一种混合向量自回归与GARCH-Copula模型的中长期径流概率预报方法

    公开(公告)号:CN118839315B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202410970052.5

    申请日:2024-07-19

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种混合向量自回归与GARCH‑Copula模型的中长期径流概率预报方法,包括:收集、整理待预报站点所在流域长系列中长期径流数据,选取预报模型进行模拟预报并分析预报误差统计特征参数;在不考虑多站点径流预报残差时空相关性的条件下,进行动态概率预报;在考虑多站点径流预报残差时程、空间维度的关联演化特性条件下,耦合EGARCH模型消除多站点径流预报残差序列的异方差效应进行动态概率预报;在考虑多站点径流预报残差时程、空间维度的关联演化特性条件下,耦合EGARCH‑Copula函数改进VAR模型以描述预报残差时空关联特性。本发明提升了预报精度与可靠性,为水资源管理决策提供更为准确的支撑信息。

    一种计及恶性数据注入的同步发电机动态估计方法

    公开(公告)号:CN115238448A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210581978.6

    申请日:2022-05-26

    Abstract: 本发明公开了一种计及恶性数据注入的同步发电机动态估计方法,用于实现恶性数据的有效检测及发电机动态状态的准确估计。该方法首先基于统计线性化技术,利用量测值和状态预测值信息,构建CKF框架下的批处理回归模型,获得新的量测输出方程,提高量测数据冗余度;其次,构建多维矩阵,利用鲁棒投影统计方法进行恶性数据检测并降低其权重;之后,借助GM估计器界定恶性数据引起的状态估计误差,采用迭代加权最小二乘法进行求解获取状态估计值,并更新状态估计误差协方差矩阵。该方法能够实现恶性数据的有效检测并降低其对状态估计精度的影响。本发明方法流程清晰,实现简单,便于工程实施。

    一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法

    公开(公告)号:CN112949945B

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202110404300.6

    申请日:2021-04-15

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法,包括如下步骤:对训练样本进行数据预处理;采集风电场的历史风功率数据向量,选取数值天气预报中与风电功率数据相关性最大的数据,并进行归一化处理;在双向长短期记忆网络和全连接层之间融入注意力机制模型,利用训练集对改进双向长短期记忆网络算法模型进行训练和参数优化;将测试集输入改进双向长短期记忆网络模型建立风电功率超短期预测模型,计算风电功率一小时后输出值Ppre。本发明利用双向长短期记忆网络对历史功率数据以及数字天气预报的双向记忆性能,融入注意力机制,对双向长短期记忆网络的隐藏层输出进行加权,有效的提高了预测精度。

    一种基于自适应H∞容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计方法

    公开(公告)号:CN110112770A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910307720.5

    申请日:2019-04-17

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应H∞容积卡尔曼滤波的动态状态估计方法,用于增强模型参数不确定情形下动态状态估计器的鲁棒性,实现电力系统发电机状态的准确估计。该方法在H∞容积卡尔曼滤波(H∞cubature Kalman filter,HCKF)基础上,通过引入自适应方法,建立了自适应H∞容积卡尔曼滤波动态估计方法,该方法不仅可以界定系统模型参数不确定性对状态估计结果的影响,而且避免了HCKF方法不确定上界参数难选取的问题。本发明方法能够有效提升状态估计精度,增强状态估计器的鲁棒性,且实现流程清晰,具有较高的工程应用价值。

    一种基于鲁棒无迹H无穷滤波的发电机动态估计方法

    公开(公告)号:CN109918862A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910347639.X

    申请日:2019-04-28

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒无迹H无穷滤波的发电机动态估计方法,用于实现模型参数不确定情形下发电机动态状态的准确估计。具体包含如下步骤:首先,基于发电机四阶动态方程,建立发电机动态状态估计的状态空间模型;其次,依据H无穷滤波中的参数不确定性约束准则,结合无迹变换技术,设计了基于鲁棒无迹H无穷滤波动态状态估计器。该方法能够利用参数不确定约束准则,有效界定参数不确定性对状态估计器性能的影响,增强对模型参数不确定性的鲁棒性,提升状态估计精度。本发明方法流程清晰,实现简单,便于工程实施。

    检测微量二元混合气体浓度的声学信号处理装置及方法

    公开(公告)号:CN101813673B

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201010166078.2

    申请日:2010-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种检测微量二元混合气体浓度的声学信号处理装置及方法,DSP数字信号处理器控制CPLD可编程逻辑器件产生伪随机相位编码脉冲信号,该信号分两路由两个超声波发射换能器转换为超声波信号同时发射,超声波信号分别经过一测量腔内的纯净气体和另一测量腔内的二元混合气体传递,由A/D转换器将模拟连续信号转变为数字离散信号,经DSP数字信号处理器采用数字信号处理算法进行处理,根据气体浓度与相位差的公式计算出二元混合气体的浓度。本发明结构简单易实施,伪随机信号同时具有高的时间和带宽积,将粗测时延和精测相位相结合,获得无模糊的相位精确测量结果,提高了微量二元混合气体浓度的测量精度。

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