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华北电力大学控制与计算机工程学院: 作品数：5,074 被引量：24,585H指数：55; 相关作者：刘石李刚翟永杰王东风罗毅更多>>; 相关机构：国家电网公司中国电力科学研究院中国科学院计算技术研究所河北大学电子信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理机械工程更多>>

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常规火电机组机理建模及仿真被引量：2: 2016年; 针对汽轮机组动态特性研究的需要,对汽轮机组进行了模块分解,建立包括阀门管理、缸体特性、回热系统、汽轮机转子、主蒸汽压力等理论模型。基于Matlab平台,搭建了整体仿真模型,并进行了机组起动,升负荷及降负荷、甩负荷过程的模拟。仿真结果与实际过程进行了理论对比分析,证明了模型的正确性。; 张一豪黄葆华仇晓智林忠伟; 关键词：仿真多工况

基于Gentle AdaBoost算法的牛体检测: 2016年; 针对目标在形状、外观和光照条件发生较大变化时产生的检测率低的问题,以牛体检测为例提出了基于Gentle AdaBoost算法的牛体检测。利用bag of features(BOF)的思想创建特征词典,然后通过词典对牛体目标进行特征提取,最后通过Gentle AdaBoost算法对训练集的BOF特征向量进行训练分类,获得目标对象和场景的分类模型。实验结果表明,该算法训练的检测器在牛体目标存在光照不均匀、形变时均可实现可靠的检测。; 高韬李凤民杨耀权王菁; 关键词：GENTLE ADABOOST

基于动态电压调节的低功耗视频解码技术研究被引量：1: 2005年; 讨论在嵌入式系统中使用动态电压调节技术降低视频解码功耗。提出一种基于动态电压调节的低功耗解码技术。该方法采用移动平均法预测帧的解码时间,依据预测的结果动态地调节解码过程中微处理器的工作电压,降低能量消耗。实验结果表明,基于动态电压调节的视频解码器比常规解码器减少10%￣30%的能量消耗。; 钟伟军刘明业彭刚阎光伟; 关键词：动态电压调节低功耗视频解码器

基于区块链的跨境支付研究被引量：2: 2018年; 区块链是一种分布式数据库.区块链具有很高的安全性和透明性,利用共识算法和分布式技术构造的一种信任机制.而目前的国际支付是国际贸易中非常关键的部分,也是最容易产生结算风险的一环,具有过程很漫长、复杂的特点.该文先介绍了区块链的基本原理,分析了目前跨境支付面临的问题,最后构建了基于区块链的跨境支付模型.; 聂佳程晓荣; 关键词：跨境分布式数据库国际贸易分布式技术信任机制透明性

选择性催化还原烟气脱硝深度结构和深度控制被引量：9: 2019年; 针对火力发电厂氮氧化物排放环保要求日渐严格的现状,以优化排污控制效果为目标,提出了于喷氨格栅加装调节阀和测点的优化改造方案.在此基础上参考受限玻尔兹曼机网络结构设计了多输出串级平面场深度控制结构方案;为实现选择性催化还原(selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统的深层优化,提出单神经元自适应–模拟退火(singleneuron adaptive simulated annealing, SNASA)算法,并作为优化方案的控制器对喷氨系统进行深度结构控制;提出深度粒子群(deep particle swarm optimization, DPSO)算法,在相同方案中作为控制器以实现喷氨系统的深度控制.设计了控制品质系数,为各系统的比较提供直观依据.仿真结果表明:所设计的两个基于深度网络的喷氨优化系统控制品质良好,鲁棒性强,较基于传统方案的喷氨控制优势明显,对工程现场有一定的指导意义.; 牛玉广潘岩潘岩; 关键词：SCR烟气脱硝模拟退火单神经元自适应粒子群

基于特征选择的数据驱动软测量方法被引量：5: 2019年; 由于测量环境恶劣,分析仪器成本昂贵,测量延迟大,发电机组一些关键参数难以实现在线测量。本文提出一种基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的特征选择方法,并以此为基础建立电厂烟气含氧量软测量模型。首先,根据机理分析确定烟气含氧量模型的初始输入变量,使用皮尔森相关系数对多测点数据进行数据融合;然后,使用最小角回归算法对输入变量进行特征选择,引入高斯过程回归(GPR)模型建立了烟气含氧量的软测量模型;最后将该模型用于某超超临界1 000 MW机组实际稳定工况数据进行仿真。结果表明:该模型预测结果与实测值误差较小,模型精度较高;使用该特征选择方法可以有效减少模型二次变量数量,降低模型输入复杂度,提高计算效率,同时可以改善模型的泛化能力,提高软测量的静态准确度。; 董泽贾昊姜炜; 关键词：软测量数据融合烟气含氧量

基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型被引量：21: 2020年; 针对工业过程动力学建模中,输入变量特征集确定困难的问题,提出了一种基于数据驱动的门控循环单元(GRU)神经网络模型。该模型可以通过学习自动提取输入数据与输出数据间的时空特征,简化人工智能模型的输入变量个数,减少了输入的冗余信息,降低了建模过程的难度,并具有较好的精确度和泛化能力。通过使用某燃煤机组实际运行数据中与氮氧化物(NO_x)排放相关的数据作为模型输入,建立了基于GRU神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测模型。并分别与传统循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络模型比较,验证了GRU神经网络模型在工业过程动力学建模中的优良性能。; 王文广赵文杰; 关键词：循环神经网络燃煤电站 NO_X排放

一种利用混合算法选择变量的天牛须优化神经网络风速预测方法被引量：4: 2019年; 风速波动本身具有随机性和不确定性,给风速的准确测量产生影响。基于风电场大数据,设计提出一种基于互信息算法和随机森林算法相结合的变量选择方法,并以此为基础建立基于天牛须搜索算法优化的神经网络(BAS-BP)风速预测模型。采用某风电场1. 5 MW机组SCADA历史数据,使用互信息法和随机森林算法进行变量选择,并进行预测模型的训练、测试及评价。验证结果表明:该风速预测模型各项误差评价指标得到提高,预测误差减小明显,模型具有更好的预测精度和效果,验证了方法的正确性和有效性。; 李大中李昉张克延; 关键词：风速预测互信息

基于OSC-CKPLS方法的SCR出口NO_x排放预测被引量：1: 2020年; 针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统反应过程复杂,在工况变化时存在非线性、大惯性和强干扰性的特点,难以建立准确的出口NO_x排放浓度模型。利用核偏最小二乘法具有解决变量众多且存在严重相关的非线性工业过程建模的优点,首先引入正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)对相空间重构后的样本进行预处理,剔除与建模无关的信息;然后利用组合核偏最小二乘法(combination kernel partial least squares,CKPLS)具有较好的学习能力和泛化能力的特点,提出OSC-CKPLS方法提高模型性能;最后采用滑动窗口更新,并反馈补偿修正模型。对2个标准数据集进行仿真,分别验证CKPLS、OSC和OSC-CKPLS能够提高模型性能;并对SCR脱硝系统现场数据验证了本文方法的有效性。; 闫来清董泽孟磊; 关键词：脱硝系统正交信号校正

声振信号联合1D-CNN的大型电机故障诊断方法被引量：12: 2020年; 针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络(1D-CNN)故障诊断方法.首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波(7~20 kHz),叠加低频振动信号(7 kHz内)形成频带更完整的电动机状态表征信息.再对经过滤波提纯处理后的信息进行重叠式数据扩容,获取1D-CNN训练所需大量数据.最后将数据样本输入1D-CNN进行学习训练,采用局部均值归一化(local response normalization,LRN)和核函数去相关性改进1D-CNN模型结构,降低抽油机正负半周工况波动对电动机诊断准确性的影响.诊断结果表明:声振信号联合分析的卷积神经网络故障诊断总体诊断准确率达到了97.75%,泛化能力好,与传统的电动机故障诊断方法相比优势明显.; 赵书涛王二旭陈秀新王科登李小双; 关键词：电动机故障诊断泛化能力

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