郭鹏
所属机构: 华北电力大学控制与计算机工程学院 所在地区: 河北省 保定市 研究方向: 电气工程 发文基金: 国家自然科学基金
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韩璞 作品数:434 被引量:2,738 H指数:28 供职机构:南阳理工学院 研究主题:神经网络 PID控制 预测控制 火电厂 热工过程 徐鸿 作品数:260 被引量:1,334 H指数:18 供职机构:华北电力大学能源动力与机械工程学院 研究主题:超临界水 汽轮机 数值模拟 有限元 超声导波 邓博 作品数:13 被引量:73 H指数:5 供职机构:华北电力大学能源动力与机械工程学院 研究主题:热膨胀 超声导波 模态 汽轮机汽缸 过热器 倪永中 作品数:38 被引量:100 H指数:6 供职机构:华北电力大学能源动力与机械工程学院 研究主题:蠕变 ANSYS 高温蠕变 粘塑性 蠕变行为 郭俊君 作品数:5 被引量:16 H指数:2 供职机构:燕山大学继续教育学院 研究主题:HOPFIELD网络 单元机组 模型算法控制 多变量 电厂
全生命周期的数字化电厂 被引量:15 2015年 从全生命周期的角度定义数字化电厂,并针对数字化电厂在全生命周期时间轴上存在的信息孤岛现象,提出了数字化移交概念,以数字化移交电厂标识系统(KKS)编码体系为基础,建立了电厂数字化移交平台,深度挖掘数据功能,增加电厂信息的有效利用率,解决了全生命周期数字化电厂的信息孤岛问题,提高了数字化电厂整体运行的经济性与安全性。 张晋宇 郭鹏 朱赫 倪永中 徐鸿关键词:数字化电厂 全生命周期 KKS编码 信息孤岛 基于AdaBoost算法的多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究 被引量:3 2021年 叶片结冰是影响冬季我国部分高海拔高湿度地区风电机组安全运行的因素之一。及早检测出叶片结冰能够及时调整机组运行方式,保证机组安全。分析了叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,将功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量。采用自适应增强(AdaBoost)算法分别建立功率模型和叶轮转速,引入指数加权移动平均(EWMA)方法分析功率和叶轮转速模型的预测残差,从而对叶片结冰时2个参数的异常变化进行监测,当风电机组输出功率和叶轮转速2个参数同时出现异常且环境温度低于0℃时发出叶片结冰预警。利用昆明某风场风电机组实际叶片结冰数据验证了该方法的有效性。 范大千 刘博嵩 郭鹏关键词:可再生能源 风电机组 自适应增强算法 Hopfield神经网络在SISO仿射非线性系统辨识与控制中的应用研究 被引量:1 2005年 仿射非线性系统是非线性系统的一种重要形式,近年来出现的状态反馈精确线性化方法对其有较好的控制效果。本文将Hopfield神经网络引入到单输入单输出仿射非线性系统的辨识和控制中。应用具有5个神经元的Hopifeld神经网络对单机无穷大系统进行辨识。对辨识网络进行训练时,采用一种新的学习算法—趋化算法,网络权值进行随机调整。可以有效避免学习中的局部极小值问题,易于计算、构造灵活,适合于动态网络的训练。当网络训练好后,就可以由Hopifeld网络得到状态反馈线性化过程中所需要的李导数和系统状态信息,用状态反馈精确线性化方法将单机无穷大系统转化为简单的线性系统,并设计了一个二次型最优跟踪器对其进行控制。仿真结果表明这种新方法的有效性。 郭鹏关键词:HOPFIELD网络 仿射非线性系统 基于数字化电厂的电厂标识系统编码改进 被引量:9 2015年 为了实现数字化电厂全生命周期管理,针对电厂标识系统(KKS)编码数字化电厂建设过程中存在较重要且易发生故障的设备元件无法标识等问题,提出了一种在原KKS编码结构中增加元件编码和后缀信息编码的改进方案,从而使得其能够更加精确地标识设备信息。应用结果表明,改进后的KKS编码能够满足数字化电厂建设和管理要求。 梁梓钰 郭鹏 张晋宇 倪永中 徐鸿关键词:数字化电厂 KKS编码 全生命周期 信息编码 基于BootStrap置信度计算的风电机组大部件温度预警方法 被引量:7 2021年 针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,应用单一阈值作为大部件故障预警的评价标准存在漏报和误报问题,提出基于BootStrap置信度计算的风电机组大部件温度预警方法。该方法选择合适的工况划分参数和划分间隔尺度进行二维工况空间划分,在运行工况子空间通过高斯模型分别设定阈值限。实时运行数据根据工况划分参数进行工况辨识,代入相应运行工况并根据阈值限进行数据状态标记。滑动窗口统计异常率作为触发置信度水平计算的指标,使用BootStrap构造超限点置信度计算方法,可克服传统状态监测单一阈值误报警问题。通过案例分析对算法进行验证,该方法可提前发现大部件温度异常,规避因误标记导致的误报问题。 郭鹏 王桂松 胥佳 刘瑞华 李韶武关键词:风电机组 置信度 高斯模型 故障预警 BOOTSTRAP 火电厂烟气脱硫增压风机降速消裕节能改造分析与实践 被引量:4 2013年 针对火力发电厂烟气脱硫增压风机裕量过大,运行效率偏低,造成电能严重浪费的现象,以华电卓资热电厂4×200 MW机组1号FGD增压风机为例,提出了保留原电动机的转速作为高速档,再增加一个低速档,即改造为双速电动机的降速消裕改造方案,并对改造后风机的经济效益进行了分析,改造后风机全压效率由37.8%提高到83%,节能效果显著。 郭鹏 马琴 梁双印关键词:节能 模糊前馈与模糊PID结合的风力发电机组变桨距控制 被引量:117 2010年 大型变桨距风电机组在额定风速以上通常采用PID控制器调节机组桨距角以达到功率恒定的目的,但由于从额定风速到切出风速之间的风速变化范围很大,一组固定的PID参数难以在不同风速下均有好的控制效果。该文在分析PID变桨距控制器缺点的基础上,提出模糊前馈与模糊PID结合的新型变桨距控制方法。模糊PID控制器能够保证在不同风速下均有较好的控制结果,而模糊前馈控制器则能够根据风电机组的桨叶气动特性,在额定风速以上的不同风速段,根据风速给出不同的适当的前馈桨距角,实现动态前馈补偿,提高控制系统的响应速度。对一个300kW的变桨距风电机组的仿真表明,该方法在额定风速以上的不同风速段都能够有效地减小系统的超调量,缩短调节时间,具有较为满意的控制效果。 郭鹏关键词:变桨距控制系统 模糊PID控制器 气动特性 基于IPSO-BP的风电机组齿轮箱状态监测研究 被引量:13 2012年 将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合,建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理地选择训练样本,使IPSO-BP模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致IPSO-BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。 郭鹏 李淋淋 马登昌关键词:齿轮箱 残差 基于ARGAN表面阴影预处理与迁移学习风电机组叶片故障识别 被引量:5 2021年 叶片是风电机组获取风能的重要部件。风电机组运行环境恶劣,叶片表面易出现剥落、开裂等多种故障。叶片故障的及时识别能够保障机组安全稳定运行。然而无人机拍摄叶片图像数据常出现光照不均,导致故障被阴影遮挡的情况,阴影边缘很难与叶片边缘区分开从而干扰计算机视觉算法,导致故障图像识别准确率低。对此利用专注递归生成对抗网络(Attentive Recurrent Generative Adversarial Network,ARGAN)对原始图像的阴影进行处理,减少阴影区域对算法识别分类的干扰,完整保留叶片故障区域,再将处理后的图像送入卷积神经网络,利用迁移学习思想进行训练学习。通过与传统图像处理方法以及条件生成对抗网络、深度卷积对抗网络对比,可得出ARGAN效果最佳,可使处理后的故障图像识别准确率达到89%,同时降低了均方根误差,从而验证了这种方法的可行性。 李姣 郭鹏关键词:卷积神经网络 基于云模型的风电机组出力异常监测方法 2024年 实时监测风电机组出力情况、及时发现机组问题,能够最大程度保障风电场经济效益。采用自适应Density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)算法提取风电机组正常状态下在风速–功率(v-P)坐标系中建立性能模型所需的数据。在监测阶段,在划分水平功率区间后利用马氏距离衡量监测数据与性能模型间残差,并将采用滑动窗口方法连续获取的残差子序列送入云模型进行模糊化评估,得出风电机组运行状态。结果云的变化表明,基于云模型的异常监测方法能真实客观反映机组运行状态,可为机组维护工作提供有效指导和建议。 赵雅丽 郭鹏 胡乾坤 董科韬关键词:SCADA DBSCAN算法 云模型 风电机组