当前位置:文档之家› 基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型

基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型

基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型
基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型

风电场发电量计算方法

发电量计算梳理 发电量计算部分,我们所要做的工作是这样的: 当拿到标书(可研报告)等资料后,我们首先要提澄清(向业主索要详细发电量计算所需的资料);然后选择机型(确定该风电场适合用什么类型的风机);最后进行发电量计算。 一、澄清 下面列出了发电量计算需要的所有内容,提澄清的时候,缺什么就列出来。 风电场详细发电量计算所需资料汇总 (1)请业主提供风电场的可研报告; (2)请业主提供风电场内的测风塔各高度处完整一年实测风速、风向、风速标准偏差数据,以及测风塔的地理位置坐标; (3)请业主提供测风塔测风数据的密码; (4)风电场是否已确定风机布置位置,若已确定风机位置,请提供相应的固定风机点位坐标; (5)请业主提供风电场的边界拐点坐标; (6)请业主提供风电场内预装轮毂高度处的50年一遇最大风速; (7)请业主提供风电场场址处的空气密度; (8)请业主提供预装轮毂高度处15m/s湍流强度特征值; (9)请业主提供风电场的海拔高度以及累年极端最低温度; (10)请业主提供风电场内测风塔处的综合风切变指数; (11)请业主提供风电场影响发电量结果的各项因素的折减系数。

https://www.doczj.com/doc/5b5764371.html,/SELECTION/inputCoord.asp 第二步:打开Global Mapper软件,将.dxf和.zip地形文件拖入。 设置“投影”:Gauss Krueger(3 degree zones)\Gauss Krueger(6 degree zones); 设置“基准”:XIAN 1980(CHINA)\BEIJING 1954; 设置“地区”:Zone x(xxE-xxE)。 1 将.dxf拖入Global Mapper并设置好投影及基准后,将鼠标放于地图任意位置,软件右下角会显示点位坐标。完整坐标表示应该为横坐标8位,纵坐标7位。而横坐标的前两位经常被省去,如果你看到的是横坐标6位,纵坐标7位,那么横坐标的前两位就是被省略的。此时要人为对地图进行整体偏移。偏移量为“地区”Zone后的数值,见下图。

风电场安全规范

编号:SM-ZD-90547 风电场安全规范 Through the process agreement to achieve a unified action policy for different people, so as to coordinate action, reduce blindness, and make the work orderly. 编制:____________________ 审核:____________________ 批准:____________________ 本文档下载后可任意修改

风电场安全规范 简介:该制度资料适用于公司或组织通过程序化、标准化的流程约定,达成上下级或不同的人员之间形成统一的行动方针,从而协调行动,增强主动性,减少盲目性,使工作有条不紊地进行。文档可直接下载或修改,使用时请详细阅读内容。 前言 安全管理是企业生产管理的重要组成部分,是一门综合性的系统学科。风电场因其所处行业的特点,安全管理涉及全过程,必须坚持“安全第一、预防为主”的方针,实现全员、全过程、全方位的管理和监督。要积极开展各项预防性的工作,防止安全事故发生。工作中应按照标准执行。 1,风电场的安全管理工作的主要内容: 1.1 根据现场实际,建立健全安全监查机构和安全网。风电场应当设置专门的安全监督检查机构和专(兼)职安全员,负责各项安全工作的监督执行。同时安全生产需要全体员工共同参与,形成一个覆盖各生产岗位的网络组织,这是安全工作的组织保证。 1.2 安全教育常抓不懈。做到“全员教育、全面教育、全过程教育”,并掌握好教育的时间和方法,达到好的教育效果。对于新员工要切实落实三级安全教育制度,并对员工定

数学建模神经网络预测模型及程序

年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;

基于风速时空信息的BP神经网络超短期风速预测研究

基于风速时空信息的BP 神经网络 超短期风速预测研究 周建强,李玉娜,屈卫东,兰增林 (郑州电力高等专科学校,河南郑州450018) A Study on BP Neural Network Ultra-Short Term Wind Speed Forecast Based on Historical and Spatial Wind Speed Data ZHOU Jianqiang ,LI Yuna ,QU Weidong ,LAN Zenglin (Zhengzhou Electric Power College ,Zhengzhou 450018,Henan ,China ) ABSTRACT :The ultra-short term wind speed forecast method based on historical wind speed statistics and geographical infor-mation physical and numerical prediction is not economical ,effective and accurate.In order to meet requirements of time-liness and accuracy of the ultra -short -term wind forecasting ,the paper proposes a new idea of BP neural network ultra-short term wind speed forecast based on historical and spatial wind speed data ,and studies the BP neural network wind speed prediction model.The BP neural network prediction program is established on MATLAB platform ,and it is verified through examples that this prediction method is of higher accuracy ,timeliness and economy. KEY WORDS :wind speed forecast ;BP neural network ;his-torical and spatial wind speed ;power system 摘要:基于风速历史数据统计法和基于地理信息与数值预报的物理方法都不能经济、有效、准确地对超短期风速做出预测。为了满足超短期风速预测的时效性和准确性,提出了基于风速历史数据和周边风速数据的风速时空信息BP 神经网络超短期风速预测的思想,并研究了基于风速时空信息BP 神经网络风速预测模型。建立基于MATLAB 平台的BP 神经网络预测程序,并实例验证了基于风速时空信息BP 神经网络风速预测方法具有更高的精确度、时效性和经济性。 关键词:风速预测;BP 神经网络; 风速时空信息;电力系统风力的间歇性和不确定性是风能固有的特性,而电力系统是要求实时平衡的,大规模的风电接入将对电力系统的电能质量、系统的安全稳定运行带来严峻挑战[1-2]。若能够提前0~4h 超短期风速进行准 确的预测,将对电力系统的安全稳定运行具有重要现实意义[3-4]。目前,风速预测的方法主要分为2类:统计法和物理法。统计法是根据气象历史数据进行统计分析,建立回归模型,不需考虑风速变化的物理过程,只需根据历史统计数据求解出短期内的风力预测值的方法,其方法简明,模型简单,但其精度随预测时间的增加而迅速下降,在风速波动较大的时段也较差,如持续法、人工神经网络(ANN )、支持向量机(SVM )、基于小波法等;物理方法是根据数值天气预报的风速、风向、气压、气温等数据,根据风电场地形、粗糙度等物理信息计算得到风机轮毂高度的风速、风向信息的风速预测方法,其预测精度高,不需要历史运行数据,但需要风场详细的地形图数据,数据收集复杂,投资成本较大,如丹麦RIS 准实验室的Predictor 预测系统[5]。 对于超短期风功率预测,目前的方法主要集中于一些统计方法,但这些方法完全依赖风力的历史数据,地球表面的气流时空分布特性非常复杂,统计方法并不能满足风电上网调度的精度和时效要求。有些学者采用数值预报和统计预报模型相 —————————————————— —基金项目:郑州市普通科技攻关计划项目(121PTGG416);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B480007)。 Project Supported by Key Technologies R &D Program of Zhengzhou City (121PTGG416) ;Key Technologies R &D Program of Henan Provincial Education Department (12B480007).第31卷第1期2015年1月 电网与清洁能源 Power System and Clean Energy Vol.31No.1 Jan.2015文章编号:1674-3814(2015)01-0109-04 中图分类号:TK81 文献标志码: A

风电场风速及风电功率预测方法研究综述

—————————————————— —基金项目:福建省教育厅科技项目(JA08024);福建省自然科学基金计划资助项目(2008J0018)。 第27卷第1期2011年1月 电网与清洁能源 Power System and Clean Energy Vol.27No.1 Jan.2011文章编号:1674-3814(2011)01-0060-07 中图分类号:TM614 文献标志码:A 风电场风速及风电功率预测方法研究综述 洪翠,林维明,温步瀛 (福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350108) Overview on Prediction Methods of Wind Speed and Wind Power HONG Cui,LIN Wei-ming,WEN Bu-ying (College of Electrical Engineering and Automation ,Fuzhou University ,Fuzhou 350108,Fujian Province,China ) ABSTRACT :Due to the intermittency of wind energy and the non -linearity of power system,there exist many uncertain variables which should be considered in the wind power prediction.The current prediction methods include the physical method, statistical method, learning method and the comprehensive one combining all the other methods.Based on accurate numerical weather prediction (NWP ),the physical method is seldom used in the short term prediction,as its model is complicated and deals with large quantities of calculations.The model of the statistical method is simple and requires a small amount of data.It can be applied in those situations where data acquisition is difficult.The AI method is suitable in the random or non —linear system as it does not rely on the accurate mode of the objective.The comprehensive method maximizes favorable factors and minimizes unfavorable ones as contained in above-mentioned methods.This paper presents a brief overview on prediction methods of wind speed and wind power,and raises further issues worth further research on the basis of summarizing the previous studies.KEY WORDS:wind power prediction;statistical methods; learning methods;combinatorial prediction 摘要:由于风能的随机性以及电力系统的非线性等原因,预测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。 现有预测方法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方法、综合预测法等。基于数字天气预报(NWP-numerical weather prediction ) 的物理预测方法模型复杂、计算量大,较少用于短期预测;统计预测方法模型简单,数据需求量少, 较适合于数据获取有一定困难的情况;人工智能预测方法不依赖于对象的精确模型,适合于随机非线性系统;综合预测方法可一定程度地扬长避短。本文主要就风电场风速及风电功率预测方法研究进行了综合阐述,并在总结前人研究的基础上提出了一些可进一步研究的问题。 关键词:风电预测;统计方法;学习方法;综合预测 随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、 环保概念的逐步深化,风能等可再生能源的开发与利用日益受到国际社会的重视。2007年初欧盟曾提出,2020年其可再生能源消费将占到全部能源消费的20%,可再生能源发电量将占到全部发电量的30%[1]。风力发电是风能的主要利用方式之一。2009年,全球风电装机总量已达157.9GW ,较上年增加了37.5GW [2]。中国风能资源仅次于美国和俄罗斯,可利用风能资源共计约10亿kW 。近些年来风电在中国获得了飞速发展,2000年至2009年十年时间,中国风电装机容量从0.34GW 增至25.8GW [3];2020年,预计全国风电总装机容量将达到30GW [1]。除部分采用离网运行方式外[4],大容量风电机组多数采用并入电网的运行方式。随着规模越来越 大、数量越来越多的风力发电功率注入电网, 风能具有的随机性对电力系统的影响越来越不可忽视。 1风电预测的意义 准确有效地预测出风电场的输出功率不但可 帮助电力系统调度运行人员做出最有效决策, 还

用matlab编BP神经网络预测程序

求用matlab编BP神经网络预测程序 求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28

对初学神经网络者的小提示 第二步:掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》(高等教育出版社,同济大学版)第8章的第十节:“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法,上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法,参考书籍是《神经网络原理》(机械工业出版社,Simon Haykin著,中英文都有)、《人工神经网络与模拟进化计算》(清华大学出版社,阎平凡,张长水著)、《模式分类》(机械工业出版社,Richard O. Duda等著,中英文都有)、《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社,Tom M. Mitchell著,中英文都有)的第4章和《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)的第11章。 BP神经网络Matlab实例(1) 分类:Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络,对一些基本的神经网络参数进行了说明,深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 % 训练样本定义如下: % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear clc

2015年风电场安规题库 (最新)

2015年风电场安规考试试题库 一、填空题() 1.风电场工作人员应没有妨碍工作的病症,患有高血压、恐高症、、、心脏病、 美尼尔病、四肢骨关节及运动功能障碍等病症的人员,不应从事风电场高处作业。(癫痫、昏厥)。 2.风电场工作人员应掌握、防坠器、安全帽、防护服和工作鞋等个人防护设备的 正确使用方法,具备高处作业、、高空救援相关知识和技能,特殊作业应取得相应。(坠落悬挂安全带、高空逃生、特殊作业操作证) 3.风电场工作人员应熟练掌握、急救法、熟悉有关烧伤、烫伤、外伤、气体中 毒等急救常识,学会正确使用消防器材、安全工器具和检修工器具。(触电、窒息) 4.外单位工作人员应持有相应的职业资格证书,了解和掌握工作范围内的危险因素和防范措施, 经过后方可开展工作。(考试合格) 5.临时用工人员应进行,应被告知其作业现场和工作岗位存在的危险因素 及事故紧急处理措施后,方可参加指定的工作。(现场安全教育和培训、防范措施) 6.风力发电机组底部应设置“”标识牌;基础附近应增设 “”、“雷雨天气,禁止靠近”警示牌;塔架爬梯旁应设置“必须系安全带、“必须戴安全帽”、“”等指令标识;36V及以上带电设备应在醒目位置设置“”标识。(“未经允许,禁止入内”、“请勿靠近,当心落物”、必须穿防护鞋、当心触电) 7.风力发电机组内无防护罩的旋转部件应粘贴“”标识;机组内易发生机械卷入、轧 压、碾压、剪切等机械伤害的作业点应清晰标明“”标识;机组内安全绳固定点、高空应急逃生点、机舱和部件起吊点应清晰标明;塔架平台、机舱顶部和机舱底部壳体、导流罩等作业人员工作时站立的承台等应标明“”。(禁止踩踏、当心机械伤人、最大承受重量) 8.风电场场区各主要路口及危险路段内应设立相应的。(交通安全标志和 防护设施) 9.风电场现场作业使用交通运输工具上应配备、应急灯、等应急用品,并 定期检查、更换或补充。(急救药箱、缓降器) 10.机组内所有可能被触碰的220V及以上低压配电回路电源,应装设满足要求 的。(剩余电流动作保护器) 11.风电场作业应进行安全风险分析,对、、大风、气温、野生动物、昆虫、龙 卷风、台风、流沙、雪崩、泥石流等可能造成的危险进行识别,做好防范措施;作业时,应遵守设备相关安全警示或提示。(雷电、冰冻) 12.进入工作现场必须戴,登塔作业必须系安全带、穿防护鞋、、使用防坠落 保护装置,登塔人员体重及负重之和不宜超过公斤。、情绪不稳定,不应登塔作业。(安全帽、戴防滑手套、100、身体不适) 13.安全工器具和装置应按照GB26859的规定周期进行检查和测试;坠落悬挂安全

bp神经网络及matlab实现讲解学习

b p神经网络及m a t l a b实现

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子可以简化为: 若用X表示输入向量,用W表示权重向量,即: X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式: 若神经元的净激活net为正,称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire),若净激活net为负,则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model ),也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节,下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数,下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数:

风电场安规考试题及答案

姓名:部门:分数: 一、单项选择题(每题2分,共40分) 1、作业人员对本规程应( A )考试一次。因故间断电气工作连续()以上者,应重新学习本规程,并经考试合格后,方能恢复工作。 A、一年,3个月 B、半年,6个月 C、两年,3个月 2、( D )不许单独进入、滞留在高压室内和室外高压设备区内。 A、工作班成员 B、所有工作人员(不包括工作负责人) C、工作票签发人 D、所有工作人员(包括工作负责人) 3、工作期间,工作负责人若因故暂时离开工作现场时,应指定能胜任的人员临时代替,离开前应将工作现场交待清楚,并告知工作班成员。原工作负责人返回工作现场时,___B______。 A、不必履行同样的交接手续 B、也应履行同样的交接手续 C、只能做为工作班成员参加参加工作 D、告知工作班成员既可 4、在未办理工作票终结手续以前,__D____不准将停电设备合闸送电。 A、运行人员 B、检修人员 C、调度员 D、任何人员 5、在所有的措施完成后,必须经过( A )的共同现场检查和认可。 A、工作负责人和许可人 B、工作负责人和签发人 C、工作负责人和工作班成员 6、在没有脚手架或者在没有栏杆的脚手架上工作,高度超过__B_时,应使用安全带或采取其他可靠的安全措施。 A、2m B、 1.5m C、 1.9m D、3m 7、操作票和工作票均应保存__C__。 A、三个月 B、半年 C、一年 D、一个月 8、在工作期间,工作票应始终保留在( A )手中。 A、工作负责人 B、工作票签发人 C、工作班成员 9、在高压设备上工作,应至少由( B )进行,并完成保证安全的组织措施和技术措施。 A、三人 B、两人 C、四人 D、一人 10、工作票签发人不在工作现场时,工作票的修改可由工作负责人进行,但必须经( C )同意。 A、工作许可人 B、工作班人员 C、工作票签发人 11、工作监护制度规定,工作负责人在( C )时,可以参加工作班工作。 A、一经操作即可停电 B、邻近设备已停 C、全部停电 D、部分停电 12、在没有脚手架或者在没有栏杆的脚手架上工作,高度超过( B )时,应使用安全带,或采取其他可靠的安全措施。 A、1.0m B、1.5m C、2.0m D、2.5m 13、雷雨天气,需要巡视室外高压设备时,应:(A ) A、穿绝缘靴,并不得靠近避雷器和避雷针; B、无任何安全措施,可单独巡视; C、穿绝缘靴,可靠近任何设备; D、穿绝缘靴,但可靠近避雷器和避雷针。 14、“两票三制”中的“三制”是指:( A ) A、交接班制、巡回检查制、设备定期试验轮换制; B、交班制、接班制、巡回检查制; C、班前会制、班后会制、巡回检查制; D、设备运行制、设备检修制、设备定期试验轮换制 15、新入厂的生产人员,必须经什么考试合格,方可进入生产现场工作:( D ) A、经班组考试合格; B、经车间考试合格; C、经厂(局、公司)考试合格; D、经厂(局、公司)、车间和班组三级安全教育,经《电业安全工作规程》考试合格。

基于迟滞神经网络的风速时间序列预测

第31卷船4期人津上、№人半:’≯’报vul3lN札42f】12年8月.,oURNALoFTIANJlNPoLyTECHNlCUMⅦRsITYA“州2012 基于迟滞神经网络的风速时间序列预测 ’张欣。2,修春波1、天津工、肛大学电T电能新技术天津市重点文验室犬津300387) 2,刘新婷。2,于婷婷-! 灭津300387;2犬津1。业人学电气T程与自动化学院摘要:为了改善风速时间序列的预测性能,提出了一种基于迟滞神经网络的预测方法通过改变神经元激励函数 的方式将迟滞特性引入神经网络中,以增强历史输入对当前响厦的影响,从而提高有用信息的利用率,提高风速时间序列的预测性能;借助于相空间重构理论构造风建预测训练样本,采用梯度下降法对网络权值进行训练,利用遗传算法对迟滞参数进行优化仿真结果表明:与传统神经网络及ARMA模型等方法相比.迟滞神经网络能够有效减小风速时间序列的预测误差.提高预测性能 关键词:神经网络;迟滞;风速时间序列;预测 中图分类号:P41216文献标志码:A文章编号:167l一024x(2叭2)04~006804 风速时间序列的预测研究在风电并网、气象监测等许多领域具有广泛的应用前景,是当前研究的热点问题之一”。3】现有的各种时间序列预测分析方法都曾尝试应用丁风速时间序列的预测研究中,如灰色系统法、线性回归法、模糊逻辑算法、神经网络拟合方法等.南于风速具有很强的波动性和不可控性,岗此,目前风速时间序列的预测误差一般在25%~40%之间,预测误差较大,很难满足实际需求.由于风速时间序列是一种非线性时问序列,其产生机理十分复杂,而神经网络在黑箱建模方面具有独特的优势,尤其适用于风速序列的预测分析.传统的神经网络在对风速时间序列进行预测分析时,往往利用已知数据对权值和闽值进行训练,再借助于网络的泛化能力对未来数据进行预测H_q.神经网络的记忆能力及泛化性能主要决定于网络的连接权值,网络根据当前输入得到未来的输出,而对于训练数据中所蕴含的历史变化趋势等信息利用不够充分.迟滞非线性特性普遍存在于生物神经网络中,该特性可增强神经元对历史变化信息的 收稿日期:2012—0316基金项目:|玉|家自然科学基金资助项H(610780411 第一作者:张欣(1987卜堑,硕H瓣究生 通信作者:修春波(1978),男,博士,副教授,硕}。唯导师E_nla?】:…心unlm@umeducn 耐洲咄~淼枷‰篡吣 墨燃豢篆竺燕兰誉≥~一一一 一~一一一一~一,l|釜豪擞笨一一一一一一一~一一一~一一薹曼恐裟糕愁裂一~一一一一一一~一~~一一舭墨…m慕鬻■~蒯瑟薰茎万方数据

2014年风电场安规考试卷答案

2014年风电场安规考试卷 风电场安规考试试题 (考试时间:100分钟) 考试时间:姓名:成绩: 一、填空题() 1. 风电场工作人员应没有妨碍工作的病症,患有高血压、恐高症、、、心脏病、美尼尔病、四肢骨关节及运动功能障碍等病症的人员,不应从事风电场高处作业。(癫痫、昏厥)。 2. 风电场工作人员应掌握、防坠器、安全帽、防护服和工作鞋等个人防护设备的正确使用方法,具备高处作业、、高空救援相关知识和技能,特殊作业应取得相应。(坠落悬挂安全带、高空逃生、特殊作业操作证) 3. 风电场工作人员应熟练掌握、急救法、熟悉有关烧伤、烫伤、外伤、气体中毒等急救常识,学会正确使用消防器材、安全工器具和检修工器具。(触电、窒息) 4. 外单位工作人员应持有相应的职业资格证书,了解和掌握工作范围内的危险因素和防范措施,经过后方可开展工作。(考试合格) 5. 临时用工人员应进行,应被告知其作业现场和工作岗位存在的危险因素及事故紧急处理措施后,方可参加指定的工作。(现场安全教育和培训、防范措施) 6. 风力发电机组底部应设置“”标识牌;基础附近应增设“”、“雷雨天气,禁止靠近”警示牌;塔架爬梯旁应设置“必须系安全带、“必须戴安全帽”、“”等指令标识;36V及以上带电设备应在醒目位置设置“”标识。(“未经允许,禁止入内”、“请勿靠近,当心落物”、必须穿防护鞋、当心触电)

7. 风力发电机组内无防护罩的旋转部件应粘贴“”标识;机组内易发生机械卷入、轧压、碾压、剪切等机械伤害的作业点应清晰标明“”标识;机组内安全绳固定点、高空应急逃生点、机舱和部件起吊点应清晰标明;塔架平台、机舱顶部和机舱底部壳体、导流罩等作业人员工作时站立的承台等应标明 “”。(禁止踩踏、当心机械伤人、最大承受重量) 8. 风电场场区各主要路口及危险路段内应设立相应的。(交通 安全标志和防护设施) 9. 风电场现场作业使用交通运输工具上应配备、应急灯、等应 急用品,并定期检查、更换或补充。(急救药箱、缓降器) 10. 机组内所有可能被触碰的220V及以上低压配电回路电源,应装设满足要求 的。(剩余电流动作保护器) 11. 风电场作业应进行安全风险分析,对、、大风、气温、野生动物、 昆虫、龙卷风、台风、流沙、雪崩、泥石流等可能造成的危险进行识别,做好防范 措施;作业时,应遵守设备相关安全警示或提示。(雷电、冰冻) 12. 进入工作现场必须戴,登塔作业必须系安全带、穿防护鞋、、 使用防坠落保护装置,登塔人员体重及负重之和不宜超过公斤。、 情绪不稳定,不应登塔作业。(安全帽、戴防滑手套、100、身体不适) 13. 安全工器具和装置应按照GB26859的规定周期进行检查和测试;坠 落悬挂安全带测试应按照GB/T6096规定执行;禁止使用破损及未经检验合格的安全

BP神经网络matlab源程序代码

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果,*为真实值,o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');

风电场风速预测研究综述

风电场风速预测研究综述 【摘要】随着经济的发展,对清洁能源的需求越来越迫切。风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。由于风力发电的间歇性和时变性,随着风电并网,精确的风速的预测尤为重要。本文就目前存在的风速的预测方法进行了归纳和总结,分析和比较了各类方法的特点,并进一步说明他它们的运用范围。 【关键词】风速预测;预测模型;综述 随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、环保概念的逐步深化,风能等可再生能源的开发与利用日益受到国际社会的重视。风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。它作为一个解决能源生产和生活的需要方法,特别是对沿海岛屿,难以到达的偏远地区,地广人稀的草原,农村和边疆传统电源难以发展,具有重要的意义。最近,不仅在发达国家,而且在中国这样的发展中国家也越来越关注风能资源的开发与利用。 风力发电最重要的因素之一是风速。功率曲线特征与风速风力发电生产的链接。风速是不可控的,不可调节的,导致间歇性风能。这影响电能质量,危害电力系统稳定和电力调度。出于这个原因,准确有效地预测出风电场的输出功率可帮助电力系统调度运行人员做出最有效决策。 目前,许多研究人员已经就风速预测问题进行了研究,并且提出了许多预测方法,大体可以分为3类:物理方法、时间序列方法和人工智能算法。当然,这种分类方法并不绝对,现在已经很少存在只用单一的物理方法或者统计方法来进行风速预测的模型,在许多高效的预测方法中这几种模型都同时得到应用。并且,近些年随着人工智能的不断发展,诸如人工神经网络(ANN)和模糊逻辑等方法都已广泛应用到风速预测的模型中。 本文论述的侧重点是风速预测的方法,按一下4类进行论述:物理模型、时间序列模型、智能算法以及新方法。 1.风速预测方法 1.1物理方法 数值天气预报(NWP)作为典型的物理模型,依据大气实际情况,如不同高度上的风向、风速、气压、湿度等气象要素值,在一定的初值和边界条件下.通过大型计算机做数值计算,求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组,最后逐步计算出大气未来的气象要素分布状况,从而制作出天气预报。研究发现,在超短期中NWP方法预测效果比较理想。其次物理模型是预测风速的第一步,作为其他统计模型的辅助输入量。 1.2时间序列方法

发电厂有限空间作业安全管理规定全解

大唐长春第三热电厂 有限空间作业安全管理规定(暂行) 第一章总则 第一条为贯彻落实国家安全生产监督管理总局令(第69号)《有限空间安全作业五条规定》相关要求,加强有限空间作业管理,保障进入有限空间作业人员的安全和健康,防止中毒、窒息、淹溺、灼烫伤、触电、坍塌、火灾、爆炸等人身伤害事故发生,依据《中国大唐集团公司有限空间作业防止人身伤亡事故重点要求》,特制定本规定。 第二条本规定适用于大唐长春第三热电厂管辖范围内的所有有限空间作业,适用于大唐长春第三热电厂各部门(车间)及与厂有合同约定的承包方。 第三条术语和定义 (一)有限空间是指封闭或者部分封闭,与外界相对隔离,出入口较为狭窄,自然通风不良,易发生中毒、窒息、淹溺、灼烫伤、触电、坍塌、火灾、爆炸等事故的空间。 (二)有限空间作业是指作业人员进入有限空间实施的作业活动。

(三)生产场所主要的有限空间。 1.容器类:如凝汽器,热交换器,凝结水箱,主辅机油箱及事故油箱,疏水扩容器,汽包,储油罐,储气罐,化学储罐(水箱),酸碱罐,液氨储罐,蒸发器,脱硫吸收塔,事故浆液箱等。 2.管道类:如循环水管、热网管、源水管等各种管路,封闭母线,锅炉炉膛、炉顶罩盒、空气预热器、除尘器,煤粉分离器,落煤管,干渣机、烟风道等。 3.建(构)筑物类:如集水(油)池、阀门井、沟道,电缆隧道,烟囱等。 4.仓(罐)类:如磨煤机、球磨机,筒仓(灰库),原煤斗、灰斗、渣仓等。 第四条有限空间作业环境情况复杂;危险性大,易发生习惯性违章和随意性作业,一旦发生事故往往造成严重后果,容易因盲目施救造成伤亡扩大。 第五条按照“谁使用、谁负责”、“谁发包、谁负责”的原则,严格落实有限空间作业安全管理的领导责任、技术责任、现场管理责任和监督责任,确保有限空间作业安全。有限空间作业分为一、二级,原煤斗、灰库等特殊、高危的有限空

时序神经网络算法的短期风速预测研究

2011年1月第18卷第l期 控制工程 ControlEngineeringofChina Jan.2Oll V01.18.No.1 文章编号:167l-7848(2011)01蜘43彤 时序神经网络算法的短期风速预测研究 梁岚珍1。邵瑶2 (1.北京联合大学自动化学院,北京100lOl;2.新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830000) 摘要:采用神经网络对风速进行短期预测,研究BP型短期风速预测网络中BP算法、 BP网络构建以及网络训练方法。结合时间序列法和神经网络法提出了时序神经网络预测方法, 对短期风速预测网络中输入变量数量和隐含层节点数量的选择方法进行了探讨。仿真实验结 果表明,时序神经网络法建立的网络,训练时间明显缩短,网络输出的预测值与真实的观察值 之间没有出现过大偏差,对新训练样本集拟合较好,预测精度有所提高,并在一定程度上克服 了基本BP网络收敛速度慢以及易陷入局部最小等问题。 关键词:风速;预测;时间序列法;BP神经网络 中图分类号:TP27文献标识码:A OnShort.TimeWindSpeedPredictionBasedonTime.SeriesNeural NetworkAlgorithm £M,、『GZ以n.拍_enl.S鼠4D,on2 (1-Autom砒洒nC0uege,Be订吨unionuniv哪ity,Beijing10010l。China; 2.Elec研calEllgineeringCoUege,X州angUnivers酊,WumIIlqi830000。China) Abstract:Theshon-time诵ndspeedpredictionproblemisdiscu8sedbyusing山eneuralnetwork.Thealgorithm,theconstmction,卸dthetEainingandpredictionwayofBPnetworkarestudied.The衍ndspeedshort-timepredictionneuralnetworkalgorithmispm∞n.ted.Thetime—seriesneural舱tworkpredictionispmposedbasedthemethodoftime—seri∞锄d眦tworkalgorithm.1he啪ytoch∞∞tIlenumbersofinputv面ablesandimplicitlayernodeis画ven.Thesimulateresultshowsthatthenetworkb晒edontime—series小mmlnetworkpredictionhastlledisadv肌tagesofmuchshoner蛳ningtime,smaJlerrorbetweenp陀dicteddataandrealdataandgoodne鹪0ffittingaIldpredictingaccuracy.nepredictiIlgmethodoVercomesthedisadv鲫tagesofslowconVeqgenceveloci哆釉dlocalle舾tofBPnet’vo出. Key帅rds:试ndspeed;prediction;time一∞ri鹤method;back.prop喇ionnetwork l引言 随着社会对清洁能源利用的意识增强,风电能占电网的比例不断增加,但风电具有很强的随机性,风电穿透功率(风电能占整个电网比例的大小)超过一定值之后,会严重影响电能质量和电力系统的运行。准确的风速预测可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,有利于电力系统调度部门及时调整调度计划,提高风电场在电力市场中的竞争能力…。 风速预测包括短期预测和超短期预测,短期预测一般是指能提供1—72h的预测,超短期预测是指能提供0—3h的预测。一般地,风能预测主要集中在0—3h时段,这个时段是电网调度,资源配置所需时间。文献[2]介绍了人工神经网络在短期资料风速估计方面的应用,文献[3]基于神经网络结合时间序列方法对风电场风速预测提出了一般方法。 2神经网络算法预测 1)神经网络预测模型的建立风速具有随机性、高度非线性和时序性。对于抽取和逼近非线性函数,神经网络是一种合适的方法,它主要依靠历史数据,通过训练过程学习、抽取和逼近隐含的输入输出非线性关系。 采用BP网络进行风速预测研究主要利用BP网络的非线性映射能力,文献[4]Funahashi指出:在三层网络中,只要对隐含层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数就可以用三层网络对任意连续函数逼近。利用这一网络,将已知的风速时间序列作为网络的输入,同时也作为网络的期望输出值,训练网络权值,以预报风速。风速的 收稿日期:2009们舶;收修定稿日期:2009一lO伪 基金项目:北京市教委科研计划项目(KM200911417012) 作者简介:梁岚珍(1957?),女,山西岚县人,教授,研究生。主要从事智能控制与工业网络等方面的教学与科研工作。万方数据

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