风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—...风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—长短记忆(LSTM)模型,提出独立预测法、分量预测法和多变量预测法等3种风速与风向联合预测方法,并利用兰新高铁大风监测实测数据对沿线多个基站的短期风速和风向进行同步联合预测。首先,通过归一化预处理原始风向和风速序列,并运用控制变量法确定最优时间步长和模型参数。其次,采用BPTT(Backpropagation Through Time)和Adam算法进行迭代训练,并结合早停法控制收敛,得到优化后的网络结构。最后,利用训练好的LSTM网络,采用3种方法对风速和风向进行联合预测。4个基站的实验结果表明,优化后的LSTM模型可以有效提取风速风向时间序列的长期依赖特征,结合联合预测方法能够实现对风速和风向的高精度同步预测;3种联合预测方法都能在较小范围内准确预测风速和风向,除5520基站外,风速预测误差在15%以内,风向预测误差在20%以内,其中多变量预测法表现出最优的整体预测精度,独立预测法次之。本研究为风速风向的联合预测提供了新的视角,对保障高铁列车运行的安全性具有参考价值。展开更多
随着电网中新能源渗透率的增加,传统火电机组调频已无法满足电能质量需求。针对多源场景中传统自动发电控制系统区域控制误差较大的问题,提出一种基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络(Stackelberg game and improved deep neural net...随着电网中新能源渗透率的增加,传统火电机组调频已无法满足电能质量需求。针对多源场景中传统自动发电控制系统区域控制误差较大的问题,提出一种基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络(Stackelberg game and improved deep neural network,S-DNN)的多源调频协调策略。首先,设计一种改进多层次深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN层、自然梯度提升层、最小二乘支持向量机层顺序递进完成预测、评价、执行动作,输出总调频功率指令。该多层次总调频功率输出模型考虑新能源渗透率对调频系统的动态影响,充分学习历史信息与实时状态中更多的特征,提高了时序调频指令精度。然后基于Stackelberg博弈理论,考虑多源调频特征与协同作用,优化各调频源间的功率分配,提高系统二次调频的经济性。最后,通过算例分析验证了提出的多源调频协调策略的有效性。与传统调频方法相比,所提出的S-DNN多源调频协调策略可有效降低区域控制误差与频率偏差,并降低调频成本。展开更多
文摘风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—长短记忆(LSTM)模型,提出独立预测法、分量预测法和多变量预测法等3种风速与风向联合预测方法,并利用兰新高铁大风监测实测数据对沿线多个基站的短期风速和风向进行同步联合预测。首先,通过归一化预处理原始风向和风速序列,并运用控制变量法确定最优时间步长和模型参数。其次,采用BPTT(Backpropagation Through Time)和Adam算法进行迭代训练,并结合早停法控制收敛,得到优化后的网络结构。最后,利用训练好的LSTM网络,采用3种方法对风速和风向进行联合预测。4个基站的实验结果表明,优化后的LSTM模型可以有效提取风速风向时间序列的长期依赖特征,结合联合预测方法能够实现对风速和风向的高精度同步预测;3种联合预测方法都能在较小范围内准确预测风速和风向,除5520基站外,风速预测误差在15%以内,风向预测误差在20%以内,其中多变量预测法表现出最优的整体预测精度,独立预测法次之。本研究为风速风向的联合预测提供了新的视角,对保障高铁列车运行的安全性具有参考价值。
文摘随着电网中新能源渗透率的增加,传统火电机组调频已无法满足电能质量需求。针对多源场景中传统自动发电控制系统区域控制误差较大的问题,提出一种基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络(Stackelberg game and improved deep neural network,S-DNN)的多源调频协调策略。首先,设计一种改进多层次深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN层、自然梯度提升层、最小二乘支持向量机层顺序递进完成预测、评价、执行动作,输出总调频功率指令。该多层次总调频功率输出模型考虑新能源渗透率对调频系统的动态影响,充分学习历史信息与实时状态中更多的特征,提高了时序调频指令精度。然后基于Stackelberg博弈理论,考虑多源调频特征与协同作用,优化各调频源间的功率分配,提高系统二次调频的经济性。最后,通过算例分析验证了提出的多源调频协调策略的有效性。与传统调频方法相比,所提出的S-DNN多源调频协调策略可有效降低区域控制误差与频率偏差,并降低调频成本。
