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基于相似日与BA-WNN的分布式光伏数据虚拟采集方法
被引量:
18
1
作者
葛磊蛟
秦羽飞
+1 位作者
刘嘉恒
白星振
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期8-14,共7页
我国分布式光伏电站具有点多面广、分散无序等特点,这使得光伏运维数据采集面临投资成本巨大且实时采集任务繁重等难题。提出一种基于相似日、蝙蝠算法与小波神经网络(BA-WNN)相结合的分布式光伏数据虚拟采集方法,实现在同一区域内仅1...
我国分布式光伏电站具有点多面广、分散无序等特点,这使得光伏运维数据采集面临投资成本巨大且实时采集任务繁重等难题。提出一种基于相似日、蝙蝠算法与小波神经网络(BA-WNN)相结合的分布式光伏数据虚拟采集方法,实现在同一区域内仅1座分布式光伏电站安装完备的数据采集装置、其他分布式光伏电站安装价格较低的电流采集终端的场景下,完成区域范围内所有电站运维数据的虚拟采集。利用灰色关联度与余弦相似度构成相似性综合指标进行相似日的选取并建立相似日样本集;利用蝙蝠算法对小波神经网络的权值、伸缩因子与平移因子进行不断调整优化,并利用训练好的BA-WNN模型进行区域范围内分布式光伏电站出力数据的“实时+虚拟”采集。以区域范围内9座分布式光伏电站为例,验证了所提方法的可行性与有效性。
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关键词
分布式光伏
相似
日
相似性综合指标
蝙蝠算法
小波神经网络
虚拟采集
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职称材料
规模化养殖鸡舍环境温度虚拟采集方法研究
2
作者
贾宇琛
付安楠
+2 位作者
李丽华
胡长增
霍利民
《农业机械学报》
2025年第8期644-654,共11页
目前,在畜禽养殖高度集约化发展背景下,禽舍数智化管控尤为重要,海量信息收集支撑数据模型构建与物联网实体节点数量受限之间的矛盾是目前面临的一个问题。提出了一种结合当前参考点和历史数据的鸡舍温度虚拟采集方法。首先,采用计算流...
目前,在畜禽养殖高度集约化发展背景下,禽舍数智化管控尤为重要,海量信息收集支撑数据模型构建与物联网实体节点数量受限之间的矛盾是目前面临的一个问题。提出了一种结合当前参考点和历史数据的鸡舍温度虚拟采集方法。首先,采用计算流体动力学(CFD)模拟来分析和确定鸡舍内部温度分布和环境特点,根据CFD模拟结果初步划分采集区域。然后,结合灰色关联度与余弦相似度分析,有效识别出与关键未监测区域的温度高度相关的参考点。最后,采用XGBoost和WOA-BiLSTM等人工智能算法,预测未直接监测区域的温度。通过在河北省邢台市某蛋鸡养殖场测试,所部署的10个虚拟采集点数据与实际数据平均绝对误差小于0.25℃,保证数据可靠性的同时为禽舍数智化管控建模提供了足够的数据量,为智慧农业实践提供了技术基础。
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关键词
鸡舍
环境温度
虚拟采集
BiLSTM模型
相似性综合指标
鲸鱼算法
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职称材料
题名
基于相似日与BA-WNN的分布式光伏数据虚拟采集方法
被引量:
18
1
作者
葛磊蛟
秦羽飞
刘嘉恒
白星振
机构
天津大学智能电网教育部重点实验室
山东科技大学电气与自动化工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期8-14,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1500800)
国家自然科学基金资助项目(51807134)
国家电网有限公司总部科技项目(高渗透率分布式光伏接入电网动态特性及稳定运行控制技术研究)。
文摘
我国分布式光伏电站具有点多面广、分散无序等特点,这使得光伏运维数据采集面临投资成本巨大且实时采集任务繁重等难题。提出一种基于相似日、蝙蝠算法与小波神经网络(BA-WNN)相结合的分布式光伏数据虚拟采集方法,实现在同一区域内仅1座分布式光伏电站安装完备的数据采集装置、其他分布式光伏电站安装价格较低的电流采集终端的场景下,完成区域范围内所有电站运维数据的虚拟采集。利用灰色关联度与余弦相似度构成相似性综合指标进行相似日的选取并建立相似日样本集;利用蝙蝠算法对小波神经网络的权值、伸缩因子与平移因子进行不断调整优化,并利用训练好的BA-WNN模型进行区域范围内分布式光伏电站出力数据的“实时+虚拟”采集。以区域范围内9座分布式光伏电站为例,验证了所提方法的可行性与有效性。
关键词
分布式光伏
相似
日
相似性综合指标
蝙蝠算法
小波神经网络
虚拟采集
Keywords
distributed photovoltaic
similar day
similarity composite index
bat algorithm
wavelet neural net⁃work
virtual acquisition
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
规模化养殖鸡舍环境温度虚拟采集方法研究
2
作者
贾宇琛
付安楠
李丽华
胡长增
霍利民
机构
河北农业大学信息技术学院
出处
《农业机械学报》
2025年第8期644-654,共11页
基金
河北省现代农业产业技术体系建设专项资金项目(HBCT2024260203、HBCT2024270208)
河北省科技计划项目(22326607D)。
文摘
目前,在畜禽养殖高度集约化发展背景下,禽舍数智化管控尤为重要,海量信息收集支撑数据模型构建与物联网实体节点数量受限之间的矛盾是目前面临的一个问题。提出了一种结合当前参考点和历史数据的鸡舍温度虚拟采集方法。首先,采用计算流体动力学(CFD)模拟来分析和确定鸡舍内部温度分布和环境特点,根据CFD模拟结果初步划分采集区域。然后,结合灰色关联度与余弦相似度分析,有效识别出与关键未监测区域的温度高度相关的参考点。最后,采用XGBoost和WOA-BiLSTM等人工智能算法,预测未直接监测区域的温度。通过在河北省邢台市某蛋鸡养殖场测试,所部署的10个虚拟采集点数据与实际数据平均绝对误差小于0.25℃,保证数据可靠性的同时为禽舍数智化管控建模提供了足够的数据量,为智慧农业实践提供了技术基础。
关键词
鸡舍
环境温度
虚拟采集
BiLSTM模型
相似性综合指标
鲸鱼算法
Keywords
chicken house
ambient temperature
virtual acquisition
BiLSTM model
composite similarity index
whale optimization algorithm(WOA)
分类号
S24 [农业科学]
S831 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相似日与BA-WNN的分布式光伏数据虚拟采集方法
葛磊蛟
秦羽飞
刘嘉恒
白星振
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021
18
在线阅读
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职称材料
2
规模化养殖鸡舍环境温度虚拟采集方法研究
贾宇琛
付安楠
李丽华
胡长增
霍利民
《农业机械学报》
2025
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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