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金秀章

作品数:120 被引量:353H指数:12
供职机构:华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电气工程机械工程更多>>

文献类型

  • 72篇期刊文章
  • 37篇专利
  • 7篇会议论文
  • 2篇学位论文
  • 2篇科技成果

领域

  • 37篇自动化与计算...
  • 27篇动力工程及工...
  • 17篇电气工程
  • 9篇机械工程
  • 6篇环境科学与工...
  • 3篇一般工业技术
  • 3篇文化科学
  • 2篇电子电信
  • 1篇化学工程
  • 1篇水利工程
  • 1篇语言文字
  • 1篇理学

主题

  • 21篇软测量
  • 16篇神经网
  • 16篇神经网络
  • 16篇脱硝
  • 15篇支持向量
  • 15篇支持向量机
  • 15篇向量机
  • 15篇控制系统
  • 14篇最小二乘
  • 13篇最小二乘支持...
  • 12篇电厂
  • 11篇氮氧化物
  • 11篇互信息
  • 10篇汽温
  • 10篇网络
  • 9篇烟气
  • 9篇粒子群
  • 8篇主汽温
  • 8篇子群
  • 7篇脱硝系统

机构

  • 120篇华北电力大学
  • 2篇学研究院
  • 1篇昆明理工大学
  • 1篇云南电网公司
  • 1篇保定供电公司
  • 1篇北京中恒博瑞...
  • 1篇云南电力试验...

作者

  • 120篇金秀章
  • 27篇张少康
  • 23篇刘潇
  • 12篇张琨
  • 11篇仝卫国
  • 9篇谢泽坤
  • 6篇刘吉臻
  • 5篇孙小林
  • 5篇翟永杰
  • 4篇赵文杰
  • 4篇吴元林
  • 4篇牛玉广
  • 4篇陈小刚
  • 3篇于鑫玮
  • 3篇张立峰
  • 3篇杨耀权
  • 3篇刘长良
  • 3篇刘震
  • 3篇顾浩
  • 3篇魏琳

传媒

  • 9篇华北电力大学...
  • 7篇热力发电
  • 6篇中国电机工程...
  • 6篇仪器仪表用户
  • 6篇电力科学与工...
  • 5篇自动化仪表
  • 4篇计算机仿真
  • 3篇计量学报
  • 3篇网络安全与数...
  • 2篇工业仪表与自...
  • 2篇化工自动化及...
  • 2篇控制工程
  • 2篇动力工程学报
  • 1篇河北大学学报...
  • 1篇仪器仪表与分...
  • 1篇电子世界
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇控制与决策
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇能源研究与信...

年份

  • 2篇2024
  • 8篇2023
  • 6篇2022
  • 8篇2021
  • 2篇2020
  • 7篇2019
  • 10篇2018
  • 20篇2017
  • 6篇2016
  • 8篇2015
  • 6篇2014
  • 10篇2013
  • 5篇2012
  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 2篇2006
  • 3篇2005
  • 2篇2004
  • 2篇2003
120 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于mRMR-BO优化Stacking集成模型的NO_(x)浓度动态软测量被引量:2
2023年
针对火电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)烟气脱硝系统中,由于影响入口NO_(x)质量浓度因素过多及系统大迟延大惯性,导致入口NO_(x)质量浓度难以准确及时测量的问题,提出了利用最大相关-最小冗余算法(max-relevance and min-redundancy,mRMR)结合贝叶斯优化算法(Bayesian optimization,BO)优化Stacking集成模型的SCR烟气脱硝系统入口NO_(x)质量浓度动态软测量模型。针对动态NO_(x)生成过程中静态单一模型预测精度降低及辅助变量与入口NO_(x)质量浓度时间异步的问题,利用mRMR-BO结合模型进行辅助变量筛选,Copula熵(copula entropy,CE)确定辅助变量迟延,BO结合模型确定辅助变量阶次,将TCN及LASSO利用Stacking法集成,使用含有迟延时间及阶次信息的辅助变量构建动态Stacking集成软测量模型。仿真结果显示:集成模型较TCN及LASSO单一网络的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小;动态集成模型对比静态集成模型,预测精度更高,能够实现对入口NO_(x)质量浓度的准确软测量。
金秀章乔鹏史德金
基于粒子群算法的喷水减温器建模研究
2015年
根据质量守恒和能量守恒定律建立喷水减温器的机理模型。为了提高模型精度,利用粒子群优化算法对喷水减温器的机理模型参数进行优化,并利用Matlab进行仿真,仿真结果很好地证明了模型的精确性。
金秀章曹丁元谢泽坤孙小林
关键词:喷水减温器粒子群算法
基于改进鲸鱼算法优化Bi-LSTM的脱硝系统NO_(x)建模被引量:4
2022年
针对燃煤电厂SCR脱硝系统入口NO_(x)浓度难以测量的问题,提出了基于改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)优化双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory Neural Network,Bi-LSTM)的SCR入口NO_(x)浓度预测模型。利用LightGBM进行特征选择,运用最大时间周期的方法计算迟延时间;采用加入Relu层的Bi-LSTM神经网络提取时序特征,建立预测模型,并利用IWOA确定Bi-LSTM的最优超参数,最后与传统Bi-LSTM、LSTM、LightGBM预测模型进行对比验证。仿真结果表明,IWOA-Bi-LSTM模型的均方根误差、平均绝对百分比误差、平均绝对误差最小,能够实现对NO_(x)浓度的准确预测。
姚宁金秀章李阳峰
模糊自整定PID在脱硝控制系统中的应用被引量:6
2017年
针对火电厂脱硝控制系统的大迟延、非线性、时变等特点,提出了一种模糊自整定PID控制策略。对脱硝控制系统中选择性催化还原(SCR)烟气脱硝原理和传统的出口NOx控制策略进行了研究。根据系统的性能指标,确定了PID参数的模糊规则整定表。分析了初始论域对系统控制性能的影响,根据遗传算法得到初始的PID参数,利用模糊推理原则修改PID参数,以满足被控对象变化时的需求。通过Matlab对不同负荷下的被控对象进行了仿真。其结果表明:与传统PID控制策略相比,模糊自整定PID控制策略在快速性、准确性、鲁棒性方面有了明显的提升。该控制策略可有效应用于脱硝控制系统。
金秀章张少康
关键词:选择性催化还原模糊自整定PID
基于模糊自调整PID技术的励磁控制器研究被引量:18
2006年
结合模糊控制理论和常规PID励磁控制器,提出了模糊自调整PID励磁控制技术。选取自并励励磁模型作为对象,在MATLAB软件下对常规PID励磁控制与模糊自调整PID励磁控制进行仿真研究。结果表明,模糊自调整PID励磁控制能有效地改善系统的动态品质,提高系统的抗干扰能力,对运行状态改变时模型变化的鲁棒性有较大提高。
张立峰金秀章田沛
关键词:励磁控制器模糊控制MATLAB仿真
CPC型光伏/光热装置测控系统设计与实现
2014年
针对太阳能光伏光热综合利用技术中如何有效协调光热效率和光电效率的问题,开发一种以iFIX为支撑平台的CPC型光伏/光热装置测控系统。开发友好人机画面实时监测现场装置的主要运行参数,并手/自动调节入口水工质流量,对光伏电池板进行有效散热降温以及输出稳定温度的水工质,提高装置的光电效率和光热效率,从而达到高效的太阳能热电联用目的。
谢泽坤金秀章
关键词:IFIX光伏光热监控系统
基于云南高山地形的风电AGC策略被引量:1
2013年
结合云南高海拔、复杂山地的特点对其风电场AGC控制系统建设进行了展望,提出了在采用AGC机组和非AGC机组协调控制的基础上,将机组分为基本负荷机组和调度机组的控制方案。
赵盛萍赵明梁俊宇李璟瑞金秀章
关键词:风力发电AGC协调控制
基于mRMR和MA-RELM的火电厂出口SO_(2)质量浓度预测被引量:6
2022年
提出一种基于最大相关最小冗余(mRMR)算法和蜉蝣算法优化正则化极限学习机(MA-RELM)的出口SO_(2)质量浓度预测模型。通过机理分析确定初始输入变量,利用改进的时延分析方法对初始输入变量进行时延补偿,采用mRMR算法对各个初始输入变量进行重要性排序,搭建正则化极限学习机(RELM)预测模型,并利用蜉蝣算法确定模型参数。结果表明:与最小二乘支持向量机(LSSVM)、长短期记忆网络(LSTM)和极限学习机(ELM)相比,RELM预测模型的均方根误差分别降低了36%、38%和26%;与粒子群算法(PSO)和灰狼算法(GWO)寻优后的模型相比,MA-RELM预测模型误差最低,该模型能够对出口SO_(2)质量浓度进行准确预测。
金秀章刘岳赵文杰于静
300MW机组空冷岛温度监测系统的设计被引量:6
2013年
针对300 MW空冷系统规模庞大,难于实施大规模温度监测的难题,研发出一种以iFIX为支撑平台的空冷岛在线温度监测系统,并详细阐述了硬件系统和软件系统。通过采用无线测温技术,即在空冷系统散热器上安装无线测温传感器,来实现现场温度数据的实时采集和传输。上述系统对空冷岛温度场进行实时监测,为直接空冷系统防冻预警、运行调整提供数据依据。
金秀章许铁张建辉
关键词:无线测温
基于VMD-IASO-ELM的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型
2023年
为提高火电厂SO_(2)污染物排放控制水平,提出一种基于变分模态分解(VMD)改进原子搜索算法(IASO)极限学习机(ELM)的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型。首先,利用机理和相关性分析确定吸收塔出口SO_(2)浓度的初始相关变量,并采用VMD算法对其分解,保留分解结果与输出互信息中大的低频分量;然后,采用结构简单、学习速度快的ELM建立预测模型,并利用基于混合策略改进的IASO优化网络参数,提高预测精度;最后,利用模糊规则推理出误差修正项以校正ELM模型预测结果。应用历史数据仿真建模,结果表明该模型具有较高的预测精度和学习能力,能够准确跟踪吸收塔出口SO_(2)浓度变化趋势。
金秀章李阳峰姚宁
关键词:计量学极限学习机模糊推理
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