基于VMD-IGWO-LSSVM的覆冰预测模型研究

精确的输电线路覆冰厚度预测,可以对线路除冰工作进行科学指导,及时调整电力系统除冰计划。覆冰厚度容易受到温度、湿度和风速等气候因素影响而具有不确定性和非线性。提出一种基于历史统计数据的输电线路覆冰厚度预测模型,使用变分模态分解（VMD）对覆冰厚度数据进行分解,得到具有不同中心频率的子分量;采用改进灰狼算法（IGWO）对最小二乘支持向量机（LS-SVM）中的参数惩罚因子c和核函数宽度δ进行寻优;对于各子分量分别建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,并集成为总预测值。通过仿真比较,验证了所提模型预测精度更高。     

热轧H型钢智能钻锯锁生产线研究

国内已有成熟的钻、锯、锁单机数控设备,但成套智能化生产线尚属空白,智能生产线被国外公司垄断,引进费用昂贵,亟待开展国产化研究;结合现状和发展趋势,研究了热轧H型钢智能钻锯锁生产线控制系统关键技术、需求及特征,提出了智能生产线控制系统的架构和系统控制程序策略,为国产热轧H型钢智能钻锯锁生产线研制做好前期准备。     

基于VMD-IGWO-LSSVM的覆冰预测模型研究

精确的输电线路覆冰厚度预测,可以对线路除冰工作进行科学指导,及时调整电力系统除冰计划。覆冰厚度容易受到温度、湿度和风速等气候因素影响而具有不确定性和非线性。提出一种基于历史统计数据的输电线路覆冰厚度预测模型,使用变分模态分解（VMD）对覆冰厚度数据进行分解,得到具有不同中心频率的子分量;采用改进灰狼算法（IGWO）对最小二乘支持向量机（LS-SVM）中的参数惩罚因子c和核函数宽度δ进行寻优;对于各子分量分别建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,并集成为总预测值。通过仿真比较,验证了所提模型预测精度更高。     

基于SCD文件聚类分析自动生成接线图的方法北大核心

智能变电站配置描述(SCD)文件通常缺少对电气接线拓扑关系的配置,且信息十分抽象,无法直观可视地查看主接线图,给工作人员理解造成困难。提出了一种采用图团体聚类算法自动生成接线图的方法,通过分析SCD文件中所有智能电子设备(IED)之间的连接关系,设置连接权重,通过图聚类算法得到按间隔划分的IED配置分组,解决了已有的主接线自动生成方法不能在配置描述信息命名不规范情况下使用的问题。最后,通过软件对实际SCD文件进行分析,验证了所提方法的准确性和有效性。