王晓霞
- 作品数：35 被引量：211H指数：9
- 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院计算机系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程经济管理动力工程及工程热物理更多>>
- 基于改进粒子群优化的神经网络及应用被引量：15
- 2009年
- 为了克服粒子群算法的早熟收敛,提出了一种改进的粒子群算法用于神经网络训练。该算法对种群进行均匀初始化,用多个粒子的信息引导个体的更新,以保证全局搜索的有效性,同时引入随机算子对陷入局部最优的粒子进行变异,提高了算法的寻优性能。将改进粒子群算法训练的神经网络应用于IRIS模式分类问题和短期电力负荷预测,与BP算法、遗传算法及粒子群算法比较,该算法在提高误差精度的同时可加快训练收敛的速度。
- 王晓霞王涛谷根代
- 关键词：粒子群优化算法神经网络遗传算法负荷预测
- 给水泵小汽轮机的在线监测和热力计算
- 该论文的内容是建立在'山东石横电厂给水泵状态监测与维修辅助支持系统'项目基础上,涉及大型朵组锅炉给水泵驱动用小汽轮机进行在线监测和热力计算,为给水泵的性能分析、故障分析以及小汽轮机的性能分析和优化、热应力计算和震动监测提...
- 王晓霞
- 关键词：热力计算变工况运行调节级给水泵
- 文献传递
- 一种热力系统故障的模糊最近邻融合诊断方法
- 本发明公开了属于热力系统故障诊断技术领域的一种热力系统故障的模糊最近邻融合诊断方法。获取机组工作在额定工况下热力系统故障的特征参数，确定额定工况下特征参数的正常值；采用征兆计算方法对特征参数进行标准化处理，运用引力搜索算...
- 王晓霞马良玉
- 基于粒子群优化神经网络的变压器故障诊断被引量：52
- 2008年
- 为克服电气分析应用中误差反向传播(BP)神经网络存在的不足,提出了一种利用改进粒子群算法优化神经网络的变压器故障诊断新方法。该法的惯性权重自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;收缩因子加快算法的收敛速度,有利于更快地收敛于全局最优解。利用改进的粒子群算法优化神经网络参数,并结合BP算法训练网络可有效地克服常规BP算法训练网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和遗传算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。最后,进行变压器故障实例分析的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,证实了该方法的正确性和有效性。
- 王晓霞王涛
- 关键词：粒子群优化算法BP算法神经网络变压器故障诊断仿真
- 基于近邻传播聚类与LSTNet的分布式光伏电站群短期功率预测被引量：10
- 2023年
- 为了应对分布式光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战,提出了一种基于近邻传播聚类与长短期时间序列网络(LSTNet)的区域分布式光伏电站群短期功率预测模型。首先,利用近邻传播算法划分区域内不同季节的分布式光伏电站群,并通过皮尔逊相关系数确定光伏出力的强相关气象因子,结合双线性插值法加密对应光伏电站群的气象数据。然后,通过LSTNet挖掘光伏功率和气象因子序列的长期和短期时空依赖,并叠加自回归的线性分量,实现了群内多个光伏电站的同时预测。最后,利用美国国家能源部可再生能源实验室的实测数据集验证了所提方法的有效性。实验比较表明,所提预测模型具有较高的预测精度和鲁棒性。
- 王晓霞俞敏霍泽健杨迪
- 关键词：近邻传播聚类
- 汽水循环系统泄漏故障分层次智能定位及诊断
- 2017年
- 提出一种基于二级神经网络的超临界机组汽水循环系统泄漏故障分层次定位及诊断方法。其中,第一级神经网络通过构建与泄漏密切相关的比参数作为神经网络输入,对故障发生的子系统进行初步定位;第二级神经网络则采用BP网络对汽水循环系统各子系统内("四管"、高加、低加)故障的具体类型进行诊断,并结合故障征兆缩放方法来完成不同负荷工况、不同严重程度故障的准确判别。以某超临界600MW机组为对象,借助电站全工况仿真机对汽水循环泄漏故障诊断进行详细的仿真实验,结果表明:该方法可以较好地实现不同负荷工况、不同严重程度的汽水循环系统的泄漏故障定位及诊断。
- 马良玉帅禹王晓霞刘婷
- 关键词：超临界机组神经网络故障定位故障诊断
- 多尺度边缘检测在仪表读数识别中的应用被引量：1
- 2006年
- 提出一种基于小波变换的多尺度边缘检测算法,并将其应用到仪表指针图像的边缘检测中。结合电力系统中指针式仪表智能读数的需求,完成了智能仪表读数识别系统的软硬件设计。实验结果表明,该系统识别精度较高,具有一定的应用价值。
- 王涛王晓霞
- 关键词：小波多尺度边缘检测HOUGH变换
- 基于二级神经网络的变工况动态过程高加系统故障诊断
- 由于火电机组常处于变负荷动态过渡工况运行，目前针对稳态工况开展的热力系统故障诊断研究小能很好地适应这一现状，使故障诊断系统的实际应用受到很大限制，为此，本文提出了一种基于二级神经网络的热力系统动态过程故障预测诊断方法，其...
- 马良玉王晓霞曹兴
- 关键词：热力系统故障诊断神经网络给水加热器
- 基于BP神经网络的变压器故障诊断被引量：21
- 2008年
- 针对变压器故障诊断的特点,提出了一种基于BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。采用稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法训练多层前向人工神经网络,克服了标准BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;在隐含层节点数的选取上,采用简单实用的黄金分割优选法,可以节省成本,提高搜索效率。仿真结果表明,该方法具有运算速度快和拟合精度高等优点,满足电力变压器故障诊断的要求。
- 王晓霞王涛
- 关键词：BP算法LEVENBERG-MARQUARDT算法神经网络故障诊断变压器
- 基于PSO-ELM的热力系统参数预测被引量：6
- 2018年
- 高精度的参数预测对热力系统变负荷过程中的实时监控和故障诊断有着至关重要的意义。极端学习机是一种单隐层前馈神经网络,具有泛化能力强,学习速度快等优点。但是,由于输入权值和偏差的随机性使得ELM需要较多的隐含层节点才能达到理想精度,为了提高极端学习机对热力系统参数的预测精度,利用粒子群算法优化极端学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差,从而计算出输出权值矩阵。仿真实验结果表明,相比ELM算法,经过粒子群优化的极端学习机对热力系统参数的预测具有较高的精度。
- 赵丽娟马良玉王晓霞
- 关键词：高压加热器极端学习机粒子群算法
