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以现场总线控制系统为基础的火电厂全程自动化和信息共享 被引量：15
1
作者 梁庚 白焰 李文 《中国电力》 CSCD 北大核心 2004年第1期66-69,共4页
阐述火电厂生产全过程自动化在现代化生产中的重要意义及现场总线控制系统(FCS)在火电厂全过程自动化的实现中的重要意义。给出以FCS为基础的全程自动化的网络结构并对各部分功能和作用进行阐述和说明;给出实现火电厂全程自动化的关键... 阐述火电厂生产全过程自动化在现代化生产中的重要意义及现场总线控制系统(FCS)在火电厂全过程自动化的实现中的重要意义。给出以FCS为基础的全程自动化的网络结构并对各部分功能和作用进行阐述和说明;给出实现火电厂全程自动化的关键环节——以FCS为基础的过程级内部及其与管理级的通信子系统的实现方案,并对实现方案的选择进行论证。 展开更多
关键词 火电厂 自动化 信息共享 现场总线 控制系统 分散控制系统
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用于网络阅读自动化模式的一种方案
2
作者 梁庚 梁彬 李文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第14期219-221,F003,共4页
指出了当前访问网络数据库,如“CNKI数字图书馆”存在的一些典型问题,并针对这些问题提出了一种基于HTML表单技术和VC++语言的自动化模式的解决方案,给出了方案的设计与实现的完整过程。该方案的软件应用结果表明,这种方案通用性和可扩... 指出了当前访问网络数据库,如“CNKI数字图书馆”存在的一些典型问题,并针对这些问题提出了一种基于HTML表单技术和VC++语言的自动化模式的解决方案,给出了方案的设计与实现的完整过程。该方案的软件应用结果表明,这种方案通用性和可扩展性强、简便易行,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 网络数据库 自动臀录 HTML VC++ 挂钩机制
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现场总线控制系统在链条炉综合自动化中的应用
3
作者 梁庚 李文 白焰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期539-541,共3页
采用国际先进现场总线技术为国内一家采用链条炉生产的大型供热企业实施位于现场级、全面、彻底分散的自动化方案。以充分体现出现场总线控制系统在现场级的优势为系统设计的主要原则,系统设计的主要内容包括对系统关键参数的控制方案... 采用国际先进现场总线技术为国内一家采用链条炉生产的大型供热企业实施位于现场级、全面、彻底分散的自动化方案。以充分体现出现场总线控制系统在现场级的优势为系统设计的主要原则,系统设计的主要内容包括对系统关键参数的控制方案等。实现对水位和燃烧子系统的控制。采用梯度法实现最佳风煤比的寻优控制。构建基于现场总线网络和以太网络的整体控制体系,全面实现电气和仪表控制的自动化、数字化、网络化和信息化。工程项目运行实践表明,该系统取得优越的控制性能和经济性能指标,取得了显著的经济效益。 展开更多
关键词 现场总线 链条炉 综合自动化 控制系统 网络
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基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法 被引量：1
4
作者 李盛涛 侯立群 董亚松 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1313-1327,共15页
针对现有方法中表盘关键信息提取过程繁琐、读数误差较大和相机抖动导致的运动模糊问题,提出了一种基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法。首先,构建兼顾精度和轻量化的R-YOLOv7算法实现指针式仪表表盘和表盘关键信息检测... 针对现有方法中表盘关键信息提取过程繁琐、读数误差较大和相机抖动导致的运动模糊问题,提出了一种基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法。首先,构建兼顾精度和轻量化的R-YOLOv7算法实现指针式仪表表盘和表盘关键信息检测;然后,设计了MIMO-CTFNet算法以实现运动模糊仪表图像的复原;最后,利用提取的表盘关键信息进行基于小刻度线的角度法读数。实验结果表明改进后的R-YOLOv7在表盘关键信息检测数据集上所需的参数量、FLOPs、ADT和mAP50:95分别为12M个、60.30G次、17.04ms和86.5%;改进后的MIMO-CTFNet算法在采集的运动模糊数据集上的PSNR和SSIM分别达到33.05 dB和0.9353;该读数方法的读数最大引用误差为0.35%,需要运动模糊处理和无需运动模糊处理的图像读数时间分别为0.561 s和0.128 s,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 指针式仪表 R-YOLOv7 MIMO-CTFNet 自动读数 轻量化
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基于OU过程和Vine-Copula的多风电场短期风速预测 被引量：3
5
作者 王东风 张博洋 +1 位作者 李青博 黄宇 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期529-538,共10页
针对风电场各风电机组风速间复杂的时空相关性问题,提出一种基于(Ornstein-Uhlenbeck,OU)过程与Vine-Copula建模的多风电场短期风速预测方法。该方法首先根据风速的物理特性,研究风速与湍流强度之间的关系,并根据各季节风速的不同分布... 针对风电场各风电机组风速间复杂的时空相关性问题,提出一种基于(Ornstein-Uhlenbeck,OU)过程与Vine-Copula建模的多风电场短期风速预测方法。该方法首先根据风速的物理特性,研究风速与湍流强度之间的关系,并根据各季节风速的不同分布确立其相应的OU随机过程实现风速模拟;然后,通过构建Vine-Copula模型对风电场内多风电机组风速相关性进行分析;最后,将模拟值归一化处理后代入Vine-Copula的分位数回归模型,实现各风电机组的短期风速预测。应用OU随机过程,可为准确的风速预测奠定基础;通过Vine-Copula建模,可解决风速空间相关性问题。以中国北方某电场风电机组实测数据进行验证,在单步和多步预测中,所提方法的均方根误差RMSE相较于传统方法分别降低了2.68%、9.94%、23.79%、32.10%,提高了风速预测的准确性。 展开更多
关键词 风电场 风电机组 风速 预测 随机过程 Vine-Copula 奥恩斯坦-乌伦贝克过程
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考虑季节性与趋势特征的光伏功率预测模型研究 被引量：1
6
作者 王东风 李青博 +1 位作者 张博洋 黄宇 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期348-356,共9页
针对光伏功率预测中未充分考虑光伏功率季节性与趋势特征的问题,提出一种基于Neural-Prophet(NP)与深度神经网络的光伏功率预测方法。首先,通过互信息法筛选出影响光伏功率的主要因素,利用NP模型对光伏功率建模得到光伏功率的季节性与... 针对光伏功率预测中未充分考虑光伏功率季节性与趋势特征的问题,提出一种基于Neural-Prophet(NP)与深度神经网络的光伏功率预测方法。首先,通过互信息法筛选出影响光伏功率的主要因素,利用NP模型对光伏功率建模得到光伏功率的季节性与趋势特征,将季节性与趋势特征及主要影响因素作为模型输入。其次,采用改进残差网络(ResNet)和双向门控循环单元(BiGRU)建立NP-ResNet-BiGRU光伏功率预测模型并完成光伏功率预测。利用春夏秋冬四季的数据进行实验,结果显示相较于其他方法,所提方法的MAE至少提升7.44%,RMSE至少提升4.62%。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 神经网络 残差网络 Neural-Prophet
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融合持续同调-CNN的灰度化光伏红外图像的识别和分类 被引量：2
7
作者 孙海蓉 唐振超 +1 位作者 张洪玮 周黎辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期321-328,共8页
针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的... 针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的图像进行持续同调计算,得到条形码,从条形码中提取其拓扑特征组成新的图像;最后,用卷积神经网络对新的图像进行识别和分类。实验结果表明,灰度化后的光伏红外图像是一个单通道图像,计算量更小;提取的光伏红外热斑图像拓扑特征更易识别和分类,准确率更高。 展开更多
关键词 特征提取 卷积神经网络 持续同调 拓扑数据分析 拓扑特征 识别和分类
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基于改进Swin Transformer的人脸活体检测 被引量：2
8
作者 王旭光 卜辰宇 时泽宇 《中国测试》 北大核心 2025年第6期31-39,共9页
随着人脸识别技术的发展,人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式,面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此,该文提出一种改进的Swin Transformer模型... 随着人脸识别技术的发展,人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式,面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此,该文提出一种改进的Swin Transformer模型,即CDCSwin-T(central difference convolution Swin Transformer)模型。该模型以Swin Transformer为主干,利用其滑动窗口注意力机制提取人脸全局信息,同时引入中心差分卷积(central difference convolution,CDC)模块提取人脸局部信息,加强主干模型捕获真假人脸差异的能力,从而增强其面对未知攻击的鲁棒性;另外在主干模型中引入瓶颈注意力模块,引导模型关注人脸关键信息,加速模型训练;最终将主干模型不同阶段的多尺度信息进行自适应融合,进一步提升该文模型的泛化能力。CDCSwin-T模型在OULU-NPU数据集4个协议上的平均分类错误率(ACER)分别为0.2%,1.1%,(1.1±0.6)%,(2.8±1.4)%,在CASIA-MFSD和REPLAYATTACK数据集跨库测试上的半错误率(HTER)分别为14.1%,22.9%,均优于当前的主流模型,表明其面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力均有所提升。 展开更多
关键词 人脸活体检测 Swin Transformer 瓶颈注意力模块 特征融合
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基于级联查询-位置关系的输电线路多金具检测方法 被引量：1
9
作者 翟永杰 王璐瑶 +3 位作者 赵晓瑜 胡哲东 王乾铭 王亚茹 《图学学报》 北大核心 2025年第2期288-299,共12页
针对输电线路航拍图像的金具目标尺寸小与密集遮挡问题,提出了基于级联查询-位置关系的输电线路多金具检测方法(CQPR)。首先提出了级联稀疏查询模块,通过小尺度特征图上小目标的粗略位置来查询大尺度特征图中的小目标精确位置,提高小目... 针对输电线路航拍图像的金具目标尺寸小与密集遮挡问题,提出了基于级联查询-位置关系的输电线路多金具检测方法(CQPR)。首先提出了级联稀疏查询模块,通过小尺度特征图上小目标的粗略位置来查询大尺度特征图中的小目标精确位置,提高小目标金具检测的准确性。接着,提出了位置特征关系模块(PRM),通过利用图像中不同金具之间的位置关系建立PRM,提取金具位置关系,丰富遮挡区域的特征,进而优化了密集遮挡下的金具检测效果。多个基线模型上的实验结果表明,将CQPR应用到基线检测框架时,Faster R-CNN,Cascade R-CNN,Libra R-CNN和Dynamic R-CNN的准确率分别达到82.9%,82.4%,83.7%和77.3%,优于其他先进目标检测模型,对其中小目标金具和存在遮挡情况的金具检测准确率的提高较为明显,推理速度也有一定的提高,同时兼顾定位精度与检测实时性。 展开更多
关键词 输电线路 金具 深度学习 目标检测 小目标 密集遮挡
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基于持续同调算法的光伏热斑识别与分类方法 被引量：1
10
作者 孙海蓉 张洪玮 +1 位作者 唐振超 周黎辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期285-292,共8页
针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三... 针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三维坐标系形成三维点云,然后进行持续同调计算,预先提取出图片内部所包含的拓扑特征,再将提取出的特征向量化处理后以固定的顺序排列,映射到图像的像素中去,并与图片的亮度及对比度特征相结合,最后将处理后的图像数据输入到调整后的LeNet-5卷积神经网络模型中,实现对光伏红外热斑的分类识别,并通过混淆矩阵计算各项性能指标,以评估模型的性能。实验结果表明,该模型有效地提取出隐藏在图像内部的高维拓扑特征,并与其他特征进行有利地互补结合,解决图像数据无法直接输入到持续同调算法中以及高维度拓扑特征无法直接作为深度学习模型输入的问题,同时提高了光伏红外热斑的分类识别准确率,且显著减少了所需的计算资源。 展开更多
关键词 光伏组件 特征提取 卷积神经网络 拓扑数据分析 持续同调 光伏热斑
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单目RGB穿衣人体的手部精细化重建
11
作者 张冀 任志鹏 +3 位作者 张荣华 苑朝 翟永杰 余正秦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期300-306,共7页
为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题,提出了一种结合ECON与MANO手部模型,实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法H-ECON(hand-focused explicit clothed humans obtained from normals)。具体而言,该... 为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题,提出了一种结合ECON与MANO手部模型,实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法H-ECON(hand-focused explicit clothed humans obtained from normals)。具体而言,该方法首先以类型无关的手部检测器聚焦手部区域并进行翻转和裁剪;然后,引入注意力机制用于增强对手部区域的感知能力,空洞螺旋卷积则更好地捕捉手部不同尺度的特征;最后,独特的融合模块确保了手部重建与整身模型的融合效果。在FreiHAND和HanCo公开数据集上与其他方法的定量定性对比结果表明了H-ECON的有效性,其独立手部模块明显优于ECON中的替代手部模块。H-ECON实现了对人体手部几何和姿态变化的精确描述,进一步缩小了2D图像生成到3D人体网格之间的差距。 展开更多
关键词 手部重建 穿衣人体 注意力机制 空洞螺旋卷积 深度几何学习
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基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测
12
作者 张妍 赵春泓 +1 位作者 李冰 刘溢槟 《红外技术》 北大核心 2025年第8期1018-1026,共9页
针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改... 针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改进主干网络中的深度可分离卷积模块,精细化地提取缺陷的特征,提高模型的特征提取能力。在颈部网络中,提出RepBi-PANCARAFE结构来提升模型的检测精度。采用双向级联特征融合结构RepBi-PAN,增强深层特征和浅层特征之间的信息交互和特征融合;引入特征上采样算子CARAFE,在更大的感受野范围内捕获和整合上下文语义信息。实验结果表明,RT-DETR-SRC模型的mAP50和mAP50:95相较于基线模型分别提升了4.5%和4.1%,能够有效地识别红外图像中的热斑缺陷。 展开更多
关键词 光伏组件 红外图像 目标检测 热斑检测 RT-DETR
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基于YOLOv8n-Aerolite的轻量化蝴蝶兰种苗目标检测算法
13
作者 翟永杰 田济铭 +3 位作者 陈鹏晖 王家豪 胡东阳 徐大伟 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期220-229,共10页
小型植物组织检测对植物自动化培养产业的发展具有重要意义,为了提升蝴蝶兰种苗夹取点视觉检测效率以及解决现有模型参数量较大,检测速度较慢的问题,该研究提出了一种轻量化目标检测算法YOLOv8n-Aerolite。首先,采用StarNet作为主干网络... 小型植物组织检测对植物自动化培养产业的发展具有重要意义,为了提升蝴蝶兰种苗夹取点视觉检测效率以及解决现有模型参数量较大,检测速度较慢的问题,该研究提出了一种轻量化目标检测算法YOLOv8n-Aerolite。首先,采用StarNet作为主干网络,在此基础上增加嵌入大核可分离卷积的池化层SPPF_LSKA(large-separable-kernel-attention),实现轻量化的同时保证准确率;然后在颈部网络中采用结合StarBlock的C2f_Star模块,提高模型对蝴蝶兰种苗检测的准确率;最后,采用以共享卷积为基础的轻量级检测头Detect_LSCD(lightweight shared convolutional detection head),提升模型对小目标检测的精度和速度。在对蝴蝶兰种苗图像数据集的目标检测试验中,YOLOv8n-Aerolite算法的平均推理速度达到了435.8帧/s,精确度达91.1%,权重文件大小仅为3.1 MB,对于夹取点所在小目标检测精度达91.6%,在种苗夹取试验中成功率为78%,研究结果可为发展小型作物自动化栽培技术提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv8n 蝴蝶兰种苗 轻量化 检测速度 小目标检测
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VDD-YOLO:用于车辆变形损伤的评估方法
14
作者 翟永杰 朱浩硕 +3 位作者 李佳蔚 周迅琪 刘璇 王乾铭 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第29期12560-12569,共10页
针对车辆智能定损领域中存在的损伤目标类间特征相似性高而导致的区分效果较差等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的车辆变形类检测方法(vehicle deformation detection,VDD-YOLO)。首先,在模型的主干网络加入空间的混合注意力模块(mixed ... 针对车辆智能定损领域中存在的损伤目标类间特征相似性高而导致的区分效果较差等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的车辆变形类检测方法(vehicle deformation detection,VDD-YOLO)。首先,在模型的主干网络加入空间的混合注意力模块(mixed spatial channel attention,MSCA),使模型能够提取更加丰富的样本特征,进而提升对判别性特征的提取能力;其次,对损失函数进行优化,使用Focal-EIoU作为损失函数增强模型锚框回归质量,进而提高模型定位精确率;最后,针对变形损伤中的难检测样本,使用了一种平衡因子调控方法,使得模型更专注于难检测样本的特征捕捉,从而提高模型对难检测类别的识别效果。实验结果表明,VDD-YOLO算法提高了三类损伤的平均检测精度,mAP50达到43.9%,相较于基线模型提高3.8%。此外,所提出的算法相较于其他主流先进实例分割算法在模型精度和困难样本检测上均有显著优越性,为车辆智能定损提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 变形类损伤 YOLOv7 混合注意力 平衡因子 智能定损系统
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基于自适应特征融合金字塔与注意力机制的输电线路绝缘子缺陷检测方法
15
作者 翟永杰 翟邦朝 +3 位作者 胡哲东 杨珂 王乾铭 赵晓瑜 《图学学报》 北大核心 2025年第5期950-959,共10页
针对输电线路绝缘子缺陷样本中存在的复杂背景干扰及缺陷区域尺度不一问题,提出了一种基于自适应融合特征金字塔与注意力机制的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,利用自适应融合模块(AF)来处理不同尺度的特征信息,并将其集成到特征金... 针对输电线路绝缘子缺陷样本中存在的复杂背景干扰及缺陷区域尺度不一问题,提出了一种基于自适应融合特征金字塔与注意力机制的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,利用自适应融合模块(AF)来处理不同尺度的特征信息,并将其集成到特征金字塔网络之中,以缓解绝缘子航拍图像中存在的缺陷区域尺度不一问题。然后,基于注意力机制的缺陷特征细化模块(DFRM),通过增大感受野以及捕获缺陷区域的上下文特征来应对复杂背景噪声所带来的干扰。最后,将改进后的算法应用到真实输电线路绝缘子缺陷数据集进行实验。实验结果表明,该方法在绝缘子缺陷检测任务中优于其他方法,相较于基线模型准确率提升了5.7%,为电网智能巡检提供了一种有效方案。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 特征融合 注意力机制 目标检测 多尺度特征
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传感器劣化下控制系统性能评价及寿命预测
16
作者 王印松 闫鑫 《控制工程》 北大核心 2025年第6期961-968,共8页
由于控制系统中的元件在使用过程中会逐步劣化,进而导致整个系统在长期的运行过程中性能不断下降,直至最后因无法完成预期控制目标而寿命终止。为准确评估控制系统性能及进行健康管理,提出了一种改进巴氏距离指标的控制系统性能评价方法... 由于控制系统中的元件在使用过程中会逐步劣化,进而导致整个系统在长期的运行过程中性能不断下降,直至最后因无法完成预期控制目标而寿命终止。为准确评估控制系统性能及进行健康管理,提出了一种改进巴氏距离指标的控制系统性能评价方法,引入权重系数减少数据中的各类噪声对评价值的干扰,并采用核密度估计法获取系统性能评价值。此外,在仅考虑控制系统中的传感器发生劣化的情况下,以新指标作为性能评价准则,确定控制系统的性能失效阈值与寿命阈值;采用非线性Wiener过程进行建模并预测其剩余寿命分布。通过三容水箱液位控制系统仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 传感器劣化 改进巴氏距离 反馈控制系统 性能评价 寿命预测
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基于变量选择和POA-NARX的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型
17
作者 赵征 梁磊 刘赛恒 《动力工程学报》 北大核心 2025年第4期592-601,共10页
针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态... 针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。通过机理分析SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度的影响因素,初筛特征变量;利用改进的快速相关过滤(FCBF)算法选择高相关变量,去除强冗余的变量;再利用数据趋势分析法和互信息算法进行迟延估计;最后利用鹈鹕优化算法确定最佳系统变量阶次,建立SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。实验结果表明:经过变量筛选和时滞分析的NARX动态模型准确性显著提升;POA-NARX模型的预测效果明显优于其他他软测量模型。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 SNCR 快速相关过滤算法 NARX神经网络 鹈鹕优化算法 软测量
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锅炉汽包水位的积分时滞型自抗扰控制
18
作者 孙明 徐文鑫 +1 位作者 邹浓茂 赵吉兴 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第17期6874-6885,I0022,共13页
在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控... 在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控对象近似成积分加时滞的标称模型,然后,引入控制量时延环节以使扩张状态观测器的两个输入信号相位近似同步,最后,采用双轨迹法求解出积分时滞型自抗扰控制器的控制参数稳定域。仿真算例表明,对比其他几种典型控制算法,所提控制方法在设定值跟踪、抑制干扰以及鲁棒性等方面具有更为优良的性能。进一步,基于某600 MW亚临界燃煤机组进行给水系统的实验结果也表明,在机组稳定工况和大范围变工况两种条件下,积分时滞型自抗扰控制品质满足电力行业标准的指标要求,且相比原始的串级三冲量比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制策略水位偏差更小,定负荷时偏差≤1.5 mm,变负荷时偏差≤2.1 mm,展现了所提控制策略在机组深度调峰和性能优化等方面的良好应用前景。 展开更多
关键词 锅炉汽包水位 非自平衡过程 积分时滞模型 自抗扰控制 稳定域
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基于主从博弈的飞轮储能参与调频市场出清机制
19
作者 刘长良 黄金龙 +3 位作者 张启亮 赵亚 刘卫亮 刘帅 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期88-96,共9页
针对传统边际出清方法过度关注调频性能、忽视成本效益的问题,提出一种基于主从博弈的飞轮储能调频市场出清机制。首先,建立飞轮储能充放电成本模型;其次,考虑飞轮储能、火电机组、风电场的运行约束,以最小化调频成本和辅助费用为目标,... 针对传统边际出清方法过度关注调频性能、忽视成本效益的问题,提出一种基于主从博弈的飞轮储能调频市场出清机制。首先,建立飞轮储能充放电成本模型;其次,考虑飞轮储能、火电机组、风电场的运行约束,以最小化调频成本和辅助费用为目标,使用主从博弈方法优化报价;最后,根据实时调频需求按照边际价格排序进行出清。仿真结果表明,该机制可确保飞轮储能在调频市场中的合理中标率和收益,有助于降低总调频成本并提高系统整体调频性能。相比传统方法,该方法可提高机组调频收益,有效促进新能源消纳。 展开更多
关键词 飞轮 储能 风电机组 调频 主从博弈 火电机组 出清
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基于音频信号的气固两相流检测方法研究
20
作者 仝卫国 门国悦 +1 位作者 蔡天娇 崔建昕 《计量学报》 北大核心 2025年第3期383-390,共8页
利用气固两相流在管道流动中产生的音频信号包含大量流体信息的特点,将音频信号引入气固两相流检测。提出一种基于音频信号的气固两相流分类的检测方法:对音频信号利用小波包分析进行多尺度分析,其去噪效果优于集合经验模态分解重构方... 利用气固两相流在管道流动中产生的音频信号包含大量流体信息的特点,将音频信号引入气固两相流检测。提出一种基于音频信号的气固两相流分类的检测方法:对音频信号利用小波包分析进行多尺度分析,其去噪效果优于集合经验模态分解重构方法。在重构后的音频信号中选取梅尔频率倒谱系数(MFCCs)作为特征,输入到长短期记忆(LSTM)递归神经网络中。实验结果表明,在气固两相流的弯管处上升段所收集到的音频信号的幅值更大,适合安装采样设备。检测方法对实验中6种流动状态的气固两相流分类效果好,准确率为96.11%,证明了音频信号在气固两相流检测中的可行性。 展开更多
关键词 流量计量 气固两相流 小波包分解 音频信号 梅尔倒谱系数 长短期记忆递归神经网络
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