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模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法
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作者 吕昊 陈锦辉 +4 位作者 杜友田 徐式蕴 李宗翰 傅太国屹 刘俊 《电网技术》 北大核心 2025年第8期3314-3323,共10页
经典低阶频率响应模型可快速计算各项频率指标,但由于高比例新能源系统扰动类型多样,运行方式复杂多变,难以准确获取系统参数和扰动功率大小,同时模型本身线性化会引起较大误差,导致频率预测值和实际值存在较大差异。为使频率响应模型... 经典低阶频率响应模型可快速计算各项频率指标,但由于高比例新能源系统扰动类型多样,运行方式复杂多变,难以准确获取系统参数和扰动功率大小,同时模型本身线性化会引起较大误差,导致频率预测值和实际值存在较大差异。为使频率响应模型适应实际应用场景中高精度的要求,该文提出了模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法(model-data driven intelligent enhanced method for frequency stability discrimination,MD-IEFSD),利用扰动初期频率响应数据对模型关键参数进行辨识,建立结合卷积神经网络和注意力机制的CNN-Attention频率参数预测模型,构建了融合参数预测误差和频率响应曲线预测误差的损失函数,引入了参数的敏感性和学习速率的分析,实现了频率稳定性的准确判别。最后以中国电科院万节点测试系统为算例,验证所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 频率稳定 模型-数据融合驱动 参数辨识 卷积神经网络 注意力机制
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正弦削极修正模型的表贴式多相永磁电机模型-数据融合优化设计 被引量:1
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作者 林玥兵 郑晓钦 陈春涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第S01期296-305,共10页
为同时提高推进电机转矩密度与全转矩范围内运行效率,该文针对表贴式多相永磁直驱推进电机,提出一种从磁极局部优化到电机整体模型-数据融合优化的设计方法。首先,综合考虑定子齿槽、磁路饱和、永磁极漏磁等因素对电机气隙磁密的影响,... 为同时提高推进电机转矩密度与全转矩范围内运行效率,该文针对表贴式多相永磁直驱推进电机,提出一种从磁极局部优化到电机整体模型-数据融合优化的设计方法。首先,综合考虑定子齿槽、磁路饱和、永磁极漏磁等因素对电机气隙磁密的影响,对正弦削极下永磁体模型进行修正;其次,通过有限元计算建立数据样本,并分析筛选出与优化目标高度相关的结构尺寸作为显著变量;再次,建立多项式响应面模型,结合基于数据的改进贝叶斯算法反复迭代得到最优解,进而获得全局优化后电机整体设计方案;最后,通过仿真与实验验证磁极局部优化模型的正确性与电机模型-数据融合全局优化设计的有效性。 展开更多
关键词 多相永磁同步电机 永磁体优化 模型-数据融合 全局优化设计
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数据-模型融合驱动的高倍率短时脉冲电池模型
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作者 要宇辉 孙丙香 +4 位作者 张慧敏 马仕昌 赵鑫泽 鲁诗默 朱振威 《电池》 北大核心 2025年第2期232-237,共6页
高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准... 高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准。提出基于一阶等效电路模型和前馈神经网络的数据-模型融合驱动模型。相较于常规等效电路模型,该模型在20 C的短时脉冲工况下,能更精确地模拟电池的电压响应,均方根误差降低了61.29%。 展开更多
关键词 锂离子电池 高倍率短时脉冲工况 等效电路模型 前馈神经网络 数据-模型融合驱动模型
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基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模 被引量:1
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作者 黄师禹 朱林 +2 位作者 胡永浩 陈乐柯 管霖 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第1期150-160,共11页
文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动... 文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先,围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析,提出反映风电场站动态特性的核心因素集合;其次,针对核心因素多且存在相关性这一问题,采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维,去除冗余信息后构建数据特征;然后,引入基于形状的距离度量的聚类算法,实现风电场发电单元分群;最后,以某风电场为例,在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 等值建模 风电场 多时空尺度 降噪自编码器 分群聚类 物理-数据融合模型
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支撑新型配电网数字化规划的图形⁃模型⁃数据融合关键技术 被引量:8
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作者 余涛 王梓耀 +3 位作者 孙立明 曹华珍 吴亚雄 吴毓峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期139-153,共15页
配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图... 配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图纸识别和拓扑智能分析的图形-模型融合技术、基于知识驱动的负荷/新能源推演分析和智能决策的模型-数据融合技术、基于多模态数据融合和多时空数据联动的图形-数据融合技术,尝试打破理论研究与数字化工程的壁垒。最后,对未来新型配电网数字化规划的发展进行思考和展望,为实现“以机为主,人机协同”的大闭环模式提供借鉴。 展开更多
关键词 图形-模型-数据融合 配电网 数字化规划 知识驱动 图计算
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基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测 被引量:4
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作者 邓贤哲 姚伟 +4 位作者 黄伟 翟苏巍 郑超 李文云 文劲宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1551-1562,I0049,I0050,共14页
新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度... 新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度时序数据输入的频率曲线循环预测模型;其次,利用参数辨识方法离线建立各发电集群的通用等值频率响应模型,在此基础上构建系统有功-频率物理机理快速分析模型;最后,串行融合前述频率曲线循环预测模型与有功-频率物理机理快速分析模型,并提出“可信度量化评估指标”,实时分析在线预测过程中不同评估时刻下预测结果的精度,自适应调整输入时序数据长度,直至预测结果满足要求并输出。含风电的IEEE39节点系统的仿真结果表明,所提方法在不同风电渗透率或不同扰动下均能快速、准确地预测暂态频率响应曲线,相较于其他在线预测方法具有更优的评估性能。 展开更多
关键词 数据-模型融合驱动 自适应时间窗预测 暂态频率预测 广域量测技术
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电力系统中数据-物理融合模型的并联模式性能分析 被引量:11
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作者 胡健雄 汤奕 +2 位作者 李峰 王琦 赵璇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期15-24,共10页
随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟... 随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟待深入研究。文中基于电力系统中数据方法与物理方法的特点,针对4种典型数据-物理融合模型分析了其相对应的应用场景;以并联模式为研究对象,分别对比分析了并联模式与单一物理模型和单一数据模型的泛化误差,并提出了融合模型参数的选取方法;推导了并联模式下融合模型的泛化误差上限,并提出了改进融合模型性能的可行性建议;最后,结合暂态功角稳定问题验证了所提假设与结论的合理性。 展开更多
关键词 新型电力系统 数据驱动 数据-物理融合模型 泛化误差 暂态功角
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气候变化影响下作物模型的不确定性 被引量:4
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作者 杨伟才 毛晓敏 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期874-879,902,共7页
作物生理生长过程准确描述及产量的精确估计在社会食品安全和农业生产中起着至关重要的作用.作物生长模型作为一种监测作物生长的数值模拟方法,已被证明是作物生长、产量预测和情景分析的有力工具.然而,在当前气候变化背景下,气候走向... 作物生理生长过程准确描述及产量的精确估计在社会食品安全和农业生产中起着至关重要的作用.作物生长模型作为一种监测作物生长的数值模拟方法,已被证明是作物生长、产量预测和情景分析的有力工具.然而,在当前气候变化背景下,气候走向的不确定性以及极端气候事件的增加,都对粮食生产产生了重大影响,如何对作物生长进行准确模拟成为当前的热点关注话题.同时,除了气候变化的不确定性外,由于作物模型本身是实际作物生长过程的简化,物理结构并不完美,同时数据采集的随机性和初始条件的区域异质性,导致模拟结果不确定性较大.因此,在论述作物模型的国内外研究进展的基础上,探讨气候变化的不确定性对作物模型的影响以及作物模型本身的不确定性,概述了模型-数据融合方法的类型及特点,以及区域尺度上作物模型与遥感数据结合所采用的减小不确定性的方法,以期为相关研究提供一定参考. 展开更多
关键词 作物生长模型 气候变化 不确定性 模型-数据融合 遥感
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Settlement monitoring system of pile-group foundation
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作者 陈志坚 张宁宁 张雄文 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第6期2122-2130,共9页
In order to realize information construction on settlement of pile-group foundation of Sutong Bridge, the monitoring instruments of high-precision micro-pressure sensor and hydrostatic leveling and settlement profiler... In order to realize information construction on settlement of pile-group foundation of Sutong Bridge, the monitoring instruments of high-precision micro-pressure sensor and hydrostatic leveling and settlement profiler were integrated synthetically. A set of practical multi-scale monitoring system on settlement of super-large pile-group foundation in deep water was put forward. The reliable settlement results are obtained by means of multi-sensor data fusion. Finite element model of pile-group foundation is established. By analysis of finite element simulated calculation of pile-group foundation, rules of settlement and uneven settlement obtained by monitoring and calculation results are coincident and the absolute error of settlement between them is 4.7 mm. The research shows that it is reasonable and feasible to monitor settlement of pile-group foundation with the system, and it can provide a method for the same type pile-group foundation in deep water. 展开更多
关键词 pile-group foundation SETTLEMENT monitoring system multi-sensor data fusion
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