首页期刊导航|华北电力大学学报(自然科学版)
期刊信息/Journal information
华北电力大学学报(自然科学版)
华北电力大学学报(自然科学版)

阎维平

双月刊

1007-2691

journal@ncepu.edu.cn

0312-7522435

071003

北京市德胜门外朱辛庄北农路2号

华北电力大学学报(自然科学版)/Journal Journal of North China Electric Power University北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由华北电力大学主办的自然科学学术性期刊，国内外公开发行，季初月出版。本刊以马列主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，以促进科学技术发展、培育科技人才和为社会主义现代化建设服务为宗旨，主要报道有关火力发电、供电及管理方面的最新研究成果，介绍国内外电力科技发展动态，内容包括：发电厂设备的运行与控制、电力系统自动化、继电保护、节能技术等。本刊立足本学校，面向全社会，作者和读者群体由与上述专业有关的教学、科研、生产等领域的从业人员组成。对国家、省（部）级自然科学基金资助项目、重点攻关项目的论文优先刊登。
正式出版
收录年代

    基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法

    赵文清贾梦颖翟永杰赵振兵...
    92-100页
    查看更多>>摘要：针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法.在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块;在Neck部分原有的"FPN+PAN"结构的基础上,新增一条"自顶向下"的特征信息传递路径,跨越临近的同尺度特征层,与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合;将Head部分设置为解耦检测头,将对螺栓检测的分类任务与定位任务分开进行.改进后的YOLOv5s算法增强了对螺栓特征信息的学习能力.使用本方法在螺栓缺销数据集上实验,精确率提升了2.3％,召回率提升了3.4％,平均精度提升了3.1％,检测速度达到了41.1帧/秒,表明改进后的方法能提升输电线路螺栓缺销的检测能力,在智能巡检中具有一定的应用价值.

    巡检图像故障检测螺栓缺销YOLOv5sCoordinateAttention特征融合解耦检测头

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    结合风速预测的直驱风电机组减载调频策略

    王印松袁环环
    101-109页
    查看更多>>摘要：直驱永磁风电机组常用的减载调频控制策略缺乏对风电机组运行经济性和调频能力的考虑,易导致系统出现调频能力不足或备用功率冗余的问题,对此提出了一种基于变减载率的优化减载调频策略.首先划分不同的风速模式,确立不同模式下的超速与变桨距协调控制方案;其次考虑系统调频能力和发电量两因素,设计函数求取不同工况下的最优减载率;由于风速波动频繁,风机控制具有延迟,因此利用风速预测和滑动窗口法对最优减载率做进一步调整;最后搭建系统仿真模型,通过改进的频率控制动态调整减载率参与系统调频.仿真实验表明,所提控制策略与常用的策略相比在实时风速、负荷扰动下系统频率动态偏差减小、达到最低值的时间延长,风机发电量增加,桨距角变化量减小.该策略能满足调频需求,提升调频质量,减小机械磨损,提高风机运行的经济性.

    直驱永磁风电机组可变减载率超速控制变桨距控制优化减载控制

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于改进CNN-SVM的光伏组件红外图像故障诊断方法

    王艳申宗旺赵洪山李伟...
    110-117页
    查看更多>>摘要：为识别光伏组件故障类型,提高光伏系统发电效率,提出了一种基于改进CNN-SVM模型的光伏组件红外图像故障诊断方法.首先以光伏组件红外图像为输入样本构建改进CNN模型,采用全局平均池化层代替传统CNN模型的全连接层,在进行图像特征提取的同时降低模型参数量;利用数据增强和批归一化技术提高模型泛化能力,降低模型过拟合.其次采用非线性支持向量机SVM代替传统CNN模型中的Softmax分类器,以提高光伏组件红外图像故障识别准确率.最后采用Infrared Solar Modules数据集对所提模型进行了实例验证.结果表明:与传统CNN模型相比,改进CNN-SVM模型故障诊断准确率高,对各故障类型的识别能力强.

    光伏组件红外图像故障诊断CNNSVM

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    考虑需求响应的小型堆热电综合能源系统日前调度

    朱晨田亮
    118-125,142页
    查看更多>>摘要：核供热具有清洁低碳、高效可靠等优点,特别是一体化小型堆供热-发电综合能源系统具有热电逆向耦合特性,合理利用这一特性有助于提高系统经济性,促进风电消纳.考虑需求响应是实现综合能源系统经济高效运行的重要途径.基于SMR控制回路阐述其运行过程中存在的热电逆向耦合特性,根据电力负荷价格弹性响应模型推导建立需求响应模型.以系统运行成本最小为目标,建立SMR热电综合能源系统日前优化调度模型,实现能源供给侧和需求侧的协调优化.最后划分不同供能场景进行仿真,计算结果表明,需求响应模型可以准确描述电价对多能用户的影响,为系统运营商提供更为合理的调度方案,考虑需求响应的SMR热电综合能源系统日前调度模型在提高系统的经济效益和综合能效方面优势显著.

    小型堆综合能源系统需求响应日前调度风电消纳

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    切缸运行工况下低压缸次末级温度增益分类识别

    姚珺刘鑫屏
    126-133页
    查看更多>>摘要：供热机组低压缸切缸运行下,低压缸次末级温度对低压缸进汽流量实际对象存在强非线性问题,其增益随进汽流量大小及正负变化.根据低压缸次末级温度对进汽流量增益进行分类,把研究可解决对象强非线性问题的方法转换为已经研究成熟的多模型控制方法.提出一种低压缸次末级温度对进汽流量增益进行分类识别的方法:将次末级温度及进汽流量作为特征变量,使用模糊C均值聚类算法将实际对象增益分为4类,通过D-S证据理论对待判别数据的两个特征变量进行数据融合,最大隶属度对应类别即为判别结果.以某电厂实际对象为例,利用D-S证据理论能将各待判别的数据依据聚类中心进行判别,判别结果相较于普通欧氏距离判别更加准确可靠.

    切缸运行强非线性模糊C均值聚类算法D-S证据理论

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于近邻元分析的风电机组状态监测特征选择方法

    罗志宏刘长良刘帅
    134-142页
    查看更多>>摘要：针对现有特征选择方法难以从大量的SCADA参量中挑选出重要变量的问题,基于近邻元分析算法提出一种专门适用于风电机组状态监测的特征变量选择方法.所提方法根据每个待选变量对回归精度的贡献率为各变量赋予相应的重要度权值,从而挑选出最重要的特征变量.通过分析SCADA数据中冗余变量的特点,针对性地提出了基于相关系数矩阵的去除冗余方法.采用Pearson相关系数、互信息和随机森林三种方法作为对比,以门控循环神经网络作为模型预测齿轮箱油池温度,用预测精度指标和残差控制图对各特征选择方法的选择结果进行评价和对比,结果表明所提方法的特征选择结果更加直观、冗余变量更少、预测精度更高.

    特征选择变量选择近邻元分析风电机组SCADA数据状态监测

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据