基于BPNN-PID的风电机组桨距控制分析

变桨控制技术是风力发电机组的核心技术之一,开展对风力发电机组变桨控制方面的研究具有重要的理论和应用价值。根据风力发电机组在额定风速以上如何保持输出功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究,在传统的变桨距控制策略基础上,提出了基于BP神经网络(Neural Network,NN)整定PID的控制策略,并在Matlab/simulink环境下对PID控制和BP神经网络控制相结合的复合控制系统进行建模与分析。对1.5MW风电机组的仿真验证了BPNN-PID算法的有效性,提出算法不仅能够解决传统PID控制器参数整定困难的问题,而且优化效率更高,可以得到优良的控制性能。     

基于模态分解和云粒子网络的大坝基岩地震动输入研究

在大坝抗震安全评价中基岩地震动输入多采用实测数据或人工生成等方式,而当坝址仪器损坏或历史震害资料不足时,确定基岩地震动就变得尤为困难。本文提出对大坝基岩地震动进行反演的研究思路,并开发了基于经验模态分解和云粒子网络的分解—训练—反演混合模型,在不依赖场地历史震害资料的情况下,仅用少量周边测站数据即可确定大坝的基岩地震动。首先,选取坝址周边地表及基岩的地震动实测记录,采用经验模态分解法将地震加速度序列分解;其次,通过粒子群算法建立与神经网络连接权值的映射,采用云理论优化粒子群算法的全局寻优能力,建立反演模型,将分解后的加速度序列作为训练集进行反演训练;然后,选取与大坝处于相似地质情况的地表实测地震动信息,结合反演模型对大坝基岩输入地震动进行反演;最后,以紫坪铺大坝为研究实例,通过对比传统输入方法,验证该模型的适用性。结果表明：本文所提的混合模型综合性能稳定,能较好地反演地震加速度序列,模型决定系数均大于0.9,平均绝对百分比误差均在11%左右;采用本文反演得到的基岩地震动进行计算,较已有研究成果计算误差降低0.79%~17.28%,与工程实际动力响应更为吻合。本文方法可为解决大坝基岩输入地震动的获取提供一条新途径。     

“荆楚安澜”现代水网建设思路与实施路径

从天然河湖水系和人工水利设施两方面分析了“荆楚安澜”现代水网的建设基础,多角度剖析了“荆楚安澜”现代水网建设的重要意义,详细阐述了“荆楚安澜”现代水网的建设思路、目标定位和总体布局,提出推进湖北水网三大功能间、不同行业领域间、不同层级水网间以及相邻水网间的协同融合,开展“荆楚安澜”现代水网建设的主要任务和重大工程及行动,以期通过现代水网建设,为湖北省高质量发展提供坚实的水安全保障。     

基于机器学习模型的河道水位预测

结合已有机器学习模型——卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的优点,构建了并联卷积循环神经网络(PCNN-GRU)模型,并将其用于赣江下游外洲站日尺度水位变化的预测。结果显示:相较于目前流行的长短时记忆(LSTM)模型、GRU模型以及卷积循环神经网络(CNN-GRU)模型,PCNN-GRU模型的均方根误差和平均绝对误差分别降低了18.39%、21.11%、15.48%和21.31%、18.64%、14.28%,纳什-萨特克里夫效率系数和准确率分别提高至0.999 2和88.12%,表明所建模型具有良好的预测性能,可用于河道水位预测。     

基于GMM-CNN的鱼道内鱼类游泳行为提取方法

鱼道设计离不开鱼类行为特性的研究,智能监控是观测、记录和量化鱼类行为的主要手段,但由于鱼道紊动的水流环境对鱼体精确跟踪造成了困难。本研究提出一种适用于鱼道研究的鱼类游泳行为提取方法,通过高斯混合模型（GMM）和卷积神经网络模型（CNN）对鱼体图像语义分割,再根据鱼体像素计算上溯轨迹、游泳速度和摆尾幅度。方法的验证以草鱼为试验对象,分别进行基于UNet和SegNet的鱼体语义分割对比试验和鱼类游泳行为提取试验。试验结果表明：（1） UNet模型的图像语义分割结果（MPA=95.9%,MIoU=93.3%）优于SegNet模型（MPA=95.5%,MIoU=92.8%）;（2）应用GMM-CNN模型进行过鱼轨迹跟踪,其坐标平均相对误差（MRE_x=7.1%,MRE_y=2.4%）低于单独使用GMM方法23.1%、11.6%;（3） GMM-CNN模型测算鱼类行为能够准确定位鱼体特征点,应用于提取鱼类游泳行为时具有较高的精确度。基于GMM-CNN鱼类游泳行为提取方法可以为鱼道设计提供技术支持。     

基于SOFM和BP短期负荷预测方法

基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。     

考虑多地层相变的地铁联络通道三维冻结温度场数值模拟

地铁联络通道冻结法施工地层一般为多地层,各地层相变潜热具有差异性,尤其是富水卵砾石层差异较大,目前分析普遍考虑单一地层或极少数地层相变潜热,难以反映真实情况。依托南宁地铁联络通道冻结法施工工程,建立三维瞬态导热模型,并考虑多地层相变潜热,对联络通道的冻结温度场进行探究。结果表明,积极冻结约20 d,冻结圆柱逐渐增加并开始交圈;冻结43.22 d后,冻结帷幕的平均温度下降至-10℃以下。现场温度实测值与数值模拟结果温降趋势基本一致,与模型试验相差较远。     

基于钻孔图像的结构面分布分维数计算方法

在工程实践中,对岩体结构面分布的分维数进行实测往往存在一定的难度,但是采用钻孔摄像技术既能够准确获取布设的钻孔内各项地质信息,而且形成的钻孔图像能够直观地反映钻孔中岩体结构面的特征参数,因此提出了一种基于钻孔图像的岩体结构面分布分维数计算方法。该方法的原理是:首先,通过钻孔图像获取研究区域内各钻孔内的岩体结构面的特征参数(包括倾角、倾向、隙宽、间距);然后,根据各钻孔之间的连通判断准则,判断区域内各钻孔结构面的连通性,并估算出研究区域内结构面的迹长值,同时参照钻孔的孔位及深度信息,来界定研究区域模型的范围;最后,结合Monte-Carlo法,建立岩体结构面分布的三维网络模型,根据分维数计算方法,求解模型各研究面的分形维数,并将3个钻孔的整体连通模型和各钻孔模型所得到的分维数开展对比分析。结果表明,该方法的计算结果与其他评价方法的结论一致。     

时间尺度对平原感潮河网水动力水质模拟精度的影响

为探究不同时间尺度边界入流条件对平原感潮河网水动力水质模型模拟精度的影响,以典型平原感潮河网地区的张家港市中部为研究区域,结合野外同步监测数据、自动高频监测数据、常规监测资料等构建了水动力水质模型进行模拟分析。结果表明:时间尺度、开始取值时刻以及调度情况均会影响模拟精度;研究区域边界入流条件、水动力模拟结果和水质模拟结果可信的最大时间尺度为1 h,水质模拟精度优于水动力模拟精度。     

基于MRIO与SNA的中国水资源空间转移网络分析

基于2002年、2007年和2012年的多区域投入产出表的相关数据,利用多区域投入产出(MRIO)模型和社会网络分析法(SNA)分析了中国水资源流动网络的空间关联性和结构特征。结果表明:网络中的链接数量没有随水足迹贸易值的增加而增加,链接路径上的流量不断增加,网络的韧性不够,空间关联渠道有待拓展,存在一定的等级差异,稳定性需要加强;网络中一些省份链接的增加,会削弱其他省份的链接数目,这种可塑性特征有利于在全国范围内合理配置水资源;将网络划分为4个板块,板块间的溢出关系主要是以板块内部为主,且少数板块之间没有任何的溢出关系。