零空间追踪算法在电压波动与闪变中的应用

为了更加精准地获取电压波动与闪变信号,为电能质量的分析与提高提供精准的数据,在深入分析零空间追踪算法原理的基础上,给出了利用零空间追踪算法实现电压波动与闪变的检测方法,通过仿真分析验证了零空间追踪算法在提取波动信号以及计算短时闪变严重度方面具有误差小、精度高的优势。     

基于谱估计和粒子群算法的电压闪变计算方法

间谐波的注入会导致电压的均方根值和峰值发生波动从而引起闪变,基于调幅波模型的闪变检测模型的测量精度较差。提出一种基于谱估计算法和粒子群算法的间谐波闪变检测方法。首先,通过比值法确定电压信号中不同频率分量的个数,再利用谱估计算法确定各分量的准确频率;然后,利用粒子群算法确定各个分量的幅值和相角,计算间谐波闪变值。仿真结果表明:该方法对于调幅波闪变信号和间谐波闪变信号,以及两者的混合闪变信号,均能快速准确地检测间谐波参数并计算闪变值。     

基于原子分解的电压闪变检测

根据信号原子分解的思想,针对电压闪变的特点构造电压闪变原子库.首先应用匹配追踪算法提取基波分量,然后对去除基波分量的残余信号提取电压闪变分量,并根据电压闪变分量参数检测电压闪变;对3种不同电压闪变的验证结果表明,该方法不仅能较精确地提取各电压闪变的参数,而且迭代次数少,计算量不大.该电压闪变参数为治理或抑制电压闪变提供了依据.     

电能质量中闪变的测量

对IEC电能质量的一个重要指标闪变进行了理论分析,通过详细研究闪变的理论计算过程,用离散方法推导出一种新的瞬时闪变值P和短时间闪变值P_(st)的数值计算方法。该计算方法使得电能质量中闪变的计算变得比较简单。文中的方法已经在实际中得到检验,取得了良好的效果。     

求解车辆路径问题的量子差分进化算法

基于量子差分进化算法在解决组合优化问题时表现出的计算效率及优化性能方面的优势,提出应用量子差分进化算法求解车辆路径问题,将量子比特解码为表示顾客顺序的实数量子染色体,设计了基于量子比特概率幅的差分交叉和变异算子以保持种群多样性,构建了动态量子旋转门进行变领域搜索,提出应用贪婪准则进行量子更新选择,将设计的算法应用于典型车辆路径问题,求解结果表明算法具有较好的鲁棒性,与标准CVRP算例的对比结果表明笔者算法是求解中、小型规模算例的一个有效算法。     

交流电弧炉闪变及其影响因素分析

电弧炉在正常生产时会对电网产生以电压波动与闪变为主要特征的不利影响.根据弧长变化对电弧伏安特性造成的实际影响,提出以受控电压源的形式接入电力系统的电弧炉动态模型,可用来实现电弧炉电能质量的研究;并采用IEC闪变仪框图建立基于MATLAB的闪变测量模块,测量公共供电点的短时闪变值,分析电弧炉闪变的影响因素。分析结果表明,弧柱温度的波动区间越大,将产生更多的电压闪变.     

基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法

针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度.     

融合蜂群行为的量子进化算法

为提高量子进化算法的收敛精度和收敛速度,以人工蜂群算法为基本进化框架,提出一种融合蜂群行为的量子进化算法. 将采用相位编码的量子进化种群划分为量子开采种群、量子跟随种群以及量子侦察种群,在每个种群内模拟蜜蜂觅食行为寻优,其中量子开采种群采用混沌扰动搜索,量子跟随种群采用柯西变异操作进化. 同时对所有种群个体采用量子染色体的两步旋转更新方法,并进行自适应的动态变异操作. 利用基准测试函数进行仿真,与相关方法对比分析可知,所提出的算法在大部分的函数上都表现出较好的性能,能有效提高全局收敛性能.     

基于优化离散差分进化算法的压缩感知信号重构

针对传统压缩感知重构算法严重依赖稀疏度、重构精准度不高的缺陷,提出了一种基于优化离散差分进化(ODDE)算法,对进化种群进行分析,在实现种群有效聚类的同时提高了种群学习进化的针对性和科学性.重新定义了差分进化粒子的编码方式和进化机制,并将优化后的离散差分进化算法应用于压缩感知重构方法中.将稀疏度未知信号等效为粒子编码,通过种群迭代进化实现了稀疏信号的精确重构.仿真结果表明,与StOMP等传统重构算法相比,本文方法可以显著提高重构精度、降低重构时间.     

基于混合连续蚁群算法的最优潮流研究

提出了基于混合连续蚁群(HCACO)的最优潮流(OPF)计算方法;该方法将蚁群优化算法(ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(GA)的进化策略相结合,克服了基本蚁群算法只适用于离散问题的局限性,并提高了寻优的效率,同时采用动态调整罚函数策略,有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度,采用优进策略,提高了算法的收敛速度.应用此算法对标准IEEE-30节点测试系统进行最优潮流计算,该算法能够更好地获得全局最优解,仿真结果表明了该算法的合理性和有效性.     

采用HHT-LES算法的交流微网电压暂降快速检测

微电网惯性小、容量小,微源或负载的波动极易造成交流馈线的电压暂降,影响系统的稳定性.提出一种融合希尔伯特-黄变换(HHT)和最小方差滤波(LES)算法的HHT-LES电压暂降快速检测方法.利用短时HHT自适应采样算法实现可变窗口采样,并结合改进型LES算法实现对电压暂降的时间、幅值和相位跳变时刻的检测.仿真模型表明,与d-q变换或HHT方法相比,系统响应速度和检测精度都可提高20%.基于上述方法研制的新型电能质量综合控制器(NPQC)样机,在微网电压暂降实验平台进行验证;分析该算法对响应时间与检测精度的影响.试验结果表明,该算法可在5.2ms内实现对微电网电压暂降的快速检测.     

用于网络编码优化的改进量子进化算法

网络编码允许网络中间节点对输入数据进行处理而非简单转发,提高了网络的吞吐量和鲁棒性,已经被证明能够达到网络最大流最小割限制。但网络节点的编码操作引发了额外的计算及资源开销。为此,该文提出了一种针对网络编码优化的改进量子进化算法IQEA-NC,以满足达到理论多播速率的情况下最小化网络的编码开销目的。IQEA-NC对传统量子进化算法进行了有效的改进,降低了算法搜索空间,增强了全局搜索能力,同时避免了陷入局部最优。仿真对比实验表明,同已有的量子进化算法及其他进化算法相比,该方法提高了优化性能,在准确性和收敛速度上都具有较大的优势。     

基于Root—MUSIC和Prony算法的电压闪变检测

电压闪变是电能质量的一个重要指标．为实现对电压闪变参数的准确测量,提出基于求根多重信号分类法和Prony算法的闪变参数检测方法．先对信号数据组成的矩阵进行特征值分解,得出信号子空间和噪声子空间,利用他们的相互正交关系通过单位圆上的根估计频率大小,同时利用Prony算法中的最小二乘法求得幅值信息．Matlab仿真结果表明该方法在低信噪比下利用Root—MUSIC法能准确检测频率,并结合最小二乘法在小样本数据上的优势,有效提高了幅值检测的准确度．     

新型的神经网络线性预测语音编码算法

提出一种新型的神经网络线性预测编码算法.针对目前自相关法存在着预测系数解误差以及协方差法存在解不稳定的缺点,算法利用最小均方准则思想显著提高了短时平均误差精度.通过窄带信道将低速率语音编码远距离传输是多媒体语音技术中的重要研究内容,采用语音信号压缩处理是解决低速率传输的有效方法之一,而线性预测编码(LPC)技术是语音压缩参数编码技术的重要内容.从线性预测编码技术入手分析和研究LPC编码技术的原理,阐述了利用最小均方准则思想来提高短时平均误差精度的方法,并介绍了预测系数的自相关求法.最后通过语音合成实验验证了该新型算法既提高了系数解的精度,又保证了系统的稳定性.在该算法下预测系数的均方误差比传统的自相关法误差减小20%以上,而且当原始信号频率较高时语音合成的效果更明显,将更加精确地复现原始语音信号.     

约束优化问题的实数制免疫-禁忌混合算法

针对免疫算法局部搜索能力较弱的缺点,提出了实数制编码的免疫-禁忌混合算法,在免疫操作后引入禁忌搜索算法来提高混合算法的爬山能力,从而提高求解精度和搜索速度,适合于约束优化问题的求解.在阐述混合算法计算原理的基础上,提出实数制编码方式、惩罚函数法和适应度函数构造方法.通过测试算例进行验算,计算结果表明,实数制编码的免疫-禁忌混合算法收敛速度快,计算精度高,特别适合计算复杂、时效性强的优化问题.     

一种基于量子染色体的遗传算法

将进化理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子遗传算法．算法借鉴量子比特的叠加性。采用量子编码来表征染色体,能够表示出许多可能的线性叠加状态．模拟量子坍塌的随机观察可带来丰富的种群,量子染色体的进化也能够简单方便地引导进化．因此,它比传统遗传算法具有更好的种群多样性。更快的收敛速度和全局寻优的能力．从理论上证明了它的全局收敛性,仿真计算也表明了此算法的优越性．     

量子蚁群算法求解多任务联盟问题

针对蚁群算法在求解多任务联盟问题(multi-task coalition problem,MTCP)时存在的求解精度不高、迭代次数多的不足,利用量子计算的并行性,提出了一种求解多任务联盟问题的量子蚁群算法.首先,利用量子叠加态给出了基于Agent的量子编码,使1个Agent能占据空间中的2个位置;其次,为使旋转角获得合适的大小和方向,提出了一种基于信息素的自适应修正旋转角调整策略;最后,通过对量子编码进行观测,给出了基于量子态的蚂蚁寻优策略.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法不仅能获得更高质量的解,而且收敛速度也有显著的提高.     

基于量子比特遗传算法的外商对华投资项目优选

将进化论与量子理论结合,提出一种基于量子计算概念的关于外商对华投资的量子遗传算法。算法借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码能表征更多的染色体叠加状态,模拟量子坍塌的随机观察可带来种群。量子染色体的进化能够简单方便地引导进化。应用仿真结果表明,量子遗传算法具有全局寻优能力强、收敛速度快和计算时间短的优越性。     

基于间谐波电压的闪变传递计算方法北大核心

波动性负荷引起的电压波动与闪变可以在电力系统各节点间传播。理论分析表明,电压闪变是由间谐波电压与基波电压共同作用产生的,因此,研究闪变在电网中的传递可以通过分析间谐波在电网中的传播来实现。为此,提出了一种基于间谐波电压的闪变传递计算方法,可以有效地对电力系统任意公共连接点处的闪变水平进行评估。此外,由于闪变叠加效应,不同闪变源之间是存在相互干扰的,所提方法确定的闪变叠加系数比IEC推荐的经验系数更加准确。最后通过算例仿真证明了本文闪变传递算法的有效性和准确性。     

基于间谐波电压的闪变传递计算方法

波动性负荷引起的电压波动与闪变可以在电力系统各节点间传播。理论分析表明,电压闪变是由间谐波电压与基波电压共同作用产生的,因此,研究闪变在电网中的传递可以通过分析间谐波在电网中的传播来实现。为此,提出了一种基于间谐波电压的闪变传递计算方法,可以有效地对电力系统任意公共连接点处的闪变水平进行评估。此外,由于闪变叠加效应,不同闪变源之间是存在相互干扰的,所提方法确定的闪变叠加系数比IEC推荐的经验系数更加准确。最后通过算例仿真证明了本文闪变传递算法的有效性和准确性。