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1.
模型管理系统中时常存在新投入设备的参数输入错误和临近退役设备的参数漂移或突变的现象,这使得依赖于基础数据的各项高级应用计算的可信度降低,针对这一问题,提出了一种基于智能调度平台的垂直一体化参数辨识修正方法。利用局部参数错误导致状态估计的量测残差会出现局部偏大的现象,定义可疑量测评价函数,建立基于可疑量测评价函数的参数综合可疑度指标,将可疑度较大的参数作为可疑参数的初始集。进而针对设备的全生命周期标志,将可能存在参数错误的新投入设备和临退役设备的参数并入可疑参数集中。排除部分影响很小的可疑参数后得到最终的候选可疑参数集,调度中心模型管理系统对候选可疑参数进行维护之后通告所辖各级用户(子调度)对模型参数数据库进行更新。采用IEEE 14节点系统验证了方法的有效性。 相似文献
2.
为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力. 相似文献
3.
以桑塔纳L45449汽车轮毂轴承内圈为例,建立汽车轮毂轴承内圈冷挤压模具简化模型,运用Deform-3D软件对零件成形过程进行仿真,对挤压过程中的行程载荷和模具磨损进行分析,并据此给出模具优化设计约束条件和优化目标,提出了一套结合正交实验法、BP人工神经网络和遗传算法的模具优化设计方法,对冷挤压汽车轮毂轴承内圈模具进行优化,并对优化结果进行有限元验证.结果表明:优化结果与仿真分析结果相近,最大行程载荷相对误差为4.55%,凹模磨损量绝对误差为0.06μm,提出的优化设计方法能有效缩短模具设计周期,降低模具制造成本. 相似文献
4.
随着智慧电网的发展,调度控制系统中的数据规模和种类呈指数型上升并且处理复杂度较高。为了更好地进行电力调度,给予电力系统相应的决策支持和更好地为客户服务,满足用户在不同时段的电力需求,本文基于遗传算法提出一种多种类型可控电器的G-DSM算法,将负荷调度问题定义为成本最小化问题,并用遗传算法求解;结合从用户侧获取的电力大数据对用户的电力需求进行规划,降低了用户的花销以及峰值电力负荷,从而避免电力资源的浪费,提高了电网的工作效率。实验结果表明,该算法具有较好的可行性,并在实际操作中易于实现。 相似文献
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吴海伟 《现代制造技术与装备》2019,(1)
曳引机是电梯的关键部件之一,对电梯乘坐舒适度有着十分重要的作用。对无称重传感器的电梯曳引机启动冲击现象进行研究,通过调整曳引机预转矩控制参数以及曳引轮键槽和键之间的公差,解决上述启动冲击问题,旨在改善电梯乘坐舒适度。 相似文献
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城市电网核心区负荷变化复杂,影响因素众多,对电网调度部门的安全运行提出了挑战。基于南京电网实际负荷数据,分析了负荷变化特性及各类影响负荷变化的因素,同时针对预测方法中存在的边缘效应等问题,通过改进训练策略,提出了一种新的人工神经网络短期负荷预测模型。该模型采用多隐含层和动态神经元个数的预测方法,对不同神经元预测结果进行比较,以达到预测负荷的目的。预测结果表明,基于该方法建立的预测模型适用性强且能获得较高的预测精度,可为城市核心区的短期负荷预测提供可行方案。 相似文献
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无机房电梯公共导轨支架起着同时固定轿厢和对重导轨的作用,承受来自轿厢和对重导轨在不同工况时对其作用的水平力,对于保障轿厢运行的平稳性、安全性有着重要作用。现基于Ansys Workbench平台对导轨支架强度进行分析,并通过改进结构设计,减小最大变形量;采用DOE优化方法,以导轨支架的变形量为优化目标,做了优化分析,并在一定的优化样本内求得了最优解。 相似文献
8.
可再生能源、电力电子设备渗透率持续增大以及大功率交直流混联,电网的动态性、随机性和不确定性显著增强,给电力系统安全稳定运行带来新的挑战.为更有效解决电网中出现的电压、潮流快速波动而导致的安全问题,提出一种基于最大熵深度强化学习算法的智能电网调控辅助决策方法,同时考虑多种控制目标,对电网运行方式进行在线优化控制.该方法将电网调度控制决策建模为马尔科夫决策过程,训练多线程智能体,并采用周期性在线训练机制对智能体的控制性能进行不断提升.基于该方法所研发的辅助决策原型软件部署在国网江苏电力调度控制中心,可与电网调度控制系统环境直接交互,自主学习且不断提升智能体调控决策能力.训练好的智能体可针对电压越限、联络线潮流越限、网损等综合控制目标在毫秒级时间内给出有效控制策略. 相似文献
9.
采用化学氧化法、以盐酸为掺杂剂,合成了一种国内目前尚未深入研究的新型导电高聚物——聚苯胺衍生物聚邻乙氧基苯胺(POEA).采用X-射线衍射(XRD)、傅里叶转换红外光谱(FTIR)、固体核磁共振波谱(13C-NMR)、扫描电镜(SEM)、凝胶渗透色谱(GPC)、紫外可见吸收光谱(UV-Vis)、四探针法、矢量网络分析仪... 相似文献
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随着大容量远距离高压直流输电工程建设和大规模可再生能源的接入,受端电网频率安全风险增大。针对大容量直流闭锁等可能触发低频减载的严重扰动,文中提出基于机器学习的电力系统最大暂态频率偏移快速估计方法。将问题分解为低频减载响应判断和最大频率偏移估计两个子问题,通过子模型交替求解估计最大暂态频率偏移;基于支持向量回归方法构建最大频率偏移估计子模型,以支持向量机为个体学习器构建基于Bagging集成学习的低频减载响应判断子模型;以运行方式信息和扰动信息为输入,采用ReliefF算法和主成分分析法对输入特征进行选择和提取,降低模型复杂度。以某多直流馈入受端系统为例构建最大暂态频率偏移估计模型,验证所提方法的准确性和适应性。 相似文献