基于半参数模型的插补方法研究

数据缺失是在数据收集中普遍存在的现象,因而缺失数据的插补问题就成了数据分析领域的重要命题.常用的插补模型有参数模型、非参数模型和半参数模型,其中关于半参数模型的研究较少,考虑到半参数模型的优越性,文章将半参数回归模型与插补方法相结合,利用最小二乘核估计构建半参数模型,再利用辅助变量对目标变量进行估计来建立缺失数据的插补数据集,进而实现缺失数据的插补,并通过案例探究该方法的实现及其可行性.     

风电场超短期风速预测方法对比

以沿海及山地复杂地形条件下的风电场为例,采用为期10 d的风电场测风塔实测风速资料,对比了两种预测方法在时效为4 h的超短期风速预测中的性能。其一为采用WRF数值模式预报的物理方法,其二为BP神经网络的统计方法;并探讨了两种风速预测方法的实用价值及意义。结果表明,与物理模拟方法相比,统计方法在4 h的超短期风速预测中,无论是预测准确性及计算效率都有一定的优势。     

基于机器学习的蒸散量插补方法

以黑河流域湿地、农田、草地、柽柳、胡杨林、混合林生态系统为研究对象,结合气象因子(净辐射、温度、土壤热通量、风速、相对湿度、土壤体积含水率),分别采用多元线性回归(MLR)、决策树(CART)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、BP人工神经网络(BPANN)、深度学习(DL)等方法对蒸散量进行插补。结果表明:(a)RF、SVR、BPANN、DL在各个生态系统的蒸散量插补精度均较高(R² = 0.8~0.93,R_MSE=21.730~41.731 W/m²,M_AE=12.153~26.129 W/m²),但SVR在柽柳、混合林生态系统的结果稍差于其他3种方法(R²降低了0.01~0.02),MLR插补精度最差(R² =0.6~0.7),CART结果介于之间(R² = 0.78~0.9)。(b)加入土壤体积含水率能一定程度提升模型插补的精度(R²提高了0.01~0.06)。(c)利用建立的插补模型去插补其他年份的蒸散量,发现其精度有不同程度的下降。综合考虑模型的精度和稳定性,RF、BPANN、DL对于蒸散量的插补具有较高的精度,同时加入土壤体积含水率可以提高模型插补的精度。     

基于尾流效应的低风速地区风电场布局优化方法

为了减少低风速地区风电场尾流效应对其发电能力的影响,提出一种通过改变风机塔筒高度以提高风电场收益的布局优化方法。首先分析了塔筒高度与风电场年发电量的关系,进而优化风电场主风向上机组塔筒高度,以使轮毂海拔高度呈渐进式增加,实现风电场年发电量提升的同时尾流损失下降的优化目标。最后,使用Wasp10.0风资源评估软件建立风电场模型,与未使用优化方法的风电场进行仿真对比。仿真结果表明,随着主风向上前后排机组轮毂海拔高度差值的不断增加,风电场年发电量不断增加,验证了所提方法的有效性。     

基于ARIMA模型的风电场短期风速预测

目前,风力发电的并网规模越来越大,但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性的特点,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响,也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效的解决该问题,依据风速序列的自相关性以及时序性,本文提出了一种基于时间序列分析的风电场短期风速预测ARIMA模型,重点讨论了建模的过程、模型的识别、模型的定阶和模型参数的估计。最后结合风电场实际,对比于持续法预测给出了相应的预测结果和误差分析,验证了所提出的ARIMA模型用于风电场风速预测的可行性。     

螺旋线插补速度规划及其插补参数求解方法

提出了一种基于曲率特性与7段式S型加减速的阿基米德螺线插补算法.该插补算法的速度规划综合考虑了螺旋线变半径特性与曲率特性对运行速度的持续限制,以求得到合理的速度规划结果.针对一般插补参数求解方法存在较高速度波动率的问题,设计了一种基于改进牛顿迭代的预估-校正法.该方法以1阶泰勒展开法求解迭代初值,然后利用改进牛顿迭代计算限定的次数得到精确值,最后通过仿真对比与实验说明其优势与应用价值,该方法可有效降低速度波动率,且满足数控系统实时性要求.     

风电场风速和风电功率预报准确率评判方法

 对风电场风速和风电功率预报进行客观准确的评判,可以有效促进风电场风速和风电功率预报水平的提升,为减缓风电并网对电网的影响服务.本文在对风电场风速和风电功率预报准确率评判方法进行全面回顾的基础上,分析了常用数学预报准确率评判法、相对于风电场额定值的预报准确率评判法、等级预报准确率评判法和与风力发电特征紧密结合的风电场风速预报准确率评判法.同时还分析了这4类风电场风速和风电功率预报准确率评判方法的特质,及其与风力发电特征的结合程度和适用范围.     

圆锥曲线的角度逼近插补方法研究

根据角度逼近法圆弧插补原理，提出了椭圆弧、双曲线、抛物线（统称圆锥曲线）的角度逼近数控插补法，通过数学方法分别导出椭圆弧、双曲线、抛物线的插补递推公式，得到了简便的插补运算算法及程序，为数控机床提供了加工圆锥曲线的方法，并拓宽了CNC系统的插补功能。     

基于动态学习的风电场风速集合预报校准技术研究

利用ECWMF集合数值天气预报结果,针对风电场风速预报、风功率预测,对比分析分位回归、K值近邻及其集成预测方法,根据风速波动特征对集合数值预报成员进行动态检验筛选,筛选出的预报成员再进行分位回归概率区间预测。结果表明与单一分位回归方法相比,基于K值近邻的分位数回归效果显著提升,相关性从原有0.59～0.68提升至0.63～0.82,提升了0.04～0.2,均方根误差从2.44～2.59m/s减少至1.95～2.39m/s。利用"风速-功率"实测数据分段统计得到风功率曲线,与传统算法相比,风功率准确率从81%提升至81.3%,合格率从84.3%提升至84.8%,风速变换到功率的相关性略降,为0.75。基于K值近邻的分位数集成方法,其风速预测基本包罗功率的波动区间,该方法对改善基于单一数值天气预报的风功率预测,指导意义明确、效果明显,在其他风电场的数值天气预报中验证取得一定的效果。     

广西兴安县兴安片区风电场秋季鸟类多样性及其受风机的影响

风电场建设对鸟类的影响是近年来鸟类生态学研究的热点之一。为了解广西兴安县兴安片区风电场的鸟类物种组成及其受风机的影响,本研究于2021年9-10月,采用样线法对该区域的鸟类多样性进行调查。调查结果显示,共发现鸟类10目34科68种,目、科种类最多的分别是雀形目(Passeriformes,54种)和鹟科(Muscicapidae,6种)。白头鹎(Pycnonotus sinensis)多度(49.7%)最高,其次是棕头鸦雀(Sinosuthora webbiana,19.1%)和暗绿绣眼鸟(Zosterops simplex,15.0%)。调查的各生境类型中,灌木林记录的鸟类种类(42种)最多。距风机700 m以外鸟类丰富度最高,且数量明显增加,而700 m范围内鸟类数量变化不明显。研究结果表明,鸟类受风机的影响可能与局部的地形和植被差异有关。     

风电场风速概率Weibull分布的参数估计研究

风电场风速概率分布是描述风能特征的主要指标,其准确程度直接影响风电场风能资源的评估结果。主要介绍了两参数威布尔分布的极大似然估计法、最小二乘估计法和WASP估计法3种风速概率分布参数的估计方法。通过对四川广元地区低风速区域测风塔实测数据分析,结果表明,极大似然估计法与实测数据统计结果最为接近,拟合效果良好;Weibull参数c、k存在相对较为明显的季节变化;尺度参数c值随高度呈现幂指数形式,形状参数k值随高度呈现二次函数形式变化特征,在80～90 m高度左右,曲线出现拐点,k值取得最大值。     

基于卡尔曼滤波法的福建沿海风电场风速订正

为进一步提高福建沿海风电场短时风速预报的准确性,运用卡尔曼滤波递推方程组对2017年9月至2018年4月福建中部沿海某测风塔不同预报时效和不同高度层下的风速进行订正,并通过误差分析来探究卡尔曼滤波法对福建沿海风电场短时(0～9h)预报风速的订正效果,以2017年10月和2018年3月作为典型月作进一步分析.结果表明,订...     

基于球面贝塞尔的姿态过渡与插补方法

为了避免机器人姿态规划中反复加减速运动,节省时间,提出一种基于球面贝塞尔曲线的过渡和插补方法,用于相邻运动指令之间的姿态过渡.首先,将相邻指令的起始姿态和终点姿态表示为四元数;然后,提出球面贝塞尔曲线控制顶点的选择方法,并分析了该方法的连续性;最后,利用对球面贝塞尔曲线求导和S型加减速方法给出了插补方法,并考虑了计算的简便性.在六自由度机器人上的实验表明:角速度和旋转轴快速地过渡到下一条指令的状态,具有较好的平滑性.插补过程采用迭代求导方式,具有很好的计算简便性.     

搜寻最小误差插补方法

提供一种以微量计算机为基础的软件插补器，本插补方法可同时在两个或三个方向上搜寻最小路径误差，而传统的逐点比较法，沿各坐标轴的运动不能同时地 数字积分法中，插补点的选择与路径误差没有联系，因此提出的插补方法具有明显的优点，最大路径误差小，沿切削中径的速度稳定，轮廓粗糙度低，可将所有情况下插补中和径转化到典型情况下的插补路径，所以它可有效应用于ＣＮＣ系统中。     

准确计算插补步数的插补算法

通过分析逐点比较法,特别是逐点比较法的插补步数和终点判别问题,构造了一个准确计算插补步数的插补算法。该算法能够很好地应用于实型插补过程,以及需要预先知道插补步数的场合,为插补算法的应用带来便利。     

基于PSO--BP网络的数控系统插补控制研究

插补控制是数控机床加工控制的核心技术,将智能优化算法和神经网络技术相结合,建立了PSOBP网络的插补控制模型。以坐标位置和速度为输入,下一点坐标位置、切线角、曲率半径为输出,搭建了BP网络模型,采用PSO优化算法对网络权值和阈值进行优化处理,最终获得PSO-BP插补控制模型。通过复杂加工曲线仿真试验分析,验证了PSO-BP网络数控系统插补控制的有效性。提出的数控系统插补控制能够提高复杂零件插补的精度和速度,对超精密零件加工的插补控制提供了一定的参考。     

基于刀具矢量的并联机床插补研究

为了直接利用CAD/CAM软件提供的标准刀位文件中的刀具矢量信息,以一种六自由度并联机床为例,在简化多余自由度选取的基础上提出一种描述刀具空间位姿的新方法,并对刀具矢量在并联机床空间直线、圆弧粗插补阶段位姿控制中的应用进行了研究.     

基于粗糙集和RBF神经网络的风电场短期风速预测模型

结合粗糙集提出了一种RBF神经网络短期风速预测模型。采用粗糙集对预测模型的输入特征空间进行约简,找出对未来预测的风速具有主要影响的因素,以此作为RBF神经网络预测模型的输入变量;在RBF神经网络训练的过程中,采用在线滚动优化策略,将最新的样本加入训练集,从而使预测模型能够跟踪风速的最新变化。将提出的方法用于某风电场的1 h短期风速预测,仿真实验结果表明该方法具有结构简单、预测精度高的优点。     

数控加工轨迹的离线插补方法的研究

本提出了一种适用于一般空间曲线，曲面数控加工的离线插补原理，并探讨了将这一原理应用于主从式数控系统的理论和实践问题。     

基于LIBSVM的风速预测方法研究

由于风速随机性大且影响风速大小的因素较多,为了提高风速预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine, SVM)应用于风速预测的方法,通过交叉验证选取LIBSVM回归机的最优参数组合并建立模型。实验结果表明,该方法在风速的实际预测中具有可行性。