效评估。研究结果可为其他研究提供选取NWP降维算法提供参考。
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关键词
数值天气预报
数据降维
邻域保持
降维可信度
评估准则
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职称材料
题名
现有框架结构的Pushover分析与研究
被引量：
1
1
作者
车建峰
机构
太原市建筑设计研究院
出处
《山西建筑》
2013年第12期43-45,共3页
文摘
采用Pushover分析方法,对钢筋混凝土框架的弹塑性性能进行了分析;在现有的抗震理论下,从结构抗震方面进行了论述,采用SAP2000探讨了结构在不同水准条件下的反应,为以后结构设计及分析提供了参考。
关键词
框架结构
PUSHOVER分析
抗震性能
SAP2000
Keywords
frame structure
Pushover analysis
seismic performance
SAP2000
分类号
TU375.4 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
时空特性下基于图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法
2
作者
乔宽龙
董存
车建峰
蒋建东
王勃
机构
郑州大学电气与信息工程学院
中国电力科学研究院有限公司可再生能源并网全国重点实验室
国家电力调度控制中心
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期95-103,共9页
基金
国家自然科学基金(52177121)。
文摘
为解决传统风电集群功率预测方法忽略了不同位置点气象关联特性及单场预测无法快速得到风电集群整体功率的问题,并充分考虑到风电集群耦合的复杂时空特性,提出一种融合注意力机制的时空图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法。首先,计算区域内风电场站历史功率之间的互信息,提取特征邻接矩阵,并结合影响集群功率的气象特征变量转化为气象图数据。其次,构建图卷积神经网络(GCN)模型,从非欧式空间提取气象图节点关联特征。并馈入融合注意力机制(AM)的门控循环单元网络(GRU)增强时序特征中关键信息对风电集群功率的贡献程度。最后,基于中国西部某省风电集群的实际运行数据,验证所提方法的先进性和适应性。
关键词
风电功率
图数据结构
深度学习
时空特性
图卷积神经网络
注意力机制
Keywords
wind power
graph data structures
deep learning
spatio-temporal characteristics
graph convolutional neural network
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
一种基于邻域保持的数值天气预报数据降维可信度评估准则
被引量：
3
3
作者
郝颖
车建峰
冬雷
王丽婕
战文华
郭洪武
机构
北京信息科技大学自动化学院
中国电力科学研究院有限公司
中山市北京理工大学研究院
国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期106-114,共9页
基金
中山市2020年社会公益与基础研究(200813093628997)
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划(QXTCP C202107)
国网内蒙古东部电力有限公司科技项目(SGTYHT/19-JS-215)。
文摘
针对以风电、光伏发电为代表的新能源发电功率预测中数值天气预报(NWP)数据降维问题,应用不同特征选择和特征转换算法进行降维后,提出一种基于邻域保持的NWP降维可信度评估准则。该评估准则基于数据降维投影过程中样本点邻域变化,不考虑降维算法本身的降维原理及目标函数,可对不同降维算法在NWP数据降维中的可信度进行有效评估。研究结果可为其他研究提供选取NWP降维算法提供参考。
关键词
数值天气预报
数据降维
邻域保持
降维可信度
评估准则
Keywords
numerical weather prediction
date dimension reduction
neighborhood preservation
dimension reduction trustworthiness
evaluation criterion
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
现有框架结构的Pushover分析与研究
车建峰
《山西建筑》
2013
1
在线阅读
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职称材料
2
时空特性下基于图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法
乔宽龙
董存
车建峰
蒋建东
王勃
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于邻域保持的数值天气预报数据降维可信度评估准则
郝颖
车建峰
冬雷
王丽婕
战文华
郭洪武
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
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职称材料
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