东南大学电气工程学院/河海大学能源与电气学院 被引频次 57 成果数 33 H指数 4 G指数 7领域: 模式识别与智能系统 期刊 66.7% 会议 30.3% 专著 3% 其它 0% 总计 33篇 2017年成果数9 2017年被引量18 全部年份 全部类型 全部作者 按时间降序 隔离型开关电感准Z源逆变器 2015 - 梅飞,邓凯,张宸宇,... ...
梅飞,张晓光,李剑文,陆嘉华,封通通 (河海大学能源与电气学院,江苏 南京 211100) 本文介绍 针对特高压换流阀阀冷系统中主循环泵故障特征提取难和故障诊断模型规模大的问题,提出一种基于多维振动特征图谱的轻量化主循环泵故障诊断模型。...
1)风电机组相似性和差异性分析。 在风电出力预测中,风速和风向是影响风电机组出力的关键因素。通过谱聚类算法,对风电站各个机组的历史风速和风向数据进行了深入分析,将风电机组划分为多个具有相似风速和风向模式的簇。不仅提高了数据分析...
1)风电机组相似性和差异性分析。 在风电出力预测中,风速和风向是影响风电机组出力的关键因素。通过谱聚类算法,对风电站各个机组的历史风速和风向数据进行了深入分析,将风电机组划分为多个具有相似风速和风向模式的簇。不仅提高了数据分析的精确性,还有效捕捉了不同机组之间的相似性和差异性。并且每个簇中选取的聚类中心...
综合能源系统(IES)多能流耦合程度的提高必然会使得各能源子系统间相互影响更为明显,局部的波动或故障会通过能量枢纽(EH)在不同的能流网络间传递,进而影响整个系统的安全稳定性。目前在IES多能互补协同运行优化方面,大部分的研究围绕多能流计算以及能量耦合单元经济性优化配置与运行展开,较少涉及多能流系统的安全稳定...
摘要 针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是非监督的深度神经网络,由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加起来组成.首先使用无标签的数据样本自下而上的...
1)风电机组相似性和差异性分析。 在风电出力预测中,风速和风向是影响风电机组出力的关键因素。通过谱聚类算法,对风电站各个机组的历史风速和风向数据进行了深入分析,将风电机组划分为多个具有相似风速和风向模式的簇。不仅提高了数据分析的精确性,还有效捕捉了不同机组之间的相似性和差异性。并且每个簇中选取的聚类中心...
1)风电机组相似性和差异性分析。 在风电出力预测中,风速和风向是影响风电机组出力的关键因素。通过谱聚类算法,对风电站各个机组的历史风速和风向数据进行了深入分析,将风电机组划分为多个具有相似风速和风向模式的簇。不仅提高了数据分析的精确性,还有效捕捉了不同机组之间的相似性和差异性。并且每个簇中选取的聚类中心...