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基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置 被引量：9
1
作者 魏震波 姚怡欣 +3 位作者 张雯雯 罗紫航 李银江 任语杰 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3414-3424,共11页
为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑... 为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑抽水蓄能、蓄电池的能量型储能特性与超级电容器的功率型储能特性,在微电网中搭建混合储能系统结构模型;其次,根据负荷出力确定联络线协议功率及混合储能总功率,并采用完备集合经验模态分解法对混储系统总功率进行分解;最后,建立以储能年综合成本最小为优化目标的混合储能系统容量优化配置模型,并给出相应求解方法。算例结果表明:较不含抽蓄的混储系统,该结构模型的调控能力得到提升,在有效平抑联络线功率波动的同时提高系统经济性,且蓄电池设备动作频次有所减少,提升了其使用寿命,验证了所提混合储能结构的合理性及优化模型的有效性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能系统 完备集合经验模态分解 容量配置 抽水蓄能
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基于序关系分析法和自适应噪声完备集合经验模态分解法的直升机飞行培训安全风险评估指标权重分析 被引量：9
2
作者 许铭赫 高扬 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第14期6089-6096,共8页
为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合... 为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的权重确定方法。利用G1确定指标的主观权重,利用CEEMDAN确定指标的客观权重,然后利用最小相对信息熵原理最终确定直升机飞行培训安全风险评估指标的组合权重。以典型直升机飞行培训机构为例进行分析。结果表明不良天气对系统安全的影响最大,同时验证了该方法的简便实用,可以有效帮助机构有针对性地实施安全风险控制和管理。 展开更多
关键词 直升机飞行培训 安全风险 序关系分析法(G1) 自适应噪声完备集合经验模态分解法(CEEMDAN) 指标权重
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基于改进集合经验模态分解和强化视觉Transformer模型的风电机组故障预警
3
作者 许伯强 王彪 +1 位作者 孙丽玲 尹彦博 《电工技术学报》 北大核心 2025年第20期6537-6551,共15页
现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器... 现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器(ViT)模型的风电机组故障预警方法。首先,对EEMD算法进行改进,分解得到的数据包含不同时间尺度的特征信息,且使得分解过程中不发生信息泄露。采用改进的EEMD算法解构风电机组SCADA多维数据之后,构建反映风电机组实时状态的特征矩阵。然后,结合非对称卷积模块对ViT模型进行强化,并加入可变形注意力模块,在降低计算复杂度的同时使得模型可以充分捕捉不同维度与时间尺度的风电机组特征。最后,将特征矩阵输入强化的ViT模型以获得预测结果,与实际值对比得到残差矩阵,依此进行风电机组故障的预警。经风电机组实际运行SCADA数据验证,该文提出的风电机组故障预警方法准确有效,并可通过残差矩阵进一步辨识风电机组发生的故障类型。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监视控制系统(SCADA)数据 故障预警 改进集合经验模态分解(EEMD) 强化ViT模型
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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法 被引量：1
4
作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测 被引量：1
5
作者 贾清天 林海剑 金忠 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),... [目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通线路 轨距劣化 互补集合经验模态分解 支持向量回归机
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集合经验模态分解-排列熵的锂电池储能方法
6
作者 刘伟峰 刘艳伟 +1 位作者 李峰 柳天杰 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期27-30,35,共5页
电动汽车行驶阶段受高频需求功率分量作用导致的锂电池寿命下降,为此构建了一种通过集合经验模态分解(EEMD)与排列熵(PE)进行能量管理的方案。利用EEMD把功率信号分解成IMF分量,经过重构处理获得的锂电池功率与超级电容功率。研究结果表... 电动汽车行驶阶段受高频需求功率分量作用导致的锂电池寿命下降,为此构建了一种通过集合经验模态分解(EEMD)与排列熵(PE)进行能量管理的方案。利用EEMD把功率信号分解成IMF分量,经过重构处理获得的锂电池功率与超级电容功率。研究结果表明:电池储能方法减小锂电池的峰值电流,达到稳定电池功率输出以及降低功率波动程度的效果。相对传统电池控制模式,采用EEMD-PE设置的混合储能能量方案可以使低、中、高速状态下的电流均方根值依次降低12.41、18.59、19.42%,同时电流峰值降低55.84、52.31与42.06%。相对电池的储能系统控制性能,这里的方法可以使锂电池降低19.40%的均方根电流,同时电流峰值也降低达到55.91%。该研究有效发挥超级电容大倍率充放电的优势,为系统的高频功率运行提供支持。 展开更多
关键词 电动汽车 混合储能 集合经验模态分解 排列熵
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基于集合经验模态分解和Q学习策略的短期负荷预测模型
7
作者 段秦尉 何祥针 +2 位作者 潮铸 谢祥中 兰萱丽 《现代电力》 北大核心 2025年第2期360-368,共9页
短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络... 短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果,再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。最后,通过某地区真实采集的负荷数据进行实验,结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 集合经验模态分解 深度学习模型 Q学习策略
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基于自适应噪声完全集合经验模态分解与BiLSTM-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量：6
8
作者 刘斌 吉春霖 +2 位作者 曹丽君 武欣雅 段云凤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期167-177,共11页
锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是使用者十分关心的问题,其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的... 锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是使用者十分关心的问题,其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用自适应噪声完全集合经验模态分解方法对锂离子电池电容量数据进行分解。其次,使用串联的双向长短期记忆神经网络和Transformer网络对分解后得到的残差序列和本征模态分量序列进行建模预测。最后,将预测的若干本征模态分量序列和残差序列进行求和,并对求和之后的最终预测数据与原始数据进行RUL预测。采用NASA公开的电池数据集对所提方法进行验证,结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差控制分别控制在0.0173、0.0231、1.2084%和3个循环周期以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 Transformer网络 双向长短期记忆网络 完全集合经验模态分解
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
9
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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电阻抗断层成像技术的心肺信号降维集合经验模态分解方法研究
10
作者 李坤 李蔚琛 +4 位作者 郭奕彤 王伟策 王煜 闫孝姮 史学涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期539-549,共11页
心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集... 心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集。首先,根据屏息状态下胸部EIT数据中心脏活动信号的强弱对测量通道分类;随后,使用集合经验模态分解方法对自主呼吸状态下的EIT数据进行分解,并根据频谱特性对分解出的各分量归类,以得到肺通气EIT信号;然后,结合带通滤波方法,同时依据前述通道分类对心脏活动信号降维,得到心脏活动EIT信号;最后,重构得到通气相和心搏相EIT图像序列。结果表明,该方法可在通气相图像的肺区能够获得最高的肺通气功率谱峰(52.71±1.39)dB,在心搏相图像的心脏区域能够获得最高的心脏活动功率谱峰(43.05±3.26)dB,表明保留的通气信息和心脏活动信息非常丰富,同时在通气相图像心脏区域获得了最低心脏活动相关功率谱峰(10.02±2.65)dB,表明心脏活动的抑制效果更佳,相较于参考方法均有显著性差异(P<0.05)。研究表明,该方法可以有效分离肺通气与心脏活动相关信号,分别保留各自活动信息并抑制心脏对肺区成像的影响,同时实现对干扰信号的有效抑制,为临床上提供更加准确的治疗策略指导奠定基础。 展开更多
关键词 电阻抗断层成像 集合经验模态分解 心脏活动相关信号 肺通气
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法 被引量：4
11
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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基于集合经验模态分解的河北唐山井同震响应特征 被引量：1
12
作者 许英霞 丁俊柯 +4 位作者 马传璧 郭建芳 尹宝军 曹冲 左文喆 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2024年第2期252-268,共17页
集合经验模态分解(EEMD)能够客观真实地从非线性、非平稳信号中提取有用信息,地震观测井的井水位表征的波形信号也是典型的非线性、非平稳信号,因此,集合经验模态分解在获取井水位同震响应信息方面具有重要的应用潜力。通过观测河北唐山... 集合经验模态分解(EEMD)能够客观真实地从非线性、非平稳信号中提取有用信息,地震观测井的井水位表征的波形信号也是典型的非线性、非平稳信号,因此,集合经验模态分解在获取井水位同震响应信息方面具有重要的应用潜力。通过观测河北唐山井2016~2023年多次井水位同震响应,研究集合经验模态分解对井水位分析处理的优缺点,识别唐山井对远震、近震的井水位同震响应特征,应用地震能量密度经验公式推测唐山井记震能力。结果表明:唐山井水位观测数据秒值在经过集合经验模态分解后,对合适的高频分量进行重构可以压制噪声干扰,有利于观察井水位同震响应特征;对于远场大震引起的振荡型同震响应可以客观真实地进行识别和提取;对于近场地震引起的脉冲型和阶变型同震响应,需结合原始数据进行研究;井水位观测数据秒值有利于揭示区域应力场的变化,因观测数据秒值记震精度提高,唐山井能够记录到地震能量密度为1.77×10^(-7) J·m^(-3)的地震,观测井对不同方位地震的敏感度可用于研究其所在断裂带的裂隙走向。对于超过一定距离的远场地震,井-含水层系统能够记录到的井水位同震响应频率可在一定的范围内估算观测井的固有振动频率,唐山井固有振动频率和地震瑞丽面波频率接近。 展开更多
关键词 同震响应 唐山井 集合经验模态分解 观测数据秒值 固有频率 地震方位 裂隙走向 地震能量密度
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：4
13
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究 被引量：1
14
作者 王雨辰 李鼎 +1 位作者 胡玥 孙晨雨 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期98-107,共10页
本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实... 本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 局部均值分解 集合经验模态分解 排列熵
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基于集合经验模态分解的增强核岭回归配电系统状态估计 被引量：1
15
作者 张玉敏 张涌琛 +4 位作者 叶平峰 吉兴全 石春友 蔡富东 李一宸 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第9期156-168,共13页
针对配电网量测信息存在强非高斯噪声时会大幅干扰基于深度学习的状态估计模型滤波精度的问题,提出了一种基于集合经验模态分解的增强核岭回归状态估计方法。首先,使用集合经验模态分解筛除量测信息中的多数噪声数据,保障了后续滤波对... 针对配电网量测信息存在强非高斯噪声时会大幅干扰基于深度学习的状态估计模型滤波精度的问题,提出了一种基于集合经验模态分解的增强核岭回归状态估计方法。首先,使用集合经验模态分解筛除量测信息中的多数噪声数据,保障了后续滤波对数据可靠性的要求。然后,通过构建增强核岭回归状态估计模型,建立了量测信息与估计残差之间的映射关系,输入量测信息后可以得到估计结果与估计残差。最后,在标准IEEE 33节点与某市78节点系统上进行数值仿真,结果证明了该方法在强非高斯噪声干扰下具有较高的精确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 配电系统 状态估计 核岭回归 非高斯噪声 集合经验模态分解
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基于模态分解和RIME-CNN-BiLSTM-AM的风速预测方法
16
作者 朱婷 颜七笙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8514-8525,共12页
作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical... 作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)-注意力机制(attention mechanism,AM)的短期风速预测组合模型CEEMDAN-RIME-CNN-BiLSTM-AM。首先,对初始风速序列采用CEEMDAN算法,得到一系列较平稳的子模态,以降低风速序列的波动性;然后,采用RIME霜冰优化算法优化CNN超参数,建立CNN-RIME模型,对风速数据进行自适应提取和挖掘;接着,采用BiLSTM-AM模型对处理后的数据进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加,得到最终预测结果。以某地实际风速数据集进行对比试验,该模型在单步与多步预测中均展现出良好的预测性能,可以为制定调度计划提供参考,以最大程度地提高能源利用率和供电。 展开更多
关键词 风速预测 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 霜冰优化算法(RIME) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 注意力机制(AM)
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基于模态分解和时间序列的锂电池健康状态估计
17
作者 成燕 郑林弘 刘江 《电源学报》 北大核心 2025年第5期241-250,共10页
针对锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)估计未考虑容量再生现象导致预测结果不准确的问题,提出1种基于多时间尺度集合经验模态分解融合时间序列映射输入健康状态非线性关系方法。通过集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mod... 针对锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)估计未考虑容量再生现象导致预测结果不准确的问题,提出1种基于多时间尺度集合经验模态分解融合时间序列映射输入健康状态非线性关系方法。通过集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode decomposition)算法将考虑容量再生现象的电池容量信息分解为高频主趋势信号及低频余量信号,由2类信号预测结果完成对锂离子电池SOH的估算。结果表明,该方法可以捕获容量再生现象提高估算准确度,实现对电池容量退化的拟合,且受不同预测起点影响小,预测的最大均方根差RMSE(root mean square error)和平均绝对误差MAE(mean absolute error)不超过1.5%,最大平均绝对百分误差MAPE(mean absolute percentage error)不超过2%。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 容量再生 集合经验模态分解 时间序列
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基于集合经验模态分解的局部放电信号的窄带干扰抑制 被引量：37
18
作者 姚林朋 郑文栋 +5 位作者 钱勇 杜永平 杨富民 毕杰昌 黄成军 江秀臣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第22期133-139,共7页
采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取。分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰... 采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取。分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的解决方法。该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号。并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果。仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 XLPE电缆 局部放电 经验模态分解 集合模态经验分解 窄带干扰
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基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测 被引量：82
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作者 王贺 胡志坚 +3 位作者 陈珍 仉梦林 贺建波 李晨 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期137-144,共8页
从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免... 从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后对各子序列建立小波神经网络预测模型;最后叠加各子序列预测结果得到风功率预测值。实例研究表明本文所提的组合预测模型具有较高的预测精度和较大的工程应用潜力。 展开更多
关键词 风功率 预测 集合经验模态分解 小波神经网络 组合模型
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33
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作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(IMF)
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