唐振浩
- 作品数：62 被引量：208H指数：8
- 供职机构：东北电力大学更多>>
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- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理机械工程更多>>
- 一种燃煤锅炉燃烧效率在线测量方法
- 本发明提出一种燃煤锅炉燃烧效率在线测量方法，获取锅炉生产过程的过程参数，计算相应时刻锅炉燃烧效率；采用Boosted tree方法确定特征提取后的标准化过程参数集合；采用K‑邻近值分类器对特征提取后的标准化过程参数集合进...
- 唐振浩吴笑妍曹生现
- 文献传递
- 一种基于数据解析的混合风向预测算法被引量：11
- 2021年
- 为了建立准确的风向预测模型,提出一种基于数据解析的混合建模算法(DAHA)。首先,为了获取预测模型的输入变量、减小输入维数,采用分类与回归树算法进行特征初选择。其次,利用变分模态分解(VMD)算法将原始风向数据分解为一系列子序列分别进行研究,并针对不同的子序列采用信息熵理论进行输入变量的二次降维,以进一步优化模型的输入结构。然后,采用高性能、高解析度的深度置信网络(DBN)构建风向预测模型。最后,为了进一步提高模型的预测精度,采用最小二乘支持向量机算法对预测值进行修正。通过实际风电场数据的分析显示,所提算法在超短期风向预测问题中预测误差小于1%,明显优于传统模型,对于风电场的偏航调度有重要的指导意义。
- 唐振浩赵赓楠曹生现欧阳庭辉牟中华庞晓娅
- 一种锂电池实时状态监控及热失控报警方法及装置
- 一种锂电池实时状态监控及热失控报警方法，包括以下步骤：S1：锂电池状态传感模块实时检测锂电池状态数据并将锂电池状态数据传送至数据处理模块；S2：所述数据处理模块对锂电池状态数据进行分析并识别锂电池故障；S3：所述数据处理...
- 王恭段贵超曹生现张叶王云涵孙天一刘鹏赵波唐振浩范思远吕昌旗
- 文献传递
- 带有特征选取电站锅炉燃烧效率建模被引量：2
- 2020年
- 针对电站锅炉效率难以准确测定问题,依据机器学习理论,采用数据驱动建模方法建立锅炉效率预测模型。分类回归树(CART)算法通过数据分析选取对锅炉效率影响显著的相关变量。然后,K最近邻(KNN)分类器对相关变量的样本进行分类,区分不同工况生产数据。根据不同工况数据,设计了一种基于差分进化算法(DE)的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立数据驱动模型(DDMMF),DE动态优化LSSVM的参数以提高模型精度。最后,对预测模型进行动态修正进一步提高预测精度。基于实际生产数据的实验结果表明,该模型能够准确预测锅炉燃烧效率,满足锅炉燃烧过程控制和优化的需求。
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- 关键词：特征选取模型修正锅炉燃烧效率
- 一种基于卷积特征的NO_(x)排放浓度深度预测模型被引量：6
- 2023年
- 为提高燃煤锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,该文提出一种基于卷积特征提取的NO_(x)排放浓度深度学习预测模型。首先,分析锅炉燃烧产生NO_(x)的机理,确定模型初选变量;然后,计算不同初选变量与NO_(x)排放浓度之间的最大相关系数,确定变量延迟时间;其次,为挖掘输入变量深层交互信息,设计二维卷积网络进行特征提取,获得高维预测模型输入候选集合;同时,通过偏最小二乘法计算候选集变量与NO_(x)排放浓度之间相关性,降低输入变量维数,确定最终模型的输入变量;最后,设计深度神经网络建立NO_(x)排放预测模型,预测NO_(x)排放浓度。基于1000MW锅炉实际运行数据的实验结果表明,所提出卷积深度神经网络预测算法的平均相对百分比误差小于4%,预测精度能够满足实际生产的需求。
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- 关键词：锅炉燃烧
- 一种燃煤电站锅炉炉膛温度测量方法
- 本发明公开一种燃煤电站锅炉炉膛温度测量方法，属于火力发电技术领域，该方法将多模型智能组合软测量方法引入到燃煤电站锅炉炉膛温度的测量中。首先从历史数据监控信息系统中获取炉膛温度及影响温度变化的相关变量原始监控数据建立样本数...
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- 文献传递
- 一种基于基因表达数据的基因调控网络重构方法
- 本发明提供一种基于基因表达数据的基因调控网络重构方法，涉及生物信息学中基因调控网络重构技术领域。该方法包括：获得重构所需基因表达量数据；对数据进行归一化处理；对目标基因表达量预测建模；预测目标基因表达量；分析输入特征基因...
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- 基于组合时域特征提取和Stacking集成学习的燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预测被引量：3
- 2024年
- 为提高火电厂锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,提出一种考虑组合时域特征的Stacking集成学习模型。首先,为挖掘数据深层信息,采用时序分析、完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)和统计学计算数据标准差、偏度等特征的方法进行组合时域特征提取以构建重构数据;其次,考虑到重构数据中存在的冗余变量对模型的精度有所影响,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对重构数据进行特征降维;最后,为充分发挥各个模型的优势以提高模型的预测精度,构建以极限学习机(extreme learning machines,ELM)、深度神经网络(deep neural networks,DNN)、多层感知器(multilayer perceptron,MLP)、极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)为基模型和以回声状态网络(echo state network,ESN)为元模型的Stacking集成学习NOx排放浓度预测模型。实验结果表明:该预测模型在不同数据集下都有着不错的预测效果,预测误差均小于2%,能够对锅炉NOx排放浓度实现精准预测。
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- 关键词：数据重构
- 一种孤岛微电网系统的控制方法和装置
- 本发明提出一种孤岛微电网系统的控制方法和装置，所述控制方法包括如下步骤：S1、采集设备的电气信息量；S2、设定电气信息量的上下限范围；S3、根据设备的电气信息量，确定并调整系统的运行模式。本发明通过结合光伏风电输出功率、...
- 曹生现宋沅桦王恭赵波唐振浩段洁沙浩范思远孙天一刘鹏
- 一种四阶段混合短时风向预测方法
- 本发明公开一种四阶段混合短时风向预测方法，属于风向预测领域，该方法首先设定采样时间，采集风向原始数据建立风向输入输出数据矩阵；采用互信息法对输入序列进行特征选取，剔除相关度低的特征向量，保留相关度高的特征向量，确定输入矩...
- 唐振浩赵赓楠曹生现王恭赵波
- 文献传递
