期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
矩形舵面应变模态测试中的传感器优化布置
被引量：
2
1
作者
吴向余
贺旭东
+1 位作者
屈冲霄
陈怀海
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期913-917,1033,1034,共7页
针对矩形舵面结构应变模态测试中信噪比低、模态阶次遗漏等问题,研究了应变传感器的优化布置方法。首先,建立应变传感器布置的动力学模型;其次,基于应变振型,研究了有效独立法(effective independence,简称EI)、MinMAC法(minimize modal...
针对矩形舵面结构应变模态测试中信噪比低、模态阶次遗漏等问题,研究了应变传感器的优化布置方法。首先,建立应变传感器布置的动力学模型;其次,基于应变振型,研究了有效独立法(effective independence,简称EI)、MinMAC法(minimize modal assurance criteria,简称MinMAC)和奇异值分解法(singular value decomposition,简称SVD)的应用;最后,利用振动台对矩形舵面模型进行了实验验证。结果表明:测点优化前,应变响应信号缺少第2阶模态信息,应变振型向量正交性差;测点优化后,根据应变响应信号能够准确识别第2阶固有频率和阻尼比,振型向量的正交性得到改善。该优化后结果验证了传感器优化布置的必要性和有效性。
展开更多
关键词
传感器优化布置
矩形舵面
应变测试
模态识别
模态指示函数曲线
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于深度强化学习的海上风电集群自进化功率平滑控制方法
被引量：
12
2
作者
宋伟业
刘灵玥
+5 位作者
阎洁
王航宇
何书凯
韩爽
王明辉
刘永前
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第3期36-46,共11页
海上风电集群的风速时空相关性强,加剧了整体有功输出的波动幅度,大规模并网对电力系统的影响更为突出,海上风电集群有功输出平滑控制是解决上述问题的关键手段。传统方法的优化效率低、难以支撑高频率控制,且对预测误差、执行偏差灵敏...
海上风电集群的风速时空相关性强,加剧了整体有功输出的波动幅度,大规模并网对电力系统的影响更为突出,海上风电集群有功输出平滑控制是解决上述问题的关键手段。传统方法的优化效率低、难以支撑高频率控制,且对预测误差、执行偏差灵敏度过高。因此,提出了“策略离线训练、在线快速寻优、控制效果自进化”的控制架构,建立了深度强化学习的海上风电集群有功输出平滑控制模型。首先,提出了面向集群功率平滑控制的短期收益函数,基于马尔科夫决策过程模型求解最优指令;其次,提出了面向功率策略校准的长期收益Policy函数,根据历史反馈数据有效矫正控制偏差;最后,建立了智能体状态、控制收益和控制决策之间映射的深度神经网络模型,实现基于深度确定性策略梯度算法的智能体训练与求解。算例结果表明:在平均风速为7.5m/s的给定风况下,所提方法能够降低功率波动幅度达20%,同时将发电量损失控制在5%以内。
展开更多
关键词
风电集群
有功功率控制
深度强化学习
波动平抑
控制偏差修正
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
被引量：
8
3
作者
吴永斌
张建忠
+1 位作者
邓富金
黄树帮
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期141-148,共8页
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利...
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。
展开更多
关键词
风电场
风功率数据
异常识别
方差变化率判据
四分位
智能运维
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
矩形舵面应变模态测试中的传感器优化布置
被引量：
2
1
作者
吴向余
贺旭东
屈冲霄
陈怀海
机构
南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室
江苏金风软件技术有限公司
中国飞行试验研究院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期913-917,1033,1034,共7页
文摘
针对矩形舵面结构应变模态测试中信噪比低、模态阶次遗漏等问题,研究了应变传感器的优化布置方法。首先,建立应变传感器布置的动力学模型;其次,基于应变振型,研究了有效独立法(effective independence,简称EI)、MinMAC法(minimize modal assurance criteria,简称MinMAC)和奇异值分解法(singular value decomposition,简称SVD)的应用;最后,利用振动台对矩形舵面模型进行了实验验证。结果表明:测点优化前,应变响应信号缺少第2阶模态信息,应变振型向量正交性差;测点优化后,根据应变响应信号能够准确识别第2阶固有频率和阻尼比,振型向量的正交性得到改善。该优化后结果验证了传感器优化布置的必要性和有效性。
关键词
传感器优化布置
矩形舵面
应变测试
模态识别
模态指示函数曲线
Keywords
sensor optimal placement
cantilever plate
strain test
modal identification
modal indicator function(MIF)curve
分类号
O32 [理学—一般力学与力学基础]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度强化学习的海上风电集群自进化功率平滑控制方法
被引量：
12
2
作者
宋伟业
刘灵玥
阎洁
王航宇
何书凯
韩爽
王明辉
刘永前
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
南京工程学院
江苏金风软件技术有限公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第3期36-46,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0104800)
中国科协青年人才托举工程项目(2019QNRC001)
华能集团总部科技项目“海上风电与智慧能源系统科技专项(一期)”(HNKJ20-H88)
文摘
海上风电集群的风速时空相关性强,加剧了整体有功输出的波动幅度,大规模并网对电力系统的影响更为突出,海上风电集群有功输出平滑控制是解决上述问题的关键手段。传统方法的优化效率低、难以支撑高频率控制,且对预测误差、执行偏差灵敏度过高。因此,提出了“策略离线训练、在线快速寻优、控制效果自进化”的控制架构,建立了深度强化学习的海上风电集群有功输出平滑控制模型。首先,提出了面向集群功率平滑控制的短期收益函数,基于马尔科夫决策过程模型求解最优指令;其次,提出了面向功率策略校准的长期收益Policy函数,根据历史反馈数据有效矫正控制偏差;最后,建立了智能体状态、控制收益和控制决策之间映射的深度神经网络模型,实现基于深度确定性策略梯度算法的智能体训练与求解。算例结果表明:在平均风速为7.5m/s的给定风况下,所提方法能够降低功率波动幅度达20%,同时将发电量损失控制在5%以内。
关键词
风电集群
有功功率控制
深度强化学习
波动平抑
控制偏差修正
Keywords
wind power cluster
active power control
deep reinforcement learning
fluctuation smoothing
control deviation correction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
被引量：
8
3
作者
吴永斌
张建忠
邓富金
黄树帮
机构
东南大学电气工程学院
浙江医学电子与数字健康重点实验室
江苏金风软件技术有限公司
出处
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期141-148,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61873062)。
文摘
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。
关键词
风电场
风功率数据
异常识别
方差变化率判据
四分位
智能运维
Keywords
wind farm
wind power data
anomaly identification
variance change rate criterion
quartile
intelligent operation and maintenance
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矩形舵面应变模态测试中的传感器优化布置
吴向余
贺旭东
屈冲霄
陈怀海
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度强化学习的海上风电集群自进化功率平滑控制方法
宋伟业
刘灵玥
阎洁
王航宇
何书凯
韩爽
王明辉
刘永前
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
吴永斌
张建忠
邓富金
黄树帮
《电力工程技术》
北大核心
2023
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
