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基于连续变分模态分解的多端柔性直流电网单端量保护方法
《电网技术》2025年第1期353-365,I0112,共14页王晓卫 田影 林德力 王林海 屈新宇 
国家自然科学基金项目(52177114,61403127);国网陕西省电力有限公司科技项目(5226KY23001C)。
针对现有多端柔性直流电网线路保护不耐受高阻和易受噪声影响等问题,提出一种基于连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)的多端柔性直流电网单端量保护方法。具体为:首先,采用直流极电压突变量构建保护启...
关键词：多端柔性直流电网 线路保护 连续变分模态分解 高频分量 峰值 
基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的供热负荷预测模型被引量：1
《现代电子技术》2024年第11期131-139,共9页薛贵军 牛盼 谢文举 李水清 
河北省自然科学基金项目(F2021209006);河北省高等学校科学技术研究项目。
针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM...
关键词：供热负荷预测 逐次变分模态分解 改进的麻雀搜索算法 卷积神经网络 转换门控长短期记忆神经网络 空间提取能力 
基于SVMD-CMSEE与GSA-SVM的新型电力系统变压器故障状态智能诊断方法
《电测与仪表》2024年第12期17-25,共9页李峰 陈皖皖 李晓华 夏能弘 
国家自然科学基金资助项目(51607110);国网上海市电力公司科技项目(B3094020000L)。
新型电力系统在促进“碳中和,碳达峰”的目标实现的同时,对电力系统中变电设备的可靠运行提出了新的挑战。为进一步提高变压器机械故障的识别精度,文中从变压器的振动特性出发,提出一种基于SVMD-CMSEE与GSA-SVM的新型电力系统变压器故...
关键词：变压器振动信号 故障诊断 复合多尺度能量熵 逐次变分模态分解 支持向量机 
阵列脉冲远场涡流检测的信号降噪方法
《电子测量技术》2024年第19期79-87,共9页朱冠诚 刘大生 
教育部产学合作协同育人项目(230803711295726)资助。
针对普通脉冲远场涡流检测(PRFECT)无法定位管道缺陷周向位置的缺点,通过增加接收线圈数量,改变接收线圈和激励线圈的相对位置,设计了一种新型阵列式脉冲远场涡流检测探头。并且针对检测出的信号微弱且混杂噪声干扰的问题,提出了一种连...
关键词：脉冲远场涡流 信号降噪 连续变分模态分解 奇异值分解 
基于图注意力网络的短期负荷预测模型被引量：1
《水电站机电技术》2024年第7期40-46,146,共8页何群英 谷卫 
浙江同济科技职业学院科研项目(FRF23YB009);国家自然科学基金资助项目(62172363)。
现有方法在处理负荷数据的非线性、动态性以及空间和时间依赖性方面存在局限,导致预测精度较低。为解决上述问题,本文提出了一种基于改进变分模态分解(SVMD)、图注意力网络(GAT)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,并通过白鲸优化算法(B...
关键词：负荷预测 图注意力 SVMD 白鲸优化 LSTM 
基于SVMD-GRU-Attention-SVR的天然气负荷预测研究
《河南科技学院学报(自然科学版)》2025年第2期91-100,共10页陈丹 邵必林 
国家自然科学基金(62072363)。
目的为克服传统时间序列预测方法在天然气负荷预测中存在的局限性,提出一种基于SVMD-GRU-Attention-SVR的天然气负荷组合预测模型.方法使用斯皮尔曼相关系数法对影响因素进行相关性分析,获取强相关特征.通过逐次变分模态分解(SVMD)将原...
关键词：SVMD 门控循环神经网络 注意力机制 SVR 负荷预测 
基于SVMD-FE和改进Informer的短期负荷预测
《河北电力技术》2025年第1期51-58,共8页印文博 谷卫 
针对电力负荷非平稳性导致负荷预测精度低的问题,采用改进Informer模型对经过逐次变分模态分解(sequential variational mode decomposition, SVMD)算法和模糊熵(fuzzy entropy, FE)综合处理后的子序列进行预测,构建了SVMD-FE和改进Info...
关键词：短期负荷预测 相对位置编码 扩展因果卷积 变分模态分解 
一种基于逐次变分模态分解和改进深度极限学习机的滚动轴承故障分类方法被引量：1
《农业装备与车辆工程》2024年第10期129-134,共6页丁国荣 
为应对滚动轴承故障诊断中特征提取较难和故障类型识别准确率偏低等问题,提出一种基于逐次变分模态分解(SVMD)与分形维数(FD)结合算术优化算法(AOA)优化深度极限学习机(DELM)的轴承故障诊断方法。通过SVMD对轴承原始振动信号进行多尺度...
关键词：轴承故障分类 逐次变分模态分解 深度极限学习机 算术优化算法 
SVMD-PE-BP-Transformer短期光伏功率预测被引量：1
《电网与清洁能源》2024年第8期141-150,共10页王瑞 靳鑫鑫 逯静 
国家自然科学基金项目(62273133)。
考虑到光伏功率受气象因素变化影响而波动性大难以预测的问题,将逐次变分模态分解SVMD-排列熵PE与BPTransformer相结合,给出了一种组合预测方法,以下简称SPBT模型。在去除非相关因子的基础上,利用SOM聚类方法,对全年光伏数据进行3种类...
关键词：逐次变分模态分解 排列熵 TRANSFORMER 功率预测 
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