蝗虫优化相关向量机模型在径流预测中的应用

针对径流序列不稳定导致预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和蝗虫优化算法(GOA)优化相关向量机(RVM)的组合径流预测模型。首先对原始非平稳的径流序列采用VMD得到若干个相对稳定的分量序列,再分别建立RVM预测模型,并采用GOA优化RVM中核函数的参数,最后累加所有分量的预测值得到径流序列的预测值。实例结果发现,较传统的BP神经网络、支持向量机及基于经验模态分解的支持向量机等模型,该模型预测精度更高,预测结果能为水电站的经济运行、水资源的有效利用等提供决策依据。     

基于粗糙集理论的地矿信息量化分析

在地学研究中占主导地位的是高维非线性的复杂问题,粗糙集理论对分析此类问题有着明显的优势.研究粗糙集在地矿信息挖掘中的应用,能更加充分地利用地矿勘查数据,揭示数据背后隐藏的规则和联系,成功地选择特征矿化标志,建立基于粗糙集理论的矿化信息研究模型,定量描述采样点性质,为靶区预测提供科学的依据.     

面向创新型人才培养的GIS专业课程体系优化与实践

培养创新型人才是现代高等教育改革与发展中的一项重要课题。根据GIS专业的学科与专业特点,指出了GIS专业课程体系改革的思路。结合教学实践,提出了从教学内容整合、课程体系优化、精品课程建设和综合性实验开设等方面进行改革的具体方案和措施,这对于GIS专业创新型人才培养具有一定的借鉴和参考意义。     

面向地理信息系统（GIS）的专业思想教育探索与实践

专业思想教育是高等教育的一个重要组成部分，也是人才培养过程中的重要环节之·。以地理信息系统（GIS）专业为例，阐述了大学生在专业思想方面存在的共性问题，提出了“课堂与课外相结合”、“教育与引导相结合”以及“服务与管理相结合”的专业思想教育模式，并结合GIS专业教学和教育实践，总结和概括了GIS专业思想教育的基本思路和对策。     

电力系统短期负荷预测方法的进展

短期负荷预测对于电力系统的安全稳定运行起着重要的作用,尤其是近年来随着电力市场竞争机制的引入,准确的负荷预测能给电力系统带来巨大的经济效益,因此短期负荷预测一直是电力科技工作者们研究的热点问题。本文对短期负荷预测的研究方法加以分类总结,评述了各种方法在电力系统短期负荷预测中所取得的研究成果和存在的不足之处。     

粒子群优化算法在电力系统中的应用

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术.它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见.文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果.随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力.     

水电系统短期经济运行的新方法

水电系统的短期发电量最大问题是一大型、动态、有时滞的非线性约束优化问题。针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的混沌遗传算法用于求解此问题。该算法根据给定个体概率分布函数构造杂交算子,结合混沌和人工神经网络理论,设计了一种混沌变异算子,使算法能有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,对约束条件采用不需要设置惩罚因子的直接比较罚函数方法加以处理。仿真算例验证了该算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善。     

一种电力网络空间数据库设计的新方法

利用地理信息系统(GIS)对电力网络进行存储和分析是电力行业信息化发展的一个重要内容,电力GIS网络除了具有普通GIS中的空间位置和拓扑结构数据外,还需要描述网络的逻辑结构。为了便于存储和分析这种特有的逻辑结构数据并满足统一数据管理和分布式系统开发的需求,在传统GIS软件和开发组件普遍使用的“空间数据 属性数据”模式的基础上,定义了一组基于关系数据模型的适应电网运行规则的层次化表结构。基于实际电力网络的建模和分析表明,该模型比较灵活完整地表示了从宏观电力网络层到局部厂站中一次设备接线网络层的各种数据关系,便于进行快速的网络连通性分析和网络结构的编辑修改操作。     

水火电力系统短期发电计划优化方法综述

水火电力系统的短期发电计划问题在电力系统的安全可靠和经济运行中发挥着越来越重要的作用，由于其本身的复杂性，很难从理论上找到全局最优解。深入探讨各种优化算法，并加以分类，详细综述各种优化方法在水火电力系统短期发电计划问题中所取得的研究成果和存在的不足之处。     

基于混沌进化算法的梯级水电系统短期发电计划

提出一种求解梯级水电系统短期发电计划问题的新方法－混沌杂交进化算法（CHEA）。该算法将混沌序列与进化算法有机结合在一起,同时采用浮点数编码并构造一种新的自适应误差反向传播变异算子,从而有效抑制了进化算法的“早熟”现象和收敛速度慢等缺陷,仿真计算结果表明,该方法可以求解具有复杂约束条件的非线性优化问题,算法求解精度高,收敛速度快,从而为水电系统的短期发电计划问题提供了一种有效的方法。