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基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法
1
作者
尼比江·艾力
张林鍹
+5 位作者
李奕超
景雨啸
高金山
王渊
谢明浩
罗晓龙
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第2期543-556,共14页
我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及...
我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及趋势和周期性等内在信息,进行每步分解处理,分别建立分解条件以及自适应更新阈值;为避免过度分解加入自适应重构方法,分解至无高复杂度分量为止,从而实现适应性较强的自适应多步分解。其次,提出WTSSA算法,即通过在麻雀搜索算法(SSA)中融入混沌映射、自适应权重和自适应t分布扰动策略,提升SSA全局搜索和局部探索能力,加快收敛速度,并通过测试函数验证WTSSA算法的卓越性。然后针对AMSD输出的各分量,分别建立由WTSSA优化权重和偏置的深度极限学习机(DELM)模型。最后汇总所有分量的预测数据,合成最终的预测输出。实验结果表明:模型在2组实际铁路沿线风速数据预测性能上提升效果明显,以第1组实验数据为例,本文方法与DELM相比,平均绝对误差(E_(mae))和均方根误差(E_(rmse))分别降低90.32%和82.25%,决定系数(R^(2))提升43.00%。综上所述,研究成果有效克服了风速的非线性特征导致的时迟问题,具有高泛化性能,能够预测短期风速变化,从而帮助铁路系统做出更有效的安全决策,为列车安全运行提供有力的技术支撑。
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关键词
短期风速预测
自适应多步分解
深度极限学习机
改进麻雀搜索算法
铁路沿线风速
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职称材料
基于储能型铁路功率调节器的弱牵引网电压越限抑制措施研究
2
作者
李腾
马永刚
+1 位作者
侯凤娟
梁泽镕
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期115-127,共13页
针对弱电网条件下,牵引网压越限导致的机车不能正常运行问题,采用一种储能型(Energy storage,ES)模块化多电平(Modular multilevel converter,MMC)的铁路功率调节器(Railway power conditioner,RPC),即ES-MMC-RPC,来抑制网压越限。较传...
针对弱电网条件下,牵引网压越限导致的机车不能正常运行问题,采用一种储能型(Energy storage,ES)模块化多电平(Modular multilevel converter,MMC)的铁路功率调节器(Railway power conditioner,RPC),即ES-MMC-RPC,来抑制网压越限。较传统的系统扩容、电容器组的无功补偿电压治理方案,在分区所加装了ES-MMC-RPC,较传统的跟网型电流补偿控制,装置采用了动态性能更好的构网型或三维度支撑控制进行两侧供电臂的功率平衡;装置中的储能也采用了构网型控制,以进一步支撑电压。最后,提出在弱牵引网条件下ES-MMC-RPC装置的三层能量管理策略,通过有功平衡、装置自身及储能的功率支撑对网压进行三重支撑。经仿真验证,改进的构网型控制的ES-MMC-RPC能确保弱电网地区的牵引网压的稳定。
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关键词
弱电网
电压越限
储能型MMC-RPC
跟网型和构网型控制
三维度控制
能量管理
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职称材料
题名
基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法
1
作者
尼比江·艾力
张林鍹
李奕超
景雨啸
高金山
王渊
谢明浩
罗晓龙
机构
新疆大学电气工程学院
清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心
中国
铁路
乌鲁木齐
集团
有限公司
科学研究所
中国
铁路
乌鲁木齐
集团
有限公司
哈密
供电
段
中国铁路乌鲁木齐集团有限公司供电部
出处
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第2期543-556,共14页
基金
中国国家铁路集团有限公司青年专项课题(Q2023T002)
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2022D01C431)。
文摘
我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及趋势和周期性等内在信息,进行每步分解处理,分别建立分解条件以及自适应更新阈值;为避免过度分解加入自适应重构方法,分解至无高复杂度分量为止,从而实现适应性较强的自适应多步分解。其次,提出WTSSA算法,即通过在麻雀搜索算法(SSA)中融入混沌映射、自适应权重和自适应t分布扰动策略,提升SSA全局搜索和局部探索能力,加快收敛速度,并通过测试函数验证WTSSA算法的卓越性。然后针对AMSD输出的各分量,分别建立由WTSSA优化权重和偏置的深度极限学习机(DELM)模型。最后汇总所有分量的预测数据,合成最终的预测输出。实验结果表明:模型在2组实际铁路沿线风速数据预测性能上提升效果明显,以第1组实验数据为例,本文方法与DELM相比,平均绝对误差(E_(mae))和均方根误差(E_(rmse))分别降低90.32%和82.25%,决定系数(R^(2))提升43.00%。综上所述,研究成果有效克服了风速的非线性特征导致的时迟问题,具有高泛化性能,能够预测短期风速变化,从而帮助铁路系统做出更有效的安全决策,为列车安全运行提供有力的技术支撑。
关键词
短期风速预测
自适应多步分解
深度极限学习机
改进麻雀搜索算法
铁路沿线风速
Keywords
short-term wind speed prediction
adaptive multi-step decomposition
deep extreme learning machine
improved sparrow search algorithm
wind speed along railroads
分类号
U298.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于储能型铁路功率调节器的弱牵引网电压越限抑制措施研究
2
作者
李腾
马永刚
侯凤娟
梁泽镕
机构
北京交通大学电气工程学院
中国
铁路
乌鲁木齐
局
集团
有限公司
供电
部
出处
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期115-127,共13页
基金
中国铁路乌鲁木齐局集团科技研究开发计划重点课题资助项目(2022-kj-67)。
文摘
针对弱电网条件下,牵引网压越限导致的机车不能正常运行问题,采用一种储能型(Energy storage,ES)模块化多电平(Modular multilevel converter,MMC)的铁路功率调节器(Railway power conditioner,RPC),即ES-MMC-RPC,来抑制网压越限。较传统的系统扩容、电容器组的无功补偿电压治理方案,在分区所加装了ES-MMC-RPC,较传统的跟网型电流补偿控制,装置采用了动态性能更好的构网型或三维度支撑控制进行两侧供电臂的功率平衡;装置中的储能也采用了构网型控制,以进一步支撑电压。最后,提出在弱牵引网条件下ES-MMC-RPC装置的三层能量管理策略,通过有功平衡、装置自身及储能的功率支撑对网压进行三重支撑。经仿真验证,改进的构网型控制的ES-MMC-RPC能确保弱电网地区的牵引网压的稳定。
关键词
弱电网
电压越限
储能型MMC-RPC
跟网型和构网型控制
三维度控制
能量管理
Keywords
Weak grid
voltage overlimit
energy storage type MMC-RPC
grid following and grid forming
three-degree controls
energy management
分类号
TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法
尼比江·艾力
张林鍹
李奕超
景雨啸
高金山
王渊
谢明浩
罗晓龙
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于储能型铁路功率调节器的弱牵引网电压越限抑制措施研究
李腾
马永刚
侯凤娟
梁泽镕
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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