基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.     

考虑风-储-直参与调频的电力系统频率特征定量分析

以风电、储能、柔性直流输电为代表的高比例可再生能源和大量电力电子设备的并网,使得电网中传统火电的比例下降,这将在一定程度上影响电力系统的频率稳定性。为定量分析风电、储能、柔性直流输电系统参与调频下电力系统的频率特征,首先提出多种调频资源参与调频下的电网频率特征定量分析总体思路,建立风-储-直调频频率响应模型。然后基于频率特性传递函数对电力系统稳态频率偏差、初始频率变化率、最大频率偏差和频率安全裕度进行理论推导;且定量分析了稳态频率偏差变化规律以及惯性时间常数、辅助调频单元控制比例系数对频率稳定性的影响,并计算稳态频率偏差与功率扰动的关系。最后,基于仿真软件验证了所提分析方法的可行性和有效性。仿真表明所提方法可有效定量分析电力系统频率特征,可为双高电力系统下电网频率安全稳定运行与控制提供指导依据。     

基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网协同仿真

为了推动能源交易公平以及区块链技术在电力交易领域的应用,实现P2P电能交易平台与配电网高效配合,提出一种基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网的协同仿真框架.根据区块链去中心化、安全性强、可追溯的特点,提出分布式双边拍卖机制,结合智能合约,建立了能源交易模型并进行了仿真分析.最后,根据建立的协同仿真模型,通过两个场景下配电网参数的比较分析,得出了P2P电能交易机制对配电网影响的相关结论,为实现能源高效利用,电能交易安全稳定以及区块链技术在电能交易领域的落地推广提供了理论基础和技术支撑.     

水厂取水泵组优化调度设计

以满足所需取水流量前提下的耗能最少为原则,针对多台变速泵和定速泵并联工作的工况条件,分析设计水厂取水泵组优化调度方案。在通常以泵组运行功率为目标函数难于求解的情况下,尝试以满足扬程取水指标时的实际泵组提供流量与实际需求流量之差的绝对值作为目标函数,改进数学模型,降低求解难度,但其目标函数与取水泵组的实际工况并不相符,求解结果精度不高。基于此,提出了一种模型的物理意义与实际运行工况相符的优化数学模型:将取水指标带入管阻特性得到最佳工作点,以最佳工作点下各台水泵的流量总和作为目标函数的泵组流量。该方法综合考虑了取水指标、水泵效率、模型求解等工程实际问题。仿真结果表明:优化数学模型物理意义与实际工况严格相符,具有较高的精度。     

基于空间特征选择的水下目标检测方法

针对传统目标检测方法在水下识别任务中误检率较高的问题，基于一阶段全卷积检测器(FCOS)引入多尺度特征选择及中心边界特征选择，实现高精度水下目标检测。模型中的自适应加权融合特征金字塔通过设置可学习权重加权融合所有的特征层级，实现多尺度空间特征选择。此外，为了处理检测中分类和回归任务之间的特征耦合问题，并分离不同任务之间的共享特征，设计了基于空间特征解耦的检测头，实现了中心和边界区域的特征选择。实验中，针对水下数据集URPC2018和UWD2021进行性能测试，并与先进的目标检测方法进行对比。大量的实验结果表明，基于空间特征选择的FCOS模型在水下检测任务中展现出优异的性能，在URPC2018和UWD2021上的类平均精度(mean Average Precision，mAP)分别为82.7%和83.3%。     

布浆器的纸浆适用性仿真分析

为研究布浆器结构对纸浆的适用性,基于Fluent仿真分析了3种不同纸浆在同一布浆器结构下的布浆均流效果,并分析了纸浆物性参数的影响。研究表明:水和3%质量分数的NBKP纸浆的喷浆效果接近,而5%质量分数的OCC纸浆则出现明显的误差增大;动力黏度是影响喷浆效果的主要因素,随着黏度的增加,喷浆误差呈先下降后上升的变化规律;基于经验公式设计出的布浆器具有纸浆适用局限性,对于动力黏度不超过0.1 Pa·s的低质量分数纸浆,其流量误差可控制在1.5%以内。     

基于信息间隙决策理论与动态分时电价的电动汽车接入虚拟电厂双层经济调度策略

针对虚拟电厂(VPP)因分布式电源出力的间隙性以及规模化电动汽车(EV)无序充电行为导致的功率波动问题,将信息间隙决策理论(IGDT)与动态分时电价(DTOUP)模型相结合,提出了一种EV接入VPP的双层经济调度策略,并综合考虑了柔性负荷的灵活性,以保证VPP能够经济、有效地运行。上层采用IGDT对分布式电源出力的间隙性进行鲁棒建模。为了灵活地引导EV聚合商(EVA)进行充放电规划,提出了基于“车-路”信息融合驱动的EV充电模型,并设计了基于模糊隶属度函数的DTOUP模型与整体最优指标,以提高EVA与VPP整体的经济效益。下层结合DTOUP与“车-路”信息,构建了以EVA与VPP交互成本和EV里程焦虑成本最小化为目标的EVA优化调度模型。算例仿真结果验证了所提策略的有效性。     

计及SSSC的高渗透率新能源电网静态电压稳定特征研究

随着大规模风电、光伏等新能源接入电网,高渗透率新能源逐渐影响到电力系统的安全稳定运行。同时受新能源接入电网的网架特性约束以及新能源装备自身安全限制,新能源并网后的静态电压问题更加突出。探讨分析了计及静态同步串联补偿器（SSSC）的高渗透率新能源电网系统静态电压稳定特征,从系统静态电压特征方面评估SSSC发挥的潮流控制效能。首先分析了SSSC的等效电路及工作原理,并基于SSSC的等效功率注入模型得到潮流计算方程;其次,基于潮流计算方程提出能够反映系统静态电压稳定特征的效能评估指标,并计算分析接入不同容量新能源对静态电压稳定特征的影响,以及SSSC对新能源并入电网后薄弱节点静态电压稳定特征的影响;最后通过仿真验证,安装SSSC后能够改善新能源电网薄弱节点的电压稳定问题,提升电力系统运行时的安全稳定性。所提方法具有快速简洁的特点,并且具有一定的工程应用价值。     

基于深度/单目融合视觉及强化学习的机器人定位棋局与行棋策略

中国象棋对弈机器人系统实现的关键包括棋局识别定位和自主行棋策略.\:首先,针对棋局识别与定位问题,提出一种基于单目相机与深度相机视觉融合的棋局识别定位方法.\:该方法利用立体棋子三维特征获取棋子位置,与二维图像识别结果融合计算定位,以提高棋子的识别定位精度.\:其次,针对行棋策略问题,提出一种基于深度神经网络与蒙特卡洛树搜索的决策方法.\:该方法利用具有终局特征判断的蒙特卡洛树进行搜索,使用优化的随机行棋策略指导模拟行棋,训练具有多尺度及残差结构的策略价值网络模型.\:最后,通过自对弈获取训练数据,通过智能体对抗验证、更新模型参数.\:实验表明,相较于单目视觉识别,所提出方法具有更高的精确度和稳定性,识别率达到97%;相较于基准剪枝搜索算法,所提出方法对弈时最多赢得82%的对局,且所需运算时间缩短41%.     

降噪载波索引差分混沌键控通信系统

为降低载波索引差分混沌键控系统中接收到的参考信号和信息信号中噪声的不利影响,提出了一种降噪载波索引差分混沌键控通信系统。该系统对发射端的混沌信号进行多次复制操作,并借助对接收到的信号分段取平均以实现降噪。分析推导了该系统在加性高斯白噪声信道和多径Rayleigh衰落信道下的理论误码率公式并进行了蒙特卡洛仿真。理论分析和仿真结果表明,所提系统在能量效率、传输速率和载波利用率相同的情况下,可以显著地改善载波索引差分混沌键控系统的误码性能。