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题名燃烧室纵剖面燃烧场代理模型及样本相似化方法研究
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作者
耿俊杰
王兴建
李嘉璐
祁海鹰
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机构
清华大学能源与动力工程系
山东科技大学土木工程与建筑学院
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出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第17期6828-6840,I0018,共14页
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文摘
为发展燃烧室纵剖面热态参数场的高精度代理模型,该文以燃料流量和旋流叶片安装角作为设计变量,通过本征正交分解、克里金等方法构建代理模型,结合燃烧场分布特征对影响其精度的主要因素进行分析,并提出提高燃烧场代理模型精度的方法。结果表明:除湍动能和径向速度外,其余物理场参数场误差均小于10%。通过分析,代理模型的误差与样本相似程度呈反比,而各样本湍动能场和径向速度场在火焰区峰值的轴向位置相差较大是造成代理模型误差较大的主要原因。因此,提出相应的样本相似化处理方法,包括以全局误差最优为判据的样本分组法和上下游分区法,通过提高样本相似度降低代理模型误差。可知,该方法可使湍动能场和径向速度场代理模型的平均误差降至10%以内,提高了代理模型精度。
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关键词
燃烧室纵剖面物理场
代理模型
样本相似化
全局误差样本分组法
上下游分区法
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Keywords
combustor longitudinal section physical field
surrogate model
similarity-based sample processing
global-error-based sample clustering method
upstream and downstream partitioning method
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分类号
TK16
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名基于B样条函数的不良负荷数据改进辨识方法
被引量：4
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作者
唐文左
段磊
王鹏举
颜伟
赵霞
余娟
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机构
重庆市电力公司电力科学研究院
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院)
山东滨州供电公司调度中心
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2015年第8期37-42,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51177178)
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文摘
高质量的负荷数据是电力系统规划和运行调度的重要根据。针对基于B样条函数的不良负荷数据辨识方法存在的主要问题,提出了一种改进方法,以降低B样条函数的节点向量数据规模和提高局部波动幅值较小的不良负荷数据辨识精度。该方法以负荷曲线数据的局部特征值点作为B样条函数的节点向量,在原方法单平滑参数项的基础上引入可以同时反映原始负荷曲线曲率和弧长信息的多平滑参数项,并利用相似日负荷曲线的聚类分析方法进行不良数据校正。实际算例的仿真结果表明所提改进方法可以有效改善不良负荷数据B样条函数辨识及校正的精度和计算效率。
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关键词
样条函数
局部极值点
平滑参数
聚类校正
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Keywords
spline function
local extreme points
smoothing measure
correction based on clustered similar sample
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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