基于改进自适应密度峰值算法的日负荷曲线聚类分析

电力市场的逐步开放以及大量可再生能源的接入使用户具有更多的用电自由,导致电力用户类型多样化、用户间负荷特性差异逐渐增大、负荷数据的类簇分布情况复杂化。为解决传统聚类算法面对不均衡负荷数据集时聚类效果不佳以及缺乏自适应能力等问题,提出一种改进自适应密度峰值聚类(Improved self-adaptive Density Peak Clustering,ISDPC)算法。首先,基于K-最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)和相对密度的思想定义了一种新的密度度量方式。然后在决策图中拟合分段函数得到最优类簇数目。最后,通过构造加权KNN图改进样本分配策略。试验结果表明,与传统聚类算法相比,所提方法聚类结果更加精确、具备自适应能力、鲁棒性更强。     

基于LWT-SVD的鲁棒音频水印算法

为了更好地保护音频作品的所有权,提出了一种基 于LWT-SVD混合域的鲁棒性音频水印算法。借助混沌和置乱为图像水印加密,保证水 印安全性;利用提升小波变换(LWT)和奇异值分解(SVD)的特性,在音频LWTSVD的奇异值中嵌 入式水印信息,保证水印的鲁棒性;此外,借助汉明码纠错进一步提升水印的鲁棒性。仿真 实验结果表明,本算法的水印安全性高、透明性好,对一般音频信号处理鲁棒性强。     

基于非线性自抗扰控制器的异步电机高性能控制

本文将非线性自抗扰控制器应用到异步电机调速系统中，由自抗扰控制器取代经典PID控制器对异步电机进行控制，提出了应用自抗扰控制器的异步电机调速系统的设计方案。通过在一台2.2 kW异步电机上进行突加负载、正反转等实验，自抗扰控制器被证明具有良好的动态性能，并且其对负载扰动、电机参数变化都具有较好的鲁棒性。     

基于神经网络解耦的换热站IGPC控制策略

针对供热系统中质、量调节回路耦合而导致控制效果不佳的问题,提出一种基于换热站质、量分离调节的神经网络解耦隐式广义预测控制(IGPC)策略.首先结合换热站工艺设计基于IGPC和PID的双入双出控制系统;其次通过时滞递归神经网络对预测模型进行解耦,利用滚动优化和在线校正环节克服质调节通道的时变、时滞影响.仿真结果表明:IG...