基于改进果蝇算法优化PNN的变压器故障诊断研究

为了提高电力变压器故障诊断准确率,通过分析变压器油中溶解气体数据,提出了一种定向变步长的果蝇算法(DVSFOA)与概率神经网络(PNN)相结合的变压器故障诊断模型。由于PNN的参数平滑因子对输出结果影响较大,对果蝇算法位置公式进行更新调整,对平滑因子进行参数寻优,将优化结果赋值给PNN模型进行网络训练,得到了用于变压器故障诊断的最佳网络模型。实验结果表明,该组合算法具有较高的诊断精度,收敛速度快,整体性能高。     

基于差分隐私的敏感数据挖掘技术研究

基于加密的数据挖掘技术往往计算复杂度太高,而差分隐私作为一种数据扰动技术,既能有效降低计算复杂度,又能让使用者分析数据的整体价值。简要分析了差分隐私在具有敏感信息的智能数据挖掘系统中的相关技术。首先,介绍了差分隐私的基本概念;其次,针对频繁项挖掘、回归与分类以及深度学习,分别介绍了差分隐私在敏感数据挖掘中的应用;最后,对比了最新研究方法的性能和优缺点,为进一步研究隐私保护数据挖掘技术提供相关参考。     

基于极端随机树的火电厂再热器故障预警算法研究

针对火电厂锅炉再热器欠温问题存在的故障隐患,研究了随机森林、极端随机树和梯度提升决策树3种集成学习算法对再热蒸汽温度的预测效果。再通过预测值与真实值之间存在的残差,可以在一定程度上反映故障隐患信息。采用滑动窗口法精确计算预警阈值,分别对3种算法的预警效果进行了对比分析,确定了极端随机树与滑动窗口法相结合的预警模型初始报警时刻最早,预测效果最为准确。     

结合结构与梯度的图像哈希算法

为了提高分类性能和运算效率,提出结合结构特征与梯度特征的图像哈希算法. 该算法对输入图像进行预处理提高算法的鲁棒性,将预处理后的图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量. 利用Y分量的峰顶曲线和峰谷曲线来获取外部结构特征,同时提取峰顶和峰谷的位置信息来构建内部结构特征. 结合外部结构特征和内部结构特征得到图像的结构特征;提取Y分量的横向梯度与纵向梯度来构建图像的梯度特征;将结构特征与梯度特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列. 实验结果表明,所提算法对亮度调整、对比度调整和高斯低通滤波等保持内容的图像处理较稳健. 与已有算法对比,该算法具有更好的受试者工作特性（ROC）曲线和较好的图像分类性能,在篡改检测实验中,该算法可以有效地检测篡改图像.     

基于移动式红外测温的变电站设备温度预警系统

目前,变电站人工巡检效率低,对电气设备的测温准确率不高,导致不能对潜在的异常设备进行预警。针对此现状,提出了一种基于移动式红外测温的变电站设备温度预警系统。系统以巡检机器人为移动平台,结合红外测温、WiFi通讯、远程监控显示等新技术,可对变电站设备进行测温预警。在此基础上,进一步分析导致红外测温误差的影响因素,采用BP神经网络对红外测温误差进行修正。系统结合绝对测温预警和相对温差预警方式,达到理想的预警效果。该系统已在德清变电站成功投入运行,证明了系统的合理性和可靠性。     

风电场内集电线路雷击过电压的研究与防护

风电场通常建设于雷电活动较为频繁的地区,其集电线路容易遭受雷击,对风电机组及其配套设备的安全构成严重威胁。本文采用电磁暂态软件程序ATP-EMTP分别建立了雷电流模型、杆塔模型、集电线路模型、绝缘子模型和避雷器模型用于模拟雷电击中集电线路杆塔的情况,研究了线路过电压的影响因素,并提出了相应的防护措施。结果表明:雷电击中杆塔的位置和杆塔的接地电阻是集电线路过电压的主要影响因素;对于山区的风电机组,可采用阶梯式降低靠近风机侧杆塔的接地电阻和在靠近风机侧杆塔上安装避雷器这两种防护措施对风电场内集电线路进行防雷。     

基于PSO-BP模型的5083铝合金力学性能预测

为准确预测5083铝合金热力学参数与其流变应力之间的关系,基于PSO优化BP神经网络方法提出了PSO-BP铝合金性能预测模型,并对BP模型和PSO-BP模型预测结果进行了对比与分析。结果表明:PSO-BP模型预测值与试验值的吻合度高于BP模型,更能准确地反映铝合金在不同工艺条件下流变应力的变化规律; PSO-BP预测模型具有更快的收敛速度,达到BP预测模型的10倍以上;与传统BP模型相比,PSO-BP模型预测值的平均相对误差不到BP模型的50%,在低温和高温时更明显,且4种应变速率下其预测值与试验值的线性回归决定系数更接近于1,证明了PSO-BP模型对5083铝合金力学性能具有更高的预测精度。     

基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析

随着可再生能源渗透率的持续提升，电网波动性与随机性日益增加，需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大，但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此，文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先，通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性，构建电动汽车充电负荷特性模型；其次，使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析，挖掘主导因素；最后，基于多场景主导因素分析，制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析，验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平，降低节点电压波动，提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。     

应用动态虚拟阻抗的光伏微网新型下垂无功补偿控制

在光伏构成的交流微网系统中,逆变装置通过公共连接点与大电网相连,通常采用下垂控制来维持光伏电源点的功率平衡和电压稳定,其中电压稳定通过无功补偿来实现.在光伏微网实际系统中,电压调节过大会引起电气设备脱网,针对此问题本文提出一种下垂无功补偿控制方案,具体是引入新型下垂系数来增加无功补偿动态性能.由于输电段线路阻抗不匹配,造成无功分配存在误差,针对此问题本文提出一种虚拟阻抗来提高无功分配精度,具体是采用动态虚拟阻抗来改善系统的阻性特征,补偿压降.将上述策略通过Matlab/Simulink仿真和实验来验证本文所提方案可以有效提高光伏微网控制性能.     

660MW四角切圆锅炉混煤燃烧数值模拟分析

为了优化煤粉燃烧,提高电厂效益,以660MW超超临界四角切圆锅炉作为研究对象,利用CFD数值模拟方法对该锅炉混煤燃烧状态进行模拟分析。通过对多种掺混比例沿炉膛高度方向O2浓度、NOX浓度、CO2浓度等云图分布,对比分析了炉内燃烧状态。结果表明,在设计煤种与现有煤种掺混比例为4:1时,NOX浓度在炉膛中心明显增加,O2浓度在三种掺混方式下分布较为接近。在距一次风喷口较近区域,CO2的浓度相对较少;在壁面处,部分煤粉颗粒流动受阻,局部CO2变高。对比分析确定了该锅炉掺混的最佳比例,对合理选择煤种配比提供参考。