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A Two-Modal Weather Classification Method and Its Application in Photovoltaic Power Probability Prediction [PDF]
Weather classification is an indispensable preprocessing step in photovoltaic (PV) power prediction. A new two-modal weather classification methods based on PV power clustering was proposed to finely depict the uncertainty of PV power output.
FU Xiaobiao +9 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2006 应用地统计学的方法并结合GIS空间分析技术，对海伦市农田黑土区域不同尺度的耕层土壤有机质和速效养分进行了空间异质性分析。结果表明，大尺度下土壤有机质和碱解氮半变量函数的最佳理论模型符合高斯模型，小尺度下有机质最佳理论模型为球状模型，碱解氮符合指数模型，2种尺度下速效磷均符合线性模型，速效磷变异系数较大。不同尺度下土壤养分表现的空间自相关的变化有很大不同，说明不同的生态学过程在不同的尺度下起作用。
赵军 +4 more
doaj
Research Progress on the Application of Hyperspectral Technology for Non-destructive Testing of Grape Quality [PDF]
Grape production is an important part of the agricultural economy, which has economic and widespread social benefits. Monitoring and evaluation of grape berries during growth is an important guarantee for the production of high-quality grape berries ...
WEN Jing, MA Wen, ZHANG Ang, JIN Gang, XU Guoqian
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基于振动信号EMD-HT时频分析的变压器有载分接开关故障诊断
Gaoya dianqi, 2012 把一列时间序列数据通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）为本征模态函数组（intrinsic mode function,IMF）,然后进行希尔伯特变换（hilbert transformation,HT）得到频谱的信号时频分析方法引用到变压器有载分接开关切换机构的振动信号分析领域。笔者介绍了该方法的理论和算法。首先采用仿真信号对该方法进行仿真验证,然后把一实测的有载分接开关故障振动信号进行基于EMD-HT方法的时频分析。通过仿真和实例信号分析结果说明 ...
张惠峰 +4 more
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Analysis of Key Technologies and Development Prospects for Renewable Energy-Powered Water Electrolysis for Hydrogen Production Based on Artificial Intelligence [PDF]
ObjectivesAs an essential sustainable energy technology, renewable energy-powered water electrolysis for hydrogen production has attracted widespread attention due to its advantages in environmental protection and low carbon emissions.
YANG Bo, ZHANG Zijian
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Gaoya dianqi为了提高油中溶解气体体积分数的预测精度，进而为变压器早期故障预警和制定维修方案提供理论依据，提出了一种基于多分解策略和贝叶斯优化—长短期记忆神经网络的预测模型。首先，采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解对原始油中溶解气体时间序列进行一次分解，得到一系列不同时间尺度下的子序列分量；其次，利用变分模态分解对预测难度最高的高频IMF1分量进行二次分解，进一步降低IMF1分量的非线性和非平稳性；然后采用贝叶斯优化的长短期记忆神经网络对二次分解后得到的所有子序列分量进行时序建模，并进行单步预测和递归多步预测 ...
陈志勇, 杜江
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基于改进无参尺度空间经验小波变换的变压器高频电流局放噪声抑制研究
Gaoya dianqi变压器是电力系统中的关键设备，局部放电（PD）是致使变压器绝缘劣化的主要原因，也是绝缘劣化的重要表现形式。针对高频PD信号中复杂的噪声信息，提出一种基于互信息和峭度优化的改进无参经验小波变换的降噪方法。该方法以经验小波变换（EWT）分解为基础，构造高斯核函数平滑频谱生成尺度空间，利用k-means聚类对边界点进行筛选得到频带分界点，然后提取无参尺度空间EWT分解的模式分量的互信息值和峭度值进行合并优化，排除冗余的频谱划分点并对频谱重新分割，利用新的频谱边界进行划分得到有价值的分量 ...
唐志国, 李阳
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, 2016 针对传动系统振动信号可能存在的故障特征不明显造成的故障识别困难问题,提出了一种基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,并采用模糊C均值聚类进行状态识别与监测。首先将齿轮箱各状态数据进行变分模态分解,并将各模态奇异值作为特征值,通过模糊聚类进行状态识别,最后应用于齿轮箱状态监测。结果表明,对于人工无法识别的齿轮箱故障,该方法故障识别率在86%以上 ...
刘长良 +3 more
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基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型
Gaoya dianqi, 2016 变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）与改进极端学习机（extreme learning machine,ELM）组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明 ...
刘亚南 +5 more
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, 2019 针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点，提出了一种参数优化变分模态分解（Variational mode decomposition，简称VMD）提取特征频率的方法。首先，利用人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm，简称ABC）对VMD分解的层数和惩罚因子进行自适应选择；其次，根据互信息法在VMD分解后得到的有限个本征模态函数（Intrinsic mode function，简称IMF）中选择最佳模态函数；最后，对该模态函数进行包络谱分析，有效提取齿轮故障特征频率 ...
周旺平, 王蓉, 许沈榕
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