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公开(公告)号:CN116780507A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310615624.3
申请日:2023-05-29
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法,包括:利用PSO优化的VMD方法对历史负荷进行分解,获得历史负荷的子序列,对各子序列基于频率大小分组并重构,将重构的3维数据作为LSTM模型的输入,并经过全连接层得到基于历史数据的预测结果;根据电力负荷与日期的强相关性,对日期进行编码,得到5个日期特征作为BPNN模型的输入,得到基于日期的负荷预测结果;根据电力负荷本身的同期相似性,构建预测日前一周的电力负荷为同期负荷作为预测结果,将3种预测结果基于Attention机制得到最终的预测结果,从而建立了PSVLBA模型,准确地预测了未来负荷。本发明可以实现快速、准确地预测电力负荷水平,为用组合模型对电力负荷预测提供新思路。
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公开(公告)号:CN114460916A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202111577865.0
申请日:2021-12-22
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G05B23/02
摘要: 本发明公开了一种基于因果分析的子系统波动信号分析方法,包括:利用MEMD方法对多维信号进行分解,获得所有信号各层Imf,对各信号每层Imf基于归一化相关系数分组,基于稀疏指标修正组别,采用谐波检测方法寻找组别中存在成整数倍关系的基波及其谐波Imf,挑选同时拥有基波及其谐波的信号作为分组谐波检测特征选择的结果,对经过特征选择的波动信号进行去噪声和去周期项处理,并将剩余部分重构,获得相应目标子信号;利用扩展CCM方法计算重构子信号对不同时滞下的交叉映射指标,根据收敛阈值判断是否收敛,获得各个信号对的因果关系,进一步获得波动传播路径并定位波动源。本发明可以实现快速、准确地诊断工业控制系统中波动传播路径并定位波动源。
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公开(公告)号:CN112925290A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110089683.2
申请日:2021-01-22
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G05B23/02
摘要: 本发明公开了一种基于多变量本征chirp模态分解的厂级振荡检测方法,包括:(1)采集多个待检测工业过程控制回路的测量值组成多变量输入信号;(2)用多变量本征chirp模态分解方法对采集所得信号进行分解;(3)计算分解所得模态的归一化相关系数,保留归一化相关系数较大的模态;(4)用稀疏指数对保留下来的模态进行振荡程度的评估以确定是否为振荡模态。利用本发明,可以提高工业过程厂级振荡检测准确度和可靠性,为性能评估和故障诊断提供数据支持,为后续的振荡溯源工作奠定基础。
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