关键词： 风机轴承   温度预警   数据清洗   时间卷积网络   双向门控循环单元   注意力机制  

摘要： 为解决风力发电机轴承温度预测准确性较低而影响故障预警系统性能的问题,提出一种基于改进双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的风机轴承温度异常预警方法(BiGRU-TCN)。首先采用bin方法对噪声数据进行清洗,减小其对预测模型准确性的干扰;然后引入TCN捕捉序列依赖性,并结合BiGRU建立融合模型,对清洗后数据进行特征提取,再加入自注意力机制,提高模型在数据波动幅度较大时的预测能力;最后采用滑动窗口算法分析预测值与真实值之间的残差,设置故障预警阈值。实验结果显示:相较于其他常见模型,本文模型预测结果的平均绝对误差(MAE)平均低0.571,均方误差(MSE)平均低3.601;基于本文模型设置的预警方式实现了在异常发生前3天预警,为风电场的运维管理提供了有力支持。

关键词： 奇异值分解   含新能源电力系统   监测系统   LSTM  

摘要： 新能源电力系统在运行过程中会产生大量的相似数据,导致电力系统状态的自动化监测效果不佳。对此提出基于奇异值分解的含新能源电力系统状态自动化监测系统。采用PowerEdge R740xd系列服务器集群作为智能处理层的核心设备,接收来自设备参数辨识层的数据。结合特征向量聚类分析进行SVD分解,构建LSTM网络结构,对运行状态数据的长期依赖关系进行捕获,并结合交叉熵损失函数实现网络结构训练,对输入状态的异常情况进行判定。测试结果表明,该文系统具备较高的异常判定灵敏度及较为理想的监测效果。

关键词： 联邦学习   异构计算   公平性机制   知识蒸馏   灾难监测  

摘要： 针对灾难动态变化场景中设备异构性导致模型训练效率低下,通信开销大限制下的实时响应能力,模型漂移使得全局模型在资源受限设备上表现不佳等问题提出了一种基于自适应蒸馏的联邦学习框架FedDis. FedDis采用ResNet-34作为基础生命监测模型,通过蒸馏反馈环引导的动态知识蒸馏机制,解决了设备异构性导致的模型漂移问题;通过多标准客户端筛选机制,优化了通信开销;并通过公平性反馈机制,确保了低算力设备的有效参与.实验结果表明, FedDis在仅10轮训练内即可达到60%以上的识别精度,通信开销减少30%,并且在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上均表现出优于现有联邦学习算法的性能. FedDis为基于图像识别的灾害场景生命监测提供了高效、可靠的解决方案.

关键词： 锂离子电池   热失控   电化学阻抗谱   早期预警方法  

摘要： 近年来，因锂离子电池热失控引发的事故频繁发生，在热失控发生之前及时发出预警并进行有效干预，对于保障人员安全、减少财产损失具有重要意义。电化学阻抗谱技术作为一种无损、快速的表征方法，在锂离子电池热失控预警领域受到广泛关注和深入研究。首先，介绍了电化学阻抗谱的测量原理和等效电路模型，分析了电化学阻抗谱用于锂离子电池热失控监测预警的原理和特性；其次，重点综述了当前电化学阻抗谱在锂离子电池热失控早期预警方面的应用，包括直接法和内部温度监测、内短路监测、析锂检测在内的间接法等单独使用电化学阻抗谱的热失控预警方法，以及与温度传感器、气体传感器等其他方法联用的热失控预警方法，从参数选择、特征频率确定、预警指标建立等方面论述了各种方法的实际运用效果，并总结出每种方法的优缺点；最后，展望了电化学阻抗谱技术用于锂离子电池热失控早期预警未来的发展方向和趋势，为建立准确普适的预警方法、提高锂离子电池安全性提供参考。

关键词： 漂浮式风机   安全监测   风机塔筒   浮式基础   系泊系统   监测系统  

摘要： 阐述典型漂浮式风机结构及其特点，以及我国漂浮式风机的发展现状;分析漂浮式风机安全监测技术，重点讨论风机叶片、塔筒、浮式基础和系泊系统的在线监测技术，以及风机监测和预警系统的研究进展情况。在此基础上，探讨未来漂浮式风机监测技术的发展趋势和需着重关注的问题。研究表明:得益于在固定式风机安全监测领域的技术积累，漂浮式风机叶片和塔筒的在线监测技术发展相对成熟;漂浮式风机浮体和系泊系统的在线监测技术正处于研究发展阶段;现有的漂浮式风机监测和预警系统虽能满足基本的使用需求，但其智能化程度较低，对监测数据的利用程度不高。

关键词： 电力现货市场   出清电价   异常电价预警   神经网络   降维  

摘要： 大量新型市场主体在电力现货市场中兴起并享有一定的报价权，大幅增加了出清电价的灵活性、波动性、复杂性，提高了出现异常电价的风险。为保障电力现货市场安全稳定运营，有必要提出异常电价预警方法，提前防范和降低异常电价风险。首先，分析出清电价的异常表现与异常来源，从价格水平、价格波动、市场结构、成员行为、网络运行、系统管理、外部因素等7个方面构建出清电价状态预评估指标体系。其次，基于出清价格状态预评估指标体系，提出线性判别分析法(linear discriminant analysis,LDA)降维的BP神经网络预警方法和局部切空间排列法(local tangent space alignment, LTSA)降维的BP神经网络预警方法等两种不同的预警方法，在数据降维的基础上应用BP神经网络判断后续电价异常的可能性。最后，将所提出的异常电价预警方法应用于某地区电力现货市场的实际运营，结果显示，两种预警方法在异常电价预警中均有效，降维方法在给定的精度损失下能显著提高计算效率。

关键词： 风机塔筒   状态预警   相似矩阵   风险评估   预测准确性  

摘要： 本文通过风机塔筒状态预警模型构建风机倒塔预警系统。通过分析风机塔筒在不同运行状态下的历史倾斜数据、风速数据和风向数据,构建了相似矩阵;利用该相似矩阵和预设的初始权值向量,建立了初始预警模型,并根据实时监测的输入向量,计算得到相应的输出监测向量;通过对输入与输出监测向量间的残差平方和进行求导,优化得到目标权值向量;结合相似矩阵和目标权值向量,对初始预警模型进行了重构,形成了更为精确的风机塔筒状态预警模型。

关键词： 排土场   泥石流   规模预测  

摘要： 排土场泥石流作为人为地质灾害,由物料来源、地形地貌和水源条件共同作用形成,具有隐蔽性强、易启动、频率高等特点。通过现场调查,某排土场排土物料以废土、碎石为主,松散堆积体物理力学性质较差,上部细颗粒含量落差显著,呈现自然分级现象。地形地貌方面,排土场沟谷泥石流易发程度量化评分为55分,属轻度易发等级,地形整体较平缓,松散物储量适中。水源条件方面,区域年平均降水量656 mm,集中于7~9月,日最大降水量109.2 mm,排水设施可抵御百年一遇暴雨。基于现状分析,该排土场发生重力成因、水动力成因及复合成因泥石流的可能性较低。极端工况(截排水失效+连续暴雨+六级地震)下,排土场可能失稳,预测泥石流规模约为6000 m³。研究结果为矿山排土场灾害防治提供了理论依据。

关键词： 桥梁工程   结构健康监测   概率深度学习   桥梁挠度   车辆荷载   环境温度  

摘要： 悬索桥作为柔性桥梁在运营过程中主梁的挠度控制尤为重要。为预测既有悬索桥主梁在随机车流与环境温度复合作用下的竖向挠度,建立了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)、概率密度估计层和桥梁监测数据的集成性挠度区间预测方法。基于南溪长江大桥健康监测数据建立了环境温度、车载和挠度监测数据时间序列训练集,通过CNN-LSTM组合层捕捉时间序列中的局部特征和长时记忆,采用高斯分布(Gaussian distribution,GD)作为概率密度分布函数,通过极大似然法评估GD的参数,输出最佳的挠度预测值和概率区间。在此基础上,提出了识别既有悬索桥主梁异常挠度及预警阈值方法。研究表明:相较于LSTM和CNN-LSTM模型,CNN-LSTM-GD模型在预测微小挠度波动和极端挠度上具有更好的预测能力,挠度预测值和监测数据基本吻合。在24 h时间尺度上,相较于传统LSTM模型在均方根误差(root mean square error,RMSE)和决定系数R2上分别提升了54.40%和10.22%,相较于CNN-LSTM模型,在RMSE和R2上分别提升了38.43%和5.31%。

关键词： 土壤含水率   张力计   物联网   van Genuchten模型  

摘要： 【目的】土壤含水率的实时监测对作物生长和田间管理至关重要。传统的土壤水分张力计通常需要人工读数和定期维护,限制了其在大规模农田中的应用。为实现土壤水分的实时在线监测,本文设计了一种土壤水分监测系统。【方法】通过土壤试验获取土壤水分和负压数据,对van Genuchten(V-G)模型、支持向量回归模型(SVR模型)、多项式回归模型和贝叶斯回归模型共4种常用的土壤水分与负压建模方法进行对比,评估4个模型在土壤水分与负压关系的建模精度,并基于物联网三层架构完成系统软硬件模块设计。【结果】(1)V-G模型在拟合土壤水分与负压关系时表现最佳,拟合度R^(2)值达0.98,能够准确捕捉土壤水分变化的非线性特征,适合用于土壤水分张力的预测;(2)基于V-G模型,本文设计的土壤水分张力计监测系统成功集成了AIR780E单片机、XGZP6895D数字气压传感器和4G通信模块,能够提供更高的传输速率和更稳定的连接,尤其在远程和复杂环境下,系统的稳定性明显优于常规无线通信协议,实现实时获取土壤水分数据并进行远程传输与在线监测。【结论】土壤水分与负压监测系统具备稳定、可靠的实时监测能力,能够有效提高农业灌溉和水资源管理的效率。