基于蚁群算法的容错RBF-NN诊断模型性能评估

文中构造了基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)的容错径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)故障诊断模型,它具有强逼近能力,采用ACOA优化NN可进一步改善泛化性能。该文又考虑了把故障信息受随机因素干扰而产生的变异故障样本加入NN的训练样本集中,以提高NN的容错性能。将该模型用于高压输电线系统和配电网故障诊断,并作容错性能的评估。由仿真测试表明,研究模型的容错性能要优于传统的BP-NN和GA-NN诊断模型。     

基于整数小波矩阵范数量化的多重数字水印算法

针对多媒体版权信息保护的多方性和多类性,提出一种多重数字水印算法。在整数小波域,利用矩阵范数量化方法,将鲁棒水印嵌入到逼近子带,将脆弱水印嵌入到细节子带,水印提取检测可分层进行,且为盲检测。仿真表明,该算法兼具鲁棒性和敏感性,且能够较精确反映篡改区域,是一种有效的多重数字水印方案。     

三相异步发电机带单相负载稳态运行的复合序网模型

以对称分量法为基础,结合发电机外电路的连接方式,推导出含有受控源的三相异步发电机单相稳态运行时的复合序网模型,并进一步得到发电机稳态运行时的正序阻抗方程。利用优化方法求解该方程,求解出给定电容组合下异步发电机稳态运行的频率标幺值及励磁电抗,进而得到负载电压。再以发电机负载电压为已知条件,通过迭代方法求出使电压稳定时的不同电容组合。计算值与实验值吻合度较高,验证了分析方法的准确性。     

基于近似模型的高速列车头型多目标优化设计

为改善高速列车气动性能,建立一套高效的多目标气动优化设计方法,对流线型头型进行多目标气动优化设计。建立高速列车流线型头型三维参数化模型,并提取5个优化设计变量;为减少优化设计时间,利用最优拉丁超立方设计方法在优化设计空间中进行均匀采样,利用计算流体力学方法获得对应于各个采样点的气动载荷,利用Kriging代理模型构建优化设计变量和气动载荷之间的近似模型;利用多体系统动力学方法计算气动载荷作用下的高速列车轮重减载率;以气动阻力和轮重减载率为优化目标,利用多目标遗传算法NSGA-II对高速列车流线型头型进行多目标优化。优化设计变量和优化目标均呈现收敛的趋势,采用Kriging近似模型优化计算的Pareto前沿与采用CFD（Computational fluid dynamics,CFD）优化计算的Pareto前沿较为接近。优化后高速列车的气动阻力最多可降低3.27%,轮重减载率最多可降低1.44%,气动阻力最优的头型与轮重减载率最优的头型的主要差异在于中部辅助控制线的变化,前者向内凹,后者则向外凸。     

110kV海缆实时在线监测预警系统

长岛县电网各级变电站主要为串供结构,一旦海底电缆受到破坏,就会影响其他岛屿的正常供电。传统海缆监测依靠人为巡逻已经无法满足海底电缆监测的需求,新型海缆在线监测预警系统在传统海缆监测基础上,利用互联网通信技术,实现了海缆的实时监控,保证了供电的可靠性和安全性。     

主动配电网促进分布式电源消纳的需求侧管理与控制综述

主动配电网中促进分布式电源消纳的需求侧管理与控制,主要是保证分布式电源接入配电网系统过程中供电的可靠性和经济性。在分布式电源并网时,不仅需要根据经济性和可靠性原则构建不同的数学模型和算法,还需要针对各种不同种类的分布式电源进行差异性的系统计算分析。结合当前主动配电网的研究现状,文章介绍了主动配电网中分布式能源消纳的分析研究方法。     

优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型

提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型.与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归.采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力.对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度.     

结合电流应力优化的双有源全桥DC-DC变换器自抗扰控制

针对微电网系统中双向直流变换器需同时具有良好的稳态特性和动态响应这一问题,该文提出一种结合电流应力优化的双有源全桥（DAB）DC-DC变换器自抗扰控制方案,并对DAB变换器在扩展移相调制下的传输功率和电流应力数学模型、电流应力优化与自抗扰控制相结合等关键技术展开分析研究。在扩展移相调制基础上,利用条件极值法求解不同工作模式的电流应力最优解。同时构建自抗扰闭环,通过扩张状态观测器对系统状态进行实时估算,将输入电压突变、负载投切、电流应力优化策略导致传输功率波动等视作系统扰动并进行补偿。最后设计并研制一套200W实验样机,对比不同控制方案的性能,样机动稳态实验结果验证了所提出控制方案的可行性和先进性。     

结合电流应力优化与虚拟电压补偿的双有源桥DC-DC变换器三重移相优化控制

为了同时减小双有源桥（DAB）DC-DC变换器的电流应力和提高动态响应速度,该文在建立三重移相下六种模式的传输功率、电流应力等工作特性模型的基础上,提出一种基于三重移相的结合电流应力优化与虚拟电压补偿的控制方法。该方法由电流应力最优移相角模型和虚拟电压补偿方法构成,通过KKT条件获取电流应力最优的移相角模型,结合虚拟电压补偿方案估算传输功率值以提高负载突变及输入电压扰动时的动态响应速度。该方法在保证电流应力优化的同时,能够实现快速的动态响应,并且参数易于调节,可移植性好。最后,搭建了一台小功率样机进行三种方案的对比实验,验证了该文控制方法的正确性及优越性。     

二阶邻居协议下多智能体系统能控能观性保持

为了研究多智能体系统的一致性特点及能控、能观性保持策略,分析了具有时变拓扑结构的多智能体系统在一阶邻居协议和二阶邻居协议下的一致性速度,针对拓扑结构的特殊性,利用结构能控性性质和拉普拉斯矩阵第二小特征值与一致性速度之间存在的关系设计出一种使能控性和能观测性保持的控制策略。此外,得出多智能体系统在二阶邻居协议下,具有更快的一致性速度的结论。文中2个主要定理分别通过算例和仿真进行验证,算例和仿真结果与定理结论一致。