R-AdaBoost带钢表面缺陷特征选择算法

带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难,为此,提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R-Ada Boost特征选择算法。该算法在Ada Boost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维,通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本,然后根据Ada Boost的动态权值更新样本库,再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的Ada Boost强分类器,进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明,针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷,该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征,同时提高了缺陷检测算法的准确率。     

基于果蝇算法的开关磁阻电机多目标优化研究

针对采用传统算法对开关磁阻电机(SRM)本体进行多目标优化时存在算法复杂、调节参数多、计算量大且易陷入局部最优解等问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)的SRM本体多目标优化设计方法。利用极限学习机算法建立SRM非参数模型,采用FOA算法对其进行优化,实现了SRM定转子极弧的全局最优设计,最后对该优化算法的效果进行了仿真验证,同时与传统粒子群优化算法(PSO)进行了对比分析,结果表明,FOA算法不仅获得了较PSO算法更好的转矩波动系数和效率指标,而且具有参数设置少、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点,具有较好的应用价值。     

基于粒子群算法的数字微流控芯片在线测试路径优化

数字微流控生物芯片的稳定性和安全性在生化实验中具有很高的要求,为保证实验结果的准确,需要对芯片进行检测。通过分析芯片结构、实验液滴的路径,提出一种基于粒子群算法的针对数字微流控芯片灾难性故障在线测试路径优化方案。通过自适应调整算法惯性权值,设置算法的收敛速度因子和解的聚集程度因子,将收敛速度和局部解聚集程度可视化改进算法。增加液滴移动序列的交换机制,在芯片的约束条件下规划测试液滴的移动路径,从而缩短测试路径长度。仿真实验选择15×15阵列模型、7×11阵列模型、7×7阵列模型进行仿真实验,结果表明,该方案完成了对芯片的测试,提高了算法收敛速度,并有效缩短了测试路径,提高测试效率。     

面向油中溶解气体监测时序数据压缩的改进方法

为提高油中溶解气体监测数据的分析、传输效率,提出了一种针对时间序列数据的改进压缩存储方法。首先区别状态量和模拟量的数据类型,并创建不同数据列的二维表。其次,组合应用旋转门算法和哈夫曼算法,并在创建的数据区间索引后实现数据压缩存储。实测结果表明该方法不仅能满足对时间序列数据的高效、并发存储要求,还有利于在改进数据读取、传输效果的基础上,开展大数据分析和跨系统应用。     

采用GPS/北斗双星同步采集技术的分布式无线高压绝缘带电测试的研究

随着智能电网建设和状态检修工作的开展,需要及时掌握电容型设备、避雷器等的绝缘状态。但目前绝缘在线监测、带电检测技术在检测精度、设备可靠性等方面存在不足,并未被电力部门广泛应用。文中研究了基于高精度GPS/北斗双星同步采集和分布式无线便携式带电测试系统,以提高绝缘检测的精度和便捷性。文中介绍了该系统实现的原理,GPS/北斗的PPS秒脉冲直接硬件控制的方式启动Σ-Δ型AD数据采集,和软件流程的时序协同控制,利用改进的迭代—正交算法,极大的降低了相对介损测量误差,提高了数据的重复性与稳定性。对算法的影响、PPS硬件同步性能进行了比对研究,并对整个系统的性能进行了测试。结果表明:该系统实现了对相对介损的高精度采集测量,相对介损的误差<0.05%,完全满足现场绝缘带电检测的要求。该带电测试系统,已经成功地应用于变电站容性设备、避雷器的带电测试中,提高了测试的效率和性价比。     

特高压直流输电直流侧谐波电压测量系统

高压直流输电系统直流侧谐波电压的测量对于直流侧滤波器的设计和继电保护设备的配置具有重要意义。为此,文中以±1 100 kV直流输电系统为例,在分析其直流侧谐波电压的产生原因和谐波的特性的基础之上,研究了特高压直流输电系统直流侧谐波电压的测量方法,构建了一套直流侧谐波电压测量系统。同时,在实验室条件下,搭建了该测量系统的测试平台,对它的测量准确度和频率特性进行了验证,并研究了一套完整的数据处理算法。测试结果表明,配合该数据处理算法,直流侧谐波电压测量系统可以对50~1 200 Hz频率范围内的谐波进行准确测量,幅值误差低于0.5%,相位误差低于0.5°,并具有适应电网频率波动的能力。     

（12期拿下）基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局

针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。     

基于特高频传感阵列的局部放电定位误差分析及优化布置

局部放电的测量和诊断已成为评估高压电力设备运行状态的重要方法之一。但目前的局部放电监测主要以单个设备监测为主,测试仪器程序多,成本高,维护工程大。文中介绍了利用4个以上传感器组成传感阵列接收特高频电磁波对变电站设备局部放电源定位的方法,分析讨论了基于时差法的定位算法,分析其主要误差来源,理论推导了定位结果误差与传感器阵列布置及信号到达时延序列误差的关系,最后给出了特高频传感器阵列布置的优化方法。     

基于快速解耦算法的地区电网状态估计研究

近年来,随着智能电网的快速发展,大量微网和新能源电源并入地区电网,调度自动化系统中的核心模块—电力系统状态估计因数据量急剧扩大,计算速度缓慢的问题日益凸显。文中提出了一种适用于地区电网的快速解耦状态估计算法,目的在于解决状态估计计算效率低下的问题。该算法基于地区电网调度分区分层运行的特点和管理架构,引入同步相量量测的发展成果,在下层(县调层)采用快速解耦状态估计算法,在上层(地调层)满足线性状态估计条件。相比之前算法,新算法在上、下两层都具有更快的计算速度,整体效率有较大提高。通过用IEEE 118节点仿真系统对新算法进行的测试,结果验证了新算法在计算速度上的优越性能。     

基于灾害类型与线路信息的电网重合闸成功率关联分析

为提高输电线路因灾害引发故障跳闸的重合成功率,进一步保障电网供电的可靠性和连续性,基于历史的线路跳闸数据挖掘灾害类型、线路信息与重合闸成功率之间的关联规则。采用Apriori算法搜索频繁项集,并设置支持度、置信度和提升度3个参数提取有效的强关联规则,结果表明:雷击、鸟害引发线路故障跳闸的重合成功率较高,分别为93.01%和89.04%;风害、冰害引发的线路故障跳闸不易重合成功,重合不成功率分别为93.33%和84.72%;在不同电压等级的输电线路中,500 kV遭受雷击和冰害的影响最为严重,引起330 kV线路故障跳闸重合不成功的主要灾害为风害、外破。研究成果可为输电线路重合闸策略优化提供依据。