中国发电行业温室气体减排技术及潜力分析

电力行业是中国温室气体排放总量最大的行业,其减排潜力空间关系到能源发展走向、节能减排的国际承诺等诸多问题。文中列出了国内电力行业温室气体主要发电减排技术清单,系统性地提出了基于主要发电技术的技术特点、技术路线、资源禀赋、制约条件和减排成本的减排潜力研究方法。结合未来国内电力行业发展的情景分析,测算了未来一段时期国内发电行业温室气体的减排潜力,给出了适合现阶段经济社会发展实际的减排情景方案。     

基于模糊支持向量机的电力系统中期负荷预测

考虑到气温因素对电力系统负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机(FSVM)算法,基于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负荷的气温因素进行模糊化处理,然后结合已知数据得到支持向量机(SVM)的训练样本集,采用序列极小优化(SMO)算法实现对支持向量机(SVM)的快速训练,最终得到预测结果,并与不将气温模糊化的仿真结果进行比较,表明本文所提方法简便且预测精度较高。     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配

通过研究粒子群(PSO)优化算法的基本原理,分析了该算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并将PSO优化算法应用于电厂机组负荷优化分配问题的研究。通过在3台机组系统的应用,验证表明较之遗传算法等传统优化算法,PSO优化算法在优化结果、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,能更好地达到或接近全局最优解。     

基于参数自适应SVR的火电厂热工参数软测量

影响火电厂经济运行的一个重要因素是许多重要技术参数和经济参数难以进行在线实时测量。提出了一种新型软测量模型,它基于支持向量回归(SVR)算法,利用训练数据性能信息获得模型训练参数,减少人为因素对模型精度的影响,提高了建模效率和模型精度。某火电厂历史实测数据仿真结果表明,文中提出的方法能有效实现热工过程参数的软测量,有较大实用价值。     

基于RPROP算法的模糊系统优化

提出了一种模糊系统优化方法应用RPROP算法辨识模糊系统参数,消除了偏导数的大小对权值改变的影响.采用自适应模糊规则数选取方法获取模糊规则,避免了规则选取的盲目性.对非线性动态系统进行辨识研究,仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

Modbus协议在DCS通信中的应用

文章在分析Modbus协议及其通信原理的基础上，结合工程实际，提出了一种利用Windows串行通信技术和Modbus通信协议实现一般PC工作站与新华控制公司（XDPS400）、西屋控制公司（Ovation）DCS系统的通信方法。经实践证明具有通信可靠、投资少的特点。     

一种新型的动态递归神经网络及其算法

通过对Elman网络的研究 ,提出了一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络 ,并给出了其算法。通过在系统辨识中的应用表明 ,该网络收敛速度快 ,模型精度高 ,具有较为广阔的应用前景。     

面向对象的控制系统计算机辅助设计

在控制系统计算机辅助设计的软件开发过程中,采用了面向对象的方法进行需求分析、结构设计和软件设计,解决了如何组态任意控制系统的问题,使其满足方框图语言与可视化相结合的技术要求,使系统的设计更加规范,系统的可维护性、可扩展性都大为提高。     

贵阳国华天成磷业有限公司办公自动化系统的设计

介绍了办公自动化系统的开发、系统设计思想和系统结构，从企业的实际情况出发，提出企业办公自动化系统的基本目标。     

基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力.本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质.