组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究

为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解（REMD）将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解（WPD）进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络（LSTM）预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型（ARIMA）预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。     

基于多源数据的自适应电力负荷预测方法

为满足电力规划部门的实际需求,并充分利用海量开源数据,提出一种基于开源大数据,自主整理数据并自适应选择预测模型的电力负荷预测方法,该方法通过收集海量数据并归类,筛选得到多个与负荷预测强相关的数据源,并提出自适应负荷预测模型,该模型应用灰色预测函数、弹性系数预测函数、人均用电量预测函数、人工神经网络预测函数等多种数学方法,且可以根据数据来源进行相应拓展,并采用四种评价指标对多源预测结果进行修正。实例应用结果表明,该方法可以提高预测精度,工程实用价值较大。     

基于小波分解和极限学习机的短期风速组合预测研究

提出一种基于小波分解(Wavelet Decomposition,WD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的新型短期风速组合预测模型。首先,采用小波分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;其次,为避免极限学习机输入维数选取的随意性等问题,先对各分量进行重构相空间,再使用改进的极限学习机对各分量分别建模预测;最后,将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实验结果表明,文章所提的组合预测模型具有较高的预测精度。     

基于小波变换与Elman神经网络的短期风速组合预测

风速的准确预测对风电场发电系统的经济和安全运行有着重要的作用。为了克服风速随机性强的缺点,提高短期风速预测的精度,提出了一种将小波变换与Elman神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该模型由小波预处理模块和神经网络预测模块组成。首先利用小波预处理模块将风速序列作多尺度分解,重构得到不同频段的子序列,然后利用Elman神经网络模块分别对其训练和预测。实际风速预测结果表明,与单一的Elman和ARMA法相比,该组合预测模型的预测精度有较大的改善,可以用于风电场短期风速的预测。     

基于小波变换和LS-SVM的短期风速预测方法

针对风速序列的周期性和非平稳性,提出了基于小波变换和LS-SVM相结合的风电场风速预测模型,利用小波变换的多分辩分析法对风速序列进行分解,将风速序列投影到不同尺度上.结合LS-SVM的小样本学习能力强和计算简单等特点,将小波分解后的各风速子序列分别采用LS-SVM进行训练和预测,最后将各预测结果进行叠加得到最终的风速预测值.与LS-SVM风速预测方法进行比较,采用该文提出的方法可明显提高短期风速预测的精度,并具有较强的适应性,具有一定的工程应用前景.最后通过具体实例验证了该模型的有效性.     

基于小波实时分解模式的风功率协同预测研究

利用小波理论建立风电功率多步预测模型,针对预测模型中预测值随预测步数恶化的问题,引入小波实时分解模式,对不同频段分量的特性采用不同方法分别预测,最终将结果叠加得到多步预测值,结合国家能源局对于风电场风电功率实时预测的指标,通过吉林省某风电场的实测风电功率数据验证该方法的有效性。     

基于小波分析与神经网络的光伏电站功率预测方法

针对光伏电站输出功率时间序列表征出来的周期性非平稳特性,提出一种基于多尺度小波分解和神经网络相结合的光伏功率预测方法。将光伏电站输出功率时间序列在不同尺度上进行小波分解,得到逼近信号和多层细节信号。利用神经网络逼近非线性函数的能力,选择理论计算太阳辐照强度和气象环境逼近信号作为逼近信号神经网络模型的输入,选择气象环境细节信号作为细节信号神经网络模型的输入。输出结果叠加合成得到原始光伏电站输出功率序列预测值。算例分析表明,该文提出的将光伏电站输出功率时间序列分解为周期性逼近信号和准平稳细节信号,并分别采用神经网络建立预测模型的方法保证算法的收敛性和预测精度。     

基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用

为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。     

基于小波变换和时间序列的风功率超短期预测模型研究

为提高风功率超短期预测模型的精确度,利用小波变换将原始风功率时间序列进行分解和重构,得到相应的高频序列和低频序列。对不同序列建立相应的自回归移动平均模型,并且进行拉格朗日乘子检验,验证是否具有拉格朗日乘子效应,从而建立相应的自回归条件异方差模型或广义自回归条件异方差模型,将所得的预测结果进行线性叠加组合得出最终结果。通过算例分析及与其他几种预测模型预测结果的对比,结果表明小波变换和时间序列结合的风功率超短期预测模型可以有效提高风功率超短期预测精度。     

基于MAC-WD-CNN-MCNN模型的超短期负荷预测

为了充分挖掘电力负荷数据中的有效信息、提高超短期负荷预测精度,提出一种基于多重聚类分析(MAC)、小波分解(WD)、卷积神经网络(CNN)和多路卷积神经网络(MCNN)的超短期负荷预测模型MACWD-CNN-MCNN。通过MAC方法筛选训练集样本,并采用WD算法对负荷进行频段分解,提取负荷细节特征,然后提出了MCNN网络结构,采用CNN网络和MCNN网络分别预测高低频负荷信号,最后通过小波重构输出负荷预测值。试验仿真结果表明,与CNN-GRU模型和MAC-WD-CNN-GRU模型相比,所提超短期负荷预测模型的RRMSE、MMAE、ssMAPE均更小,具有更高的预测精度。     

省煤器防磨初探

主要叙述了省煤器的磨损处理,对省煤器的设计,安装与运行提出了防磨建议与要求。     

爆燃燃烧对火焰辐射光变化的影响

应用火花塞光纤传感测量系统对BJ492Q汽油机爆燃燃烧进行测量和研究,分析了爆燃燃烧时火焰光辐射的变化情况。正常燃烧时,CH（431．5nm),C2(516.5nm),H2O(588nm)自由基的光强曲线出现双峰值,着火延迟期内自由基光辐射。爆燃较强工况时,只出现一个峰值,主要是碳粒子热辐射,峰值处出现剧烈波动,相位提前,无自由基的光辐射。试验表明,火花塞光纤传感器完全可用于爆燃测量。     

天然气成分对发动机性能及排放影响的试验研究

在同一台发动机上通过燃用属于同类别的两地天然气的对比试验,研究了天然气（CNG）成分对发动机性能及排放的影响。试验结果表明：天然气成分的差异导致发动机的空燃比发生变化,是造成发动机性能与排放产生较大变化的主要原因,而控制发动机空燃比在较小范围变化,可以减少天然气成分对发动机性能及排放的影响。     

Research on non-flammable criteria on refrigerants

The two targets including the ratio of maximal composition RXM and the minimum for operating area SMI have been proposed for judging the flammability of the alternative to CFCs and HCFCs in air conditioner and refrigeration system. Analytical results in this paper illustrate that for different flammable refrigerants, the RXM and SMI are different and the relationship between different refrigerants are also different, which depends on the flammability of the refrigerant.     

供热系统节能探讨

针对集中供热采暖系统定压（补水）方式和循环方式的电耗情况及水力平衡调节技术对供热系统节能的作用进行分析和总结,寻求供热采暖系统中可实施节能措施的环节和节能工作的切入点,配合实现既有建筑进行节能改造的阶段性目标,合理降低供热采暖系统的能耗,从而达到供热采暖系统节约能源的目标,为供热采暖系统的节能改造提供科学依据。     

基于GT-POWER的配气相位对柴油机性能影响的研究

采用GT-POWER软件,分析1款老产品4112柴油机的配气相位对其性能的影响,并对配气相位进行优化。首先,建立发动机模型,计算发动机外特性曲线,并与发动机试验参数比较,验证模型的可靠性;然后,用发动机模型,对进排气门配气相位气进行分组优化模拟计算,得到每个转速下的最优配气相位;最后,模拟计算标定点转速下最优配气相位所对应的发动机充气效率、燃烧效率、功率和扭矩,结果表明,4项性能均得到提高。     

基于投入产出方法的居民消费全流程能耗分析

本文在合理界定居民消费内容及活动水平的基础上,利用投入产出方法和生命周期能耗分析思想,对居民衣、食、用、服务、行、住等消费的全流程能耗进行了分析和计算,给出了2005年居民各项消费的全流程能耗现状,并对2010年、2020年、2030年的居民消费全能耗状况进行了预测,得到了居民消费全能耗占全国能源消费总量的比重在40%以上等一系列重要结论,并提出了相关政策建议。     

超滑金属涂层在水泵上的应用

通过对影响水泉效率的因素和超滑金属涂层性能的应用分析,研究利用超滑金属涂层对1日水泵进行节能改造。通过实验测试和实际应用,证明该方法是可行的。     

锅炉钢管压扁试验研究

压扁试验是重要的工艺试验，以日常试验获得的大量数据为基础，针对常用锅炉管材进行了压扁不合格极限高度试验，为减免压扁试验提供了依据。