基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法

全天空成像仪（Total sky imager,TSI）对天空进行观测时,设备的结构特点会使采集到的云图信息不完整,对图像的分析造成不利影响。针对Criminisi算法修复地基云图所造成修复顺序发生错误、图像不连续以及匹配块遍历搜索时间复杂度大的问题,本文提出了一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法。该算法改进了优先权计算公式,引入地基云图独特的红蓝比特征作为置信项,使得含有更多信息的像素块具有更高的优先级,在搜索匹配块的过程中,基于启发信息选择匹配区域的大小,避免了搜索到离待修复块较远的相关性较低的匹配块,也有效缩短了匹配块搜索时间,降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,改进后的Criminisi算法具有较好的图像修复效果,且降低了时间复杂度,提高了修复效率。     

基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图变电站规划

针对变电站规划问题,提出一种基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(weighted Voronoi diagram,WVD)变电站规划方法,在变电站数量和容量组合确定的情况下,对变电站的位置和供电范围进行优化。根据变电站及负荷分布的特点,给出全新的权重计算方法,其权重可自适应调整,从而形成基于加权伏罗诺伊图的变电站规划方法。该方法在保证算法收敛的同时,使变电站的位置及供电范围更合理。利用粒子群优化算法的全局搜索特点,实现了基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(particle swarm optimization-weighted voronoi diagram,PSO-WVD)变电站选址及供电范围规划。算例结果表明所提方法无论在变电站站址的确定方面,还是在变电站供电范围的划分方面都比单一方法可靠、合理。     

基于遗传神经网的沙尘暴预测模型的研究

神经网络结构和学习算法在很大程度影响模型建立的时间和预测结果的准确性,论文针对现有BP神经网络的缺陷,提出了基于遗传算法的神经网络预测模型,并利用该模型研究了沙尘暴的预测问题。仿真预测研究表明,提出的方法无论是收敛速度方面还是预报准确率方面,都取得了比较满意的结果。     

基于改进 ANP 的配电网综合评估方法及应用

现有配电网评估方法存在评估内容单一、整体性差,而且基于层次分析法的配电网评估在计算指标权重过程中忽略指标间相互影响的因素,从而降低了指标权重的可信度。通过对配电网的发展特性进行分析,建立一套完整的配电网综合评估指标体系。同时在指标权重的计算过程中采用了网络层次分析（ ANP）法,并通过DEMATEL方法对其进行改进,使得所得权重更加准确地反映评价指标互相影响的网络关系。最终通过实例验证了该方法的有效性,能够识别当前配电网的发展瓶颈,对于配电网未来的发展具有指导意义。     

“电工学”课程考试方法改革探讨

本文通过对现行"电工学"课程考试存在问题的分析,设计并实现了自主出题考试、随堂抽题、计算机在线考试等多元化的考试方式,从而引导学生从注重"考试结果"向注重"学习过程"的转变,促进了学生综合能力的培养,有效地提高了"电工学"课程的教学质量。     

考虑多能耦合及品位差异的含储能微网可靠性评估

随着能源互联网的发展和能源交互程度的加深,多能源集成耦合系统对供能可靠性提出了更高的要求。因此,量化不同能源之间的耦合逻辑关系,研究综合可靠性评估方法是目前亟待解决的重要问题。针对传统可靠性评估方法难以合理有效地评估多能源耦合系统供能可靠性的问题,首先,以综合能源微网作为研究对象,结合能源集线器模型构建了典型微网系统的物理模型。其次,建立设备元件的状态模型并梳理微网系统可靠性的评价指标。然后,在此基础上,分析微网系统的运行机制、时序模型及存在的能源品位差异的问题,并通过故障模式影响分析法与蒙特卡洛模拟法相结合的方法,分别建立并网与电孤岛两种典型运行模式可靠性的评估模型,提出评估流程。最后,通过实际算例,评估综合能源微网年可靠性指标及典型场景典型时段内预安排停运的可靠性,进一步说明所提方法的有效性与实用性。     

电工技术课程CAI自习自检系统的研制

在传统的教学方式中,教师是教学的主体,学生的学习活动是被动的,教师无法做到根据每个学生的特点和要求组织教学。CAI软件可以利用计算机的智能化特点,转化教学过程中的主被动关系,学生通过与计算机的交互活动,可以积极主动地进行探索式的自主化和个别化的学习,这些都有利于学生创造思维的开发和学习能力的培养。因此,把CAI引入课程建设,是提高教学质量的有力措施和有效途径。而且“电工技术”这门必修的技术基础课,普遍存在内容多、学时少和学生多、教师少的矛盾。为处理好这两对矛盾。尚需借助CAI这一现代化的教学手段。     

基于种群多样度的变参数遗传算法的研究

该文针对基本遗传算法（SGA）所存在的缺陷——早熟现象进行了分析，并在此基础上提出了基于种群多样度的变参数遗传算法（VPGA）。该算法从概率角度分析了遗传操作算子的作用，搜索范围以及多样性的影响，依据种群的多样度对遗传算法的参数进行自动调节，抑制早熟现象。并应用两种遗传算法对评价遗传算法性能的四个著名测试函数进行了仿真测试，仿真结果表明该算法相对于基本遗传算法的优越性和抑制早熟现象的有效性。     

用小波分析提取云图纹理梯度特征

本文运用小波分析方法中纹理梯度的概念对台风云图进行纹理梯度的特征提取,与现有其它方法相比,取得了较好的结果.     

基于启发式蚁群算法的中压配电网络规划方法研究

结合数据库技术,根据城市中压配电网络规划问题的具体特征,对基本蚁群算法中的信息素更新及其寻优方式进行了改进,对基于启发式蚁群算法的中压配电网络规划方法进行了研究。在变电站位置、供电区域及负荷分布已知情况下,利用街道长度和负荷量的信息素和启发信息,选取蚂蚁待选前进街道,确定配电网络的局部优化方案,实现了以区域街道为配电网络走廊的“辐射型”网络优化规划。算例表明该方法能够在保证计算速度的前提下,有效地规划出符合规划要求的方案。方法稳定,规划方案可行。