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基于旋转门算法的风速和风功率爬坡事件的识别方法及特征分析
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作者 梁志 张哲 +1 位作者 师宇 刘磊 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期821-829,共9页
风速的爬坡事件是风速在短时间内大幅度增加或减少,风电场功率同时发生大幅度改变,影响到电网安全运行,甚至引发电网局部频率降低、电压崩溃等事故。选取风电场内风机和气象铁塔的同期数据,通过旋转门算法(SDA)识别爬坡事件,分析爬坡事... 风速的爬坡事件是风速在短时间内大幅度增加或减少,风电场功率同时发生大幅度改变,影响到电网安全运行,甚至引发电网局部频率降低、电压崩溃等事故。选取风电场内风机和气象铁塔的同期数据,通过旋转门算法(SDA)识别爬坡事件,分析爬坡事件的持续时间、爬坡幅度和变化速率,讨论山地地形对爬坡事件的影响。基于SDA设计了风速和功率的爬坡事件识别算法,算法参数取值为时间阈值4 h、风速阈值6 m·s^(-1)、功率阈值1000 kW,算法的识别效果较好,可有效识别爬坡事件。针对不同风机的爬坡事件识别,建议采用额定风速与切入风速差值的2/3数值作为风速阈值参数,采用额定功率的2/3数值作为功率阈值参数。山地地形对爬坡事件的影响较为显著,爬坡事件与风机处海拔高度、平均风速较为相关,不同地形下风机的爬坡事件的时间比例分布在6.5%~9.8%,平均值为7.8%。 展开更多
关键词 爬坡事件 识别方法 旋转门算法 风电场
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基于改进旋转门算法的船舶综合电力数据压缩技术分析 被引量:3
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作者 商承亚 鲍先强 +2 位作者 付立军 朱琬璐 徐兴华 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期82-88,共7页
[目的]为了积累船舶综合电力大数据资源,特别是在船舶计算资源相对受限的情形下实现对大规模历史数据的有效压缩,提出改进旋转门数据压缩算法。[方法]首先,针对船舶综合电力系统(IPS)实时数据特性,引入数据压缩精度指标,利用期望误差与... [目的]为了积累船舶综合电力大数据资源,特别是在船舶计算资源相对受限的情形下实现对大规模历史数据的有效压缩,提出改进旋转门数据压缩算法。[方法]首先,针对船舶综合电力系统(IPS)实时数据特性,引入数据压缩精度指标,利用期望误差与实际解压缩误差之间的偏差进行负反馈;其次,对压缩偏差?E进行动态调整,降低压缩偏差?E的设置难度;最后,对不同特性的数据序列进行测试。[结果]结果表明,提出的算法能够满足典型船舶综合电力业务中的数据压缩精度,并能在保证精度的前提下维持较高的压缩比,算法实测中压缩率可达初始数据的1/10~1/5。[结论]所提数据压缩算法具备较好的压缩精度和压缩比,能有效提升船舶综合电力历史数据的存储效率。 展开更多
关键词 综合电力系统 数据压缩 旋转门算法 平均绝对误差
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基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略 被引量:8
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作者 曾文序 库少平 郑浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期769-772,共4页
针对无线传感器网络在监测类似室内或大棚等微气候环境数据时,传统的等间隔时间数据采集方法存在数据大量冗余、浪费网络带宽的问题,以及现有自适应变频数据采集策略仍然非常复杂的问题,提出一种基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略... 针对无线传感器网络在监测类似室内或大棚等微气候环境数据时,传统的等间隔时间数据采集方法存在数据大量冗余、浪费网络带宽的问题,以及现有自适应变频数据采集策略仍然非常复杂的问题,提出一种基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略,该策略根据旋转门算法能否"套住"数据以及能连续"套住"数据的次数,自适应地调整数据采集的间隔时间。仿真和实验结果证明,该策略与传统的等间隔时间数据采集方法相比,可以降低数据采集量76%以上,减少数据传输量90%以上。该策略具有创新性,实现简单,不仅可行,而且高效。 展开更多
关键词 微气候环境监测 无线传感器网络 自适应变频 数据采集 旋转门算法
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基于改进旋转门算法的变电站数据压缩存储方法 被引量:4
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作者 于洋 章昊 +3 位作者 王同文 汪伟 边瑞恩 罗念华 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第6期202-208,共7页
为解决变电站数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统接入海量数据引发的数据存储问题,提出一种基于改进旋转门算法的变电站数据压缩存储方法。首先介绍了旋转门有损压缩算法,针对存储频率固定、门限... 为解决变电站数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统接入海量数据引发的数据存储问题,提出一种基于改进旋转门算法的变电站数据压缩存储方法。首先介绍了旋转门有损压缩算法,针对存储频率固定、门限值固定、忽视异常点等缺点,分别提出自适应变频数据存储策略、动态调整门限值策略和异常点记录策略以提高算法精度。其次,针对变电站SCADA系统遥信、遥控、遥调数据采用变位存储方法,遥测数据采用改进旋转门算法。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 旋转门算法 数据压缩 算法改进 SCADA系统
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基于参数自适应旋转门和Bump事件筛选的风电爬坡事件识别 被引量:4
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作者 熊予涵 彭小圣 +3 位作者 杨子民 魏沛杰 邓韦斯 戴仲覆 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期101-110,共10页
风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响... 风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响;然后使用参数自适应选择的旋转门算法,在保留功率波动趋势的同时完成数据压缩;随后设定趋势划分规则并对压缩后数据进行bump事件筛选,建立具有上、下爬坡趋势的数据集;最后根据现有多种定义对风电爬坡事件进行识别。算例结果表明,相较原始旋转门算法,所提方法能够识别到更多爬坡事件的发生,检测率的提升幅度基于定义条件1—3分别为23.28%~53.56%、13.70%~41.51%和12.49%~41.52%。 展开更多
关键词 风电爬坡事件 旋转门算法 新能源 新型电力系统
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面向监测数据压缩的自适应SDT算法 被引量:5
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作者 张宗华 叶志佳 牛新征 《中国测试》 CAS 北大核心 2017年第2期104-108,共5页
为降低IT运维系统的实时监测数据量、提高数据存储效率,提出一种自适应的旋转门算法(adaptive swinging door trending,ASDT)。针对传统SDT算法存在抗噪性弱、参数选取困难等缺陷,ASDT首先通过最小二乘平滑处理,减小噪声数据对SDT趋势... 为降低IT运维系统的实时监测数据量、提高数据存储效率,提出一种自适应的旋转门算法(adaptive swinging door trending,ASDT)。针对传统SDT算法存在抗噪性弱、参数选取困难等缺陷,ASDT首先通过最小二乘平滑处理,减小噪声数据对SDT趋势判断的影响;然后通过改进死区限值过滤算法,对经平滑处理后的数据进行压缩;最后基于相邻压缩区间标准差变化,自适应调整压缩精度参数。实验结果表明:在保证数据保真度的前提下,ASDT的仿真数据和真实数据上的压缩比分别提高60%和24%以上。 展开更多
关键词 数据压缩 旋转门算法 平滑处理 自适应调整
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SCADA中历史数据的SDT算法研究与改进 被引量:8
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作者 徐旭东 付艳萍 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期999-1004,共6页
随着物联网和大数据技术的快速发展,数据采集与监视控制SCADA系统每天采集的数据量呈几何级数增长,传统的数据压缩算法——旋转门算法SDT已经不能满足SCADA系统对历史数据压缩的要求。在深入研究了数据压缩方法尤其是旋转门SDT算法的基... 随着物联网和大数据技术的快速发展,数据采集与监视控制SCADA系统每天采集的数据量呈几何级数增长,传统的数据压缩算法——旋转门算法SDT已经不能满足SCADA系统对历史数据压缩的要求。在深入研究了数据压缩方法尤其是旋转门SDT算法的基础上,提出了一种改进的ASDT算法,并用Java语言加以实现。ASDT算法通过正弦曲线拟合数据以实现数据压缩,与传统SDT算法的性能相比,ASDT算法能取得更好的压缩效果。实验数据结果表明,相对于传统SDT算法,ASDT算法可以在不显著增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。 展开更多
关键词 旋转门算法 历史数据 正弦曲线 压缩误差 压缩比
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ZPW-2000轨道电路故障诊断算法应用研究 被引量:2
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作者 李刚 卢佩玲 杨勇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期53-59,共7页
为预防铁路安全事件的发生,设计ZPW-2000轨道电路故障诊断系统的总体结构,明确4大组成部分,包括数据预处理、数据分析、数据服务及数据应用。首先,通过改进的旋转门转换(SDT)算法对轨道电路电气特性数据进行数据压缩;其次,分段线性拟合... 为预防铁路安全事件的发生,设计ZPW-2000轨道电路故障诊断系统的总体结构,明确4大组成部分,包括数据预处理、数据分析、数据服务及数据应用。首先,通过改进的旋转门转换(SDT)算法对轨道电路电气特性数据进行数据压缩;其次,分段线性拟合轨道电路不同状态下的模拟量数据,计算得到特征值;最后,通过密度聚类的特征提取方法诊断轨道电路故障,并通过系统验证9种常见轨道电路故障。结果表明:改进的SDT算法可以有效对轨道电路电气特性数据进行数据压缩,压缩后的数据经过分段拟合后可以有效提取特征值,应用密度聚类算法可以生成诊断模型,提升轨道电路故障诊断的准确性,从而提高信号设备维护效率和维护水平。 展开更多
关键词 ZPW-2000 轨道电路 故障诊断 旋转门转换(SDT)算法 密度聚类
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改进的SDT算法 被引量:7
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作者 邢锐 祁奇 郑滔 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第2期515-518,528,共5页
数据压缩是减少网络数据流量、避免拥挤、提高控制系统性能的有效手段。针对数据压缩的问题,在分析了一系列现有有损压缩算法基础上,提出了一种新思想,改进了现有的旋转门(Swing Door Trending)算法,在每个存储数据的地方保存了两个有... 数据压缩是减少网络数据流量、避免拥挤、提高控制系统性能的有效手段。针对数据压缩的问题,在分析了一系列现有有损压缩算法基础上,提出了一种新思想,改进了现有的旋转门(Swing Door Trending)算法,在每个存储数据的地方保存了两个有用的数据,并表明了该算法正确性和合理性。实验数据结果表明该算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。 展开更多
关键词 压缩算法 旋转门压缩算法 压缩比 有损压缩 改进算法 线性有损压缩
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一种过程数据有损压缩比的动态控制方法 被引量:4
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作者 刘佳宝 梁奕 方俊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期138-141,共4页
对于涉及使用压缩偏差△E的有损压缩算法(如旋转门算法、矩形波串法、后向斜率法),一般需要长时间的实验才能得到合适的△E。对于测点较多系统简直是一种灾难。因此,△E的设置严重限制了压缩算法的实用性和方便性。鉴于此,提出了以压缩... 对于涉及使用压缩偏差△E的有损压缩算法(如旋转门算法、矩形波串法、后向斜率法),一般需要长时间的实验才能得到合适的△E。对于测点较多系统简直是一种灾难。因此,△E的设置严重限制了压缩算法的实用性和方便性。鉴于此,提出了以压缩比CR(CR=1-压缩后的数据个数/压缩前的数据个数)为导向的动态控制方法。它假定压缩比CR和压缩偏差△E之间存在线性关系。在给定目标压缩比CRdest的条件下,借助于先前一段数据压缩情况,在可调区间[△]Emin,△Emax上动态地调整△E,使实际CRCRdest。该方法的特点在于使得压缩比可控,同时降低了相关压缩算法参数设置难度。 展开更多
关键词 旋转门算法 过程数据 有损压缩 压缩偏差 记录限 压缩比
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基于趋势特征的风电功率爬坡事件检测方法 被引量:7
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作者 张颖超 宗阳 +2 位作者 邓华 成金杰 章璇 《电测与仪表》 北大核心 2020年第18期122-127,132,共7页
风电爬坡事件是风功率波动严重的小概率事件,因此在大数据中快速检测出爬坡事件十分关键。为提高爬坡事件的检测效率,根据爬坡事件蕴含显著的趋势信息,提出一种基于SDT和趋势标记相结合的风电爬坡事件检测方法。采用改进的旋转门算法(S... 风电爬坡事件是风功率波动严重的小概率事件,因此在大数据中快速检测出爬坡事件十分关键。为提高爬坡事件的检测效率,根据爬坡事件蕴含显著的趋势信息,提出一种基于SDT和趋势标记相结合的风电爬坡事件检测方法。采用改进的旋转门算法(SDT)对原始风电功率数据进行分段趋势提取,预提取出可能存在的爬坡事件。为避免漏检、处理不重要的分段,引入趋势标记的方法。根据提出的爬坡检测方法,对上海某风场的数据进行爬坡检测试验。结果表明,对爬坡事件进行分段提取趋势既缩短了爬坡检测时间又提高了爬坡检测精度,具有实际意义。 展开更多
关键词 风电爬坡事件 旋转门算法 趋势提取 分段 爬坡检测
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考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型 被引量:20
12
作者 叶林 路朋 +4 位作者 滕景竹 翟丙旭 吴林林 蓝海波 仲悟之 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期49-58,共10页
随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转... 随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。 展开更多
关键词 风电功率爬坡事件 最优旋转门算法 极限学习机 风电功率预测
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一种视频多模态数据自适应采集策略 被引量:1
13
作者 肖萍 刘荆欣 +1 位作者 王妍 臧洁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期383-391,共9页
针对采集视频数据时存在数据冗余、资源占用多、采集质量低、遗漏关键信息等问题,研究人员提出一种视频多模态数据采集模型.首先,从资源服务器获取热度影响因子及视频数据,将视频数据解析为图像、文本、音频等多模态数据,并建立多模态... 针对采集视频数据时存在数据冗余、资源占用多、采集质量低、遗漏关键信息等问题,研究人员提出一种视频多模态数据采集模型.首先,从资源服务器获取热度影响因子及视频数据,将视频数据解析为图像、文本、音频等多模态数据,并建立多模态视频数据与热度影响因子的时间关联矩阵.其次,通过“熵权法”计算“关注数”、“点赞数”、“弹幕数”、“分享数”及“在看数”5个热度影响因子的权重值,实现视频热度的量化.而后,提出了多分段旋转门(MSDT)数据采集策略,基于视频热度值自适应调整数据采集时间间隔,在视频热度上升、下降及高热度持续阶段增加采集量;反之,降低采集量,在保证采集质量的同时兼顾采集效率.最后,通过对比实验验证所提策略的可行性,结果表明,MSDT能够实现分段动态调整采集频率,降低数据采集误差约24%,降低数据采集量约26%,提高采集效率17%左右. 展开更多
关键词 多模态 视频数据采集 热度因子 自适应策略 多分段旋转门算法
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多时间尺度下光伏出力爬坡事件概率建模与评估研究 被引量:2
14
作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 王丽娟 杨兴武 段善旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3289-3298,共10页
为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的... 为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的爬坡率模型,对短时间尺度下光伏电站发生爬坡事件的概率进行总体评估。最后,采用旋转门算法,并提出一种改进的得分函数和定义的标签向量的方法,对不同天气类型下光伏爬坡事件进行识别筛选,发现长时间尺度下光伏出力爬坡持续时间、爬坡速率和爬坡幅值均呈幂律分布,且晴天与非晴天下3种指标的分布规律有差异。 展开更多
关键词 光伏出力波动 爬坡率 爬坡事件 广义高斯混合模型 旋转门算法
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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
15
作者 姚学忠 尚江峰 +3 位作者 曹晶晶 盛步云 吴志宏 宋寅 《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
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... 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。 展开更多
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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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:11
16
作者 乔妍 韩丽 李梦洁 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期75-84,共10页
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... 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。 展开更多
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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基于IBSO-SDT的风电爬坡事件检测方法 被引量:4
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作者 余洋 陈东阳 +3 位作者 王卜潇 李佳丽 吴玉威 余宗哲 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期348-355,共8页
为提升风电爬坡事件的检测效果,针对含电池储能的风电场,提出基于改进天牛群优化旋转门算法的爬坡事件检测方法。首先,对天牛群搜索算法进行改进,利用其搜索旋转门算法的最优门宽,并据此提取风电功率的特征数据点;然后,对特征数据点进... 为提升风电爬坡事件的检测效果,针对含电池储能的风电场,提出基于改进天牛群优化旋转门算法的爬坡事件检测方法。首先,对天牛群搜索算法进行改进,利用其搜索旋转门算法的最优门宽,并据此提取风电功率的特征数据点;然后,对特征数据点进行处理以消除“凸起”现象,进而连接相邻两个数据点形成一个风电特征时段,将风电特征时段进行分类,结合爬坡方向对其进行编码,并依据编码结果进行合并;接着,结合给出的含电池储能风电场爬坡事件定义,对合并后的风电特征时段进行爬坡事件检测;最后,利用某风电场实际运行数据对检测方法进行仿真,并与多种爬坡事件检测方法进行对比,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 风电场 电池储能 启发式算法 旋转门算法 爬坡事件检测
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