一种混合智能算法在配电网络重构中的应用

提出了一种新的混合智能方法用来解决配电网络重构问题。该方法结合了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）两者的优点，体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中，部分个体以PSO方法迭代，其它个体进行GA中的交叉和变异操作，整个群体信息共享，同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。通过对IEEE16节点、IEEE33节点、IEEE69节点测试系统的计算和分析表明，该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。     

混合型无线传感器网络覆盖空洞修复算法

针对无线传感器执行器网络运行过程中节点必要的移动或者失效导致的感知空洞,提出了一种基于混合粒子群优化算法的空洞修复方案,该方案首先提出一种基于网格的网络覆盖率,并以此为优化目标将空洞修复问题转化为无约束优化问题,然后使用融合了模拟退火思想的粒子群优化算法对优化问题进行求解,最后仿真证明模拟退火算法的概率突跳特性弥补了粒子群优化算法容易陷入早熟收敛的缺陷,该混合算法可以对空洞修复问题进行有效地求解。     

基于有向通路的潮流跟踪新算法

在可以处理并行边的有向通路生成算法基础上,提出了一种功率分摊原则.应用该分摊原则,可以计算出输电线路的功率组成和发电机与负荷之间的实际功率输送关系,从而为输电服务收费提供合理的依据.运用IEEE14节点系统证实了该算法的实用性和有效性.     

一种新的配电网无功优化算法

研究了配电网的无功优化方法,以有功网损最小为目标,建立了无功优化的数学模型.针对配电网呈辐射状、节点多、计算量大的特点,提出了先用最大节约网损的算法找出待补偿的节点,再结合混沌的遍历性和粒子群的快速性等优点,采用混沌粒子群算法求解补偿容量的配电网无功优化方法.以一个实际的配电系统为算例,初步验证了所提算法的有效性.     

有向群的Fuchs问题

在Fuchs的名著“Partiallyorderedalgebraicsystem”中列出了 40个未解决的问题 .刘绍学在“关于有向群Fuchs问题的一点注记”一文中给出了其中第一、二个问题的一个解答 ,本文给出这一问题的另一个解答 ,并对DE-序群讨论类似的问题 .     

贴面式永磁同步电机无传感器控制技术

永磁同步电机的无传感器控制在低速运行时一直存在着动态性能不佳,控制精度差等问题.本文针对该情况提出了一种简单而有效的位置估算器.通过MATLAB建立仿真模型,得到转速、转矩等物理量的阶跃响应信号,可以看出永磁同步电机在极低速5 r/min时,依然可以平稳启动并具有良好的暂态、稳态性能.     

无线传感器网络虚拟力覆盖控制及节能优化研究

综合考虑无线传感器网络的能量约束、覆盖要求,结合天线理论,将无线传感器网络的覆盖控制问题归结于一个多目标非线性规划问题,从而推导并建立了一个多目标非线性规划问题的数学模型。解决方法上,提出了一种基于节能的虚拟力优化算法。将传感器节点与目标覆盖区域的虚拟力操作和节点之间的虚拟力操作按节约能耗的约束同时进行,从而达到覆盖控制技术的优化目的。仿真实验表明,该策略对解决多目标非线性规划问题有着良好的收敛性与普适性,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求,并可以将网络的生命周期最大化,提高了系统的性能。     

ZigBee无线传感器网络节能方案的研究与设计

探讨了ZigBee网络的拓扑结构和组网原理,提出并设计了基于ZigBee的无线传感器网络,同时给出了具体的节能方案。该方案可以架设自组织无线传感器网络,节约电池能量,延长网络使用寿命,有效提高网络的总体性能。     

一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法

现有无线传感器网络的迅速发展对其路由协议提出了较多性能评价指标,综合考虑网络能耗、生存期、自适应性等重要因素,提出一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法。通过建立无线传感器网络路由优化多指标约束模型,采用基于图论的Dijkstra算法进行路由寻优,得到了满足性能评价指标的网络优化路由,使无线传感器网络寿命更长。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

三角法激光位移传感器的参数优化设计与分析

根据激光三角位移传感器的工作原理,分析了入射激光与光轴夹角θ,CCD与光轴夹角φ,物方截距d0,焦距f等光学参数之间的约束关系,进而由粒子群优化算法(PSO)研究约束下的激光位移传感器光学部分的测量精度问题,得出光学参数对光学部分分辨率的影响规律.结果表明:在光学透镜和工作范围确定后,θ和φ越小,测量精度越高.其中,θ和φ合适的取值范围分别为30 ～60和30 ～50,d0则由PSO计算得到.依据该优化方法以及分析,对测量范围为±3.5 mm的实验系统进行参数优化,结果提高了实验系统光学部分的分辨率,同时改善了测量的线性度.     

A distributed routing algorithm for data aggregation in wireless sensor networks

Considering the impact of aggregation cost on the performance of aggregation routes in wireless sensor networks, an aggregation-decision-based distributed routing algorithm for data aggregation is proposed. When source nodes arrive or leave, the algorithm can calculate the aggregation benefit according to data correlation, aggregation cost and transmission cost. Then the algorithm will adaptively make aggregation and routing decisions based on aggregation benefit. Therefore, it can jointly optimize the aggregation and transmission costs and reduce the energy consumption for data gathering. This distributed algorithm makes all the decisions only relying on the local information. Hence, the routing maintenance cost is limited. Simulation results show that the energy consumption difference between this distributed online algorithm and the previous offline one is within 17% under any network conditions. __________ Translated from Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2007, 30(1): 9–13 [译自: 北京邮电大学学报]     

电力系统粒子群优化模糊聚类算法及其应用

电力系统数据信息处理与应用领域广泛涉及数据挖掘与特征提取问题,为了提高其中聚类算法的有效性,提出了一种粒子群优化算法(PSO)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的粒子群优化模糊聚类算法。该算法用PSO优化过程代替FCM中的基于梯度下降的迭代过程,充分利用PSO具有全局寻优、快速收敛的特点,使算法具有很强的全局搜索能力,有效地避免了FCM易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM对初始值的敏感度。还通过核方法,将低维特征空间的样本通过核函数映射到高维特征空间,增强了特征的优化,使特征在高维空间更易聚类。电力系统负荷样本聚类的应用仿真研究结果表明:与单纯FCM法相比,该算法聚类更准确,效果更佳。     

粒子群优化算法在配电网网架优化规划中的应用

粒子群优化(PSO)算法已经成功地用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解研究还很少。文中使用模糊离散粒子群优化算法,用于求解配电网网架优化问题。采用模糊矩阵表示粒子的位置和速度。为了处理配电网辐射性结构的约束条件,引入了图论中的最小生成树问题。最后对算例进行测试,检验该方法的有效性及应用效果。     

基于人工免疫算法的传感器节点布置策略

针对无线传感器网络节点的应用环境特殊性,以及传统随机投放所造成的高成本,覆盖率低的问题,提出了采用免疫遗传算法对节点分布进行优化的覆盖策略,目的是在实际应用中满足网络正常运行,功能实现的条件下,尽可能以最少的节点数量达到最大的覆盖率,达到节约成本的目的,给出了算法的具体步骤。仿真结果表明：要实现97％的覆盖率,免疫遗传分布策略只需要相对较少的节点数目,相比传统的随机投放策有明显的优势。     

进化Elman神经网络在实时数据预测中的应用

为了提高电站实时数据的准确性,提出了一种利用改进粒子群算法进化Elman神经网络的动态系统实时数据预测方法.改进粒子群算法中,根据群体早熟收敛程度和当前最优解的大小对部分不活跃粒子进行变异,增强了算法跳出局部最优解的能力.利用改进的粒子群算法训练Elman神经网络权值和自反馈增益因子,有效地解决了梯度下降法训练网络权值...     

用于配电网多目标无功优化的改进粒子群优化算法

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。