基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

卫星罗经组成原理探讨

介绍卫星罗经的基本概念,分析卫星罗经的组成原理及设计思路,说明了卫星罗经的系统结构和主要技术及其算法,给出了卫星罗经实现方法和主要技术参数.     

直线感应电动机直接推力控制及其仿真

介绍了一种与旋转电机模型类似的单边直线感应电动机动态模型,该模型考虑了边端效应对电机参数及性能的影响,这对于习惯使用经典旋转电动机模型的工程技术人员而言是极其方便的。基于该模型,推导出了直接推力控制的磁链观测单元,并在此基础上建立了直接推力控制直线感应电机传动系统的Matlab/Simulink仿真,进行了初步的应用分析。仿真结果与分析结论初步表明该系统在直线感应电动机控制中的可行性及鲁棒性。     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

军港磁谐振式无线供电动态调谐技术分析

磁谐振式无线电能传输具有高效率、灵活性和安全性的优势,利用它来实现军港无线供电具有广阔的应用前景.本文首先建立了磁谐振式无线电能传输系统的互感电路模型,分析了系统特性;在此基础上系统分析了磁谐振式无线电能传输动态调谐技术;最后立足于实际应用提出磁谐振式无线电能传输技术的军港应用亟待解决的几个问题.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

永磁同步电机弱磁控制仿真研究

受电动汽车车载电源和逆变器容量的限制,电压达到最大时会引起电流调节器的饱和,导致电机的转速无法继续提升,因此提高转速,扩大调速范围,需要进行弱磁控制。在分析永磁同步电机弱磁控制原理的基础上,提出了一种基于电流超前角的电压反馈弱磁控制策略,并在Matlab/Simulink平台中搭建永磁同步电机弱磁控制系统的仿真模型,仿真结果表明,控制系统具有较快的响应速度、较高的稳定性、较广的调速范围、较强的抗干扰能力和良好的鲁棒性。