基于“效益-精度”对冲的两级电力市场负荷预测技术

电力市场的引入对协助电力行业实现电网的稳定运行和规划,促进电能的有效利用和调度,避免资源的浪费,发挥着不可替代的作用。在各国的电力市场中,售电公司/大用户通常会采用预测模型开展负荷预测,并为日前电力市场交易提供依据。当前提出的各负荷预测模型主要以“精准”作为唯一的优化目标,缺乏对各市场价格的差异性波动及售电公司/大用户经济效益的考虑。提出兼顾精确性和经济性的目标策略,建立基于“效益-精度”对冲的两级电力市场负荷预测技术,此技术基于传统负荷预测技术,在目标函数中引入成本因素,采用改进的反向传播法作为网络训练方法。通过对纽约地区负荷数据开展实例验证,验证结果显示,该方法对量化售电公司效益,推进其经济性和准确性综合提升,具有明显成效。     

考虑分布式电源接入的区域配电网规划投资决策方法

分布式电源（distributed generation, DG）作为可再生能源的重要发电方式,在配电网中的应用越来越广泛。针对配电网投资结构与投资效益方面存在较大的不确定性问题,提出一种考虑分布式电源的区域配电网投资决策方法。首先,在分布式电源对配电网的影响分析的基础上,给出配电网投资效益的关联关系解析方法,并引入配电网建设改造措施、受影响运行参数、投资效益指标等中间变量,将投资与效益进行关联。然后,以配电网综合效益最优为目标,提出配电网规划投资决策方法,并给出主要流程和关键步骤。最后,以中国北方某省所属不同供电区域为例进行分析,验证所提方法的有效性。     

基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测

针对传统数据驱动的电力系统暂态稳定分析方法中,较少考虑输入数据存在噪声和信息缺失后对预测模型性能的影响问题,提出一种基于数据增强和深度残差网络的暂态稳定预测方法。首先,考虑噪声和信息缺失情况,对原始训练数据进行扩充;然后,采用发电机受扰后动态数据作为输入特征;考虑到输入的高维时序数据具有图像的特点,利用图像处理中一种特殊的卷积神经网络—深度残差网络构建用于暂态稳定评估的深层模型。算例分析表明,所提出的方法能够提高模型的泛化能力,在含噪声以及部分发电机信息缺失情况下具有更好的鲁棒性。     

基于神经网络的开关磁阻电动机建模

针对常规的BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值的缺点,提出了一种提高BP网络学习速度的方法,并基于BP神经网络建立了开关磁阻电动机磁特性Ψ(θ,i)模型．神经网络的参数是经过优化选择的, 训练的时间和步数都大为减少,程序运行稳定,经过训练、识别、预测三重整定,具有很强的学习泛化能力,大大增强了系统的实时性和鲁棒性．该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动．     

高效寻优的经验遗传算法

为了寻求高效的寻优方法,本文提出经验遗传算法,用神经网络模型经验地预测每代种群个体的适应度,从而减少对问题直接求解的次数,提高遗传算法的计算效率．通过对6个经典测试函数的数值计算分析,结果验证了本文所提的算法的有效性,而且能降低计算量．     

基于802.1x的无线安全网关用户访问控制的探讨

本文以无线安全网关为基础,分析了当前无线局域网所面临的用户访问控制问题.根据网络端口访问控制标准IEEE802.1x的用户认证协议,提出了无线用户访问控制方案.该方案采用双向认证协议EAP-TLS,设计了用户与网络之间的双向认证.最后,本文分析了在有效结合RADIUS认证服务器时,无线安全网关上的用户访问的端口控制.     

选择性神经网络二次集成在火药近红外分析中的应用研究

针对建立近红外光谱定量分析的神经网络校正模型时,存在变量数过多以及容易出现过拟合等问题,采用小波变换对近红外光谱进行预处理,用以消除噪声,减少变量个数;并在此基础上,提出一种新的神经网络校正模型一基于改进贪心法的选择性神经网络二次集成,来提高神经网络的泛化能力。实验结果表明：在建立火药近红外分析的校正模型中,该模型不仅建立过程简单而且具有较好的泛化能力。     

基于小波包自组织神经网络的图像数据融合

基于小波包与模糊自组织特征映射神经网络的图像数据融合,将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基空间、尺度定位性提高分辨率,获得更好的去噪效果;再采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络进行图像数据的聚类;最后通过计算图像像素点的灰度均值来得到图像数据的融合结果.     

基于无线分布式网络的装甲车辆监测系统

基于无线分布式网络的装甲车辆监测系统,由一个上位机及若干下位机及相应的无线通讯模块组成.监测子系统则由信号采集电路、数据存储和无线发送装置组成,负责信号采集及数据存储和发送.该系统采用大容量的移动存储器CF卡,保证数据记录的完备性,由此解决通过查询方式进行数据无线传输时可能造成的数据丢失问题.     

基于无线网络的大型武器装备故障诊断系统

基于无线网络的大型武器装备故障诊断系统,其下位机在32位微处理器S3C2410A基础上,进行外围扩展.包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口,从而实现大型武器装备数据采集及和上位机的无线数据交互.上位机由配置无线网卡微机组成.并采用笔记本电脑,通过无线网卡接受各下位机采集的信息并显示.通过调用数据库,对数据进行分析,查找故障原因.