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题名基于相似性匹配的机泵监测模拟量数据压缩方法
被引量：4
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作者
姚学忠
尚江峰
曹晶晶
盛步云
吴志宏
宋寅
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机构
大唐环境产业集团股份有限公司特许经营分公司
武汉理工大学机电学院
襄阳五二五泵业有限公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第8期83-87,91,共6页
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文摘
为了解决关键机泵在线监测过程中模拟量数据存在的难压缩问题,提出一种基于相似性匹配的改进旋转门算法。通过构建监测过程模拟量数据的实时状态模型和历史状态矩阵,提出一种基于窗口平移的状态模型相似度量方法;针对传统旋转门算法门限值难以确定、门限值单一的问题,提出动态门限值计算模型;在上述研究的基础上,通过相似性匹配动态调节压缩过程中门限值的大小,研究了改进旋转门算法的原理、步骤及解压缩方法。最后提出了算法的性能评价指标并且采用真实的监测数据对算法的压缩性能进行了测试,验证了改进旋转门算法比传统旋转门算法具有更好的压缩性能。
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关键词
数据压缩算法
改进旋转门算法
相似性度量
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Keywords
Data compression algorithm
improved spinning door transformation(SDT)algorithm
similarity measurement
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于爬坡特征和云模型的风电功率预测误差区间评估
被引量：12
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作者
乔妍
韩丽
李梦洁
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机构
中国矿业大学电气与动力工程学院
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期75-84,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62076243)。
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文摘
为了满足电力系统优化运行对预测误差区间评估结果越来越高的可靠性要求,改善传统的区间评估方法在发生小概率风电爬坡事件时较差的适应性,提出了一种基于爬坡特征分类和云模型的风电功率预测误差区间评估方法。通过对每类数据分别建立模型以提高不同爬坡类型下评估方法的适应性。首先,利用改进的旋转门算法识别爬坡后得到爬坡特征,并基于爬坡特征对预测误差进行分类,对上爬坡类误差和下爬坡类误差分别建立云模型,对非爬坡类误差采用K-means算法得到不同预测误差类型所对应的区间范围。然后,以风电功率和爬坡特征数据共同作为模型输入,以预测误差类型为输出,建立评估模型,从而得到风电功率预测误差评估区间。最后,利用Elia网站的风电数据进行算例分析。结果表明,所提方法的风电功率误差区间评估效果更优。
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关键词
风电功率
预测误差
风电区间评估
爬坡特征
云模型
误差分类
改进的旋转门算法
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Keywords
wind power
forecasting error
interval estimation of wind power
ramp feature
cloud model
error classification
improved swinging door algorithm
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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