输电网接线图增量自动成图算法

输电线网接线图自动成图算法是一个非常复杂的全局优化问题.它涉及到厂站位置的自动布局和输电线路自动规划两个方面.本文给出了解决该问题的一种具体思路和算法,将该问题划分为3个部分：首先,利用力导向算法对厂站位置进行初始布局,采用模拟退火算法进行迭代计算,通过并发技术实现引力、斥力系数进行选择,得到代价最小的初始厂站初始布局.其次,利用A*算法对输电线路进行线路规划,构建了一个线路走向的代价模型,通过代价模型规范线路走向,得到美观的线路布局.最后,对布局结果评价反馈再布局,将常见的几种布局缺陷通过程序的方式进行消缺,减少人工干预.同时,本文还对历史线路和新增线路做了处理,使得算法可以实现在不改变历史厂站线路布局的情况下,对新增厂站线路进行布局规划.通过实验显示,该方法得到的图形结果满足线路规划美观,布局合理,交叉少,拐角少等优点.     

基于Freeman链码特征值的示功图分类识别研究

示功图分析是目前比较常用的油井故障诊断方法,基于神经网络的示功图分类识别要求准确地提取示功图的特征值,特征值的质量直接关系到示功图识别的效率和可靠性。传统的示功图特征值提取方法计算量很大,与油井现场的实时性要求相悖。为了解决这一问题,提出了用Freeman链码来表达示功图特征,对示功图的识别进行研究。分析了示功图Freeman链码的提取方法以及典型工况链码特征,建立示功图链码特征样本库,给出了示功图识别的方法步骤,在MAT-LAB下进行仿真验证。结果表明,Freeman链码特征值能够有效地分类出各种典型工况示功图,神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别效率。