基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究

根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法（GA）的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。     

基于粗糙集（RS）和支持向量机（SVM）的混凝土性能预测实证研究

针对多元胶凝体系混凝土的性能预测问题,以各种原材料用量及其质量指标为预测自变量,以混凝土初始坍落度和7天、28天抗压强度为预测因变量,先采用粗糙集（RS）方法约简自变量组合,后采用支持向量机回归（SVR）模型建立混凝土性能预测模型。通过单掺粉煤灰集169组配合比、复掺粉煤灰和矿粉集135组配合比的2/3样本拟合、1/3样本预测实验,表明该模型预测精度明显优于线性回归,稳定性优于BP人工神经网络。进一步的自变量敏感性分析表明,RS-SVM模型能准确地反映混凝土性能对原材料变化的依赖性,总体性能最优。     

基于神经网络的SRM角度优化控制策略研究

以转矩/安培比最大作为优化指标,研究开关磁阻电机(SRM)开通关断角的优化问题.首先在分析获得最优关断角原理的基础上,提出了启发式搜索算法以寻求转速(n)和转矩(T)与最优关θ<'opt><,off>断角之间的映射关系,然后建立BP神经网络模型来表达这种关系,最后基于该模型设计了实验系统,实验结果表明:经神经网络优化的...     

基于网络动态重构的配电系统优化调度方法研究

为解决配电系统中网络资源利用率低、网络损耗大的问题，设计了一套配电系统对配电网进行动态重构，构建出改进型混沌进化算法模型以优化网络配置。改进型混沌进化算法模型融合反向传播(back propagation, BP)神经网络算法模型，通过混沌进化算法模型对重构后的配电系统进行优化，通过BP神经网络算法模型提高优化的精度，结果提高了配电系统优化调度能力。试验结果表明，提高了优化能力和网络资源利用率，降低了网络能耗。     

采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NO_x排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型。通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6%降至3.4%,NOx排放浓度平均预测误差由0.1%降至0.04%,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统。     

采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型.通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6％降至3.4％,NOx排放浓度平均预测误差由0.1％降至0.04％,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统.     

BP神经网络模型用于单芯电缆导体温度的动态计算

电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题,但用BP神经网络作此研究很少,为此,提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量,考虑电缆敷设环境因素,并利用已有的110 kV XLPE单芯电缆运行试验数据作为训练学习数据的BP神经网络模型.研究分析结果表明:该BP神经网络模型具有较高的...     

陶粒混凝土配合比的优化设计

通过合肥电厂5号600 MW发电机组扩建工程中土建工程对陶粒混凝土原材料的优化选择和配合比的设计过程,对陶料混凝土配合比设计过程进行了分析;并通过发电厂土建施工中陶粒混凝土的设计和应用实例,介绍其设计方法和应用情况。     

神经网络在复合绝缘子伞裙优化设计中的应用

针对复合绝缘子污闪问题,提出了神经网络近似模型和遗传算法相结合的优化设计方法。以染污绝缘子沿面最大场强作为优化目标,选取大、小伞直径和伞间距作为设计参数,建立染污绝缘子电场优化模型。利用优化拉丁方采样方法和ANSYS Maxwell获取训练样本,利用BP神经网络对样本集进行非线性拟合,建立神经网络近似模型。遗传算法在求解优化模型时,用BP神经网络对染污绝缘子沿面最大场强和爬电系数进行近似计算,最终得到最优解。结果表明:伞裙优化后,绝缘子沿面最大场强为3.69×104V/m,降低了9.78%。优化结果表明神经网络近似模型具有可行性,为绝缘子伞裙优化问题提供了一个新的思路。     

基于WOA-BP神经网络的磨煤机出粉量估算

为了解决火电厂磨煤机出粉量难以估算的问题,运用软测量方法,结合磨煤机工作时的系统参数和磨煤机出粉量建立BP神经网络模型,建立各参数与出粉量的非线性映射关系,对磨煤机出粉量进行估算。为了减小该模型的误差,采用鲸鱼算法（WOA）优化BP神经网络的权重和阈值,建立了WOA-BP算法模型。为了验证WOA-BP算法模型的可靠性,将鲸鱼算法（WOA）、粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）和BP神经网络分别建立磨煤机出粉量的WOA-BP、PSO-BP、GA-BP、BP神经网络算法模型。计算结果表明在4种算法模型中,WOA-BP算法估算模型对磨煤机出粉量有最好的预测能力,平均绝对误差仅0.94。     

浇筑式沥青混凝土防渗层配合比优选方法研究

浇筑式沥青混凝土是新建碾压式混凝土坝和渗漏严重的病险坝修补的一种有效的防渗结构。本文针对沥青混凝土原材料的性能特性，探讨了浇筑式沥青混凝土防渗层混合料配合比的设计方法。并结合工程实例对设计方法进行了可行性论证。     

计及阻塞管理及剩余容量的并行粒子群电网规划

基于电力市场阻塞管理技术,采取了综合调整网络架线及发电计划和安装潮流控制设备等措施,并计及网络剩余容量经济指标,建立了新的电力网络规划模型。在分析该模型特点的基础上,提出了对变量进行分类,使用并行粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解的方法,该方法具有灵活性和可扩展性,适于解决多因素、多变量电网规划问题。算例表明,该模型可显著提高规划方案的经济性;并行PSO可有效地提高算法的计算速度和收敛性能。     

大力发展超临界压力机组优化火电结构

通过分析目前我国火电结构存在的“两个基本事实,一个突出矛盾”,认为发展超临压力机组这种已商业化的、成熟的发电是改善火电结构的有效途径;指出发展超 临界压力机组面临着设计、制造和运行等几项技术难点,认为应在掌握新知识和新技术的基础上,努力实现我国发展超临界压力机组的技术跨越。     

配电网建设项目优化模型及求解

合理制定配电网建设项目计划有利于提高配电网建设的经济性,为此在考虑配电网建设项目的种类、多种约束条件以及气候对工期的影响的基础上,以配电网风险最低为目标建立了配电网建设项目优化模型,并结合复合形算法与遗传算法进行模型求解,保证了算法的收敛性和全局搜索能力。算例结果验证了优化模型及求解算法的有效性,优化结果可为配电网规划提供参考。     

Strategic approach for reinforcement of intermittent renewable energy sources and capacitor bank for sustainable electric power distribution system

To meet ever increasing load demand in a sustainable way, reinforcement of photovoltaic (PV) array, wind turbine (WT) and capacitor bank in distribution network is proposed in this paper. A comprehensive planning model is presented to determine location and required installation capacity of multiple PV array, WT and capacitor units in an electric power distribution network under heavy load growth situation. Intermittent power generation of renewable energy sources (RESs) are quantified with suitable probability distribution functions and incorporated in the planning model. The planning approach considers several welfare areas in the distribution systems, viz., increment of profit margin, reduction of carbon-di-oxide emission, minimization of distribution power losses, enhancement of voltage stability level and improvement of the network security considering power flow, voltage limit, line capacity, RES penetration, capacitor penetration and utility economy constraint. Non-dominated sorting based multi-objective particle swarm optimization algorithm along with fuzzy decision making criteria is used to find the best allocation alternative for mix RES and capacitor planning problem. The effectiveness of the proposed model has been tested on a typical 28-bus Indian rural distribution network. The results show that more efficient techno-eco-environmental optimization can be obtained from combined RES and capacitor planning model.     

考虑可再生能源跨区域消纳的主动配电网多目标优化调度

提高对可再生能源的综合利用能力是主动配电网(ADN)运行控制面临的新增重要任务。为此,提出了一种面向促进可再生能源跨区域消纳的ADN多目标运行优化方法。首先,基于并网接口模型,推导了集中控制模式下分布式发电(DG)的有功、无功功率解耦可调范围,并提出考虑可再生能源跨区域消纳的ADN能量管理策略。在此基础上,分别以系统运行成本、可再生能源发电功率削减量以及系统网损三方面最小化作为目标,构建ADN多目标优化调度模型。该模型综合考虑了DG有功、无功出力控制、储能设备充放电以及可中断负荷的调用,并详细分析了网络潮流和分布式资源特性两方面的约束及其多时段耦合特征。鉴于所建模型具有高维、非线性特点,采用基于启发式策略的多目标和声搜索算法实现高效求解。以扩展的33节点配网系统为例,验证了所提模型的有效性以及ADN运行中计及可再生能源DG无功控制潜力的必要性。     

计入负荷时空转移特性的风-光-水-蓄互补系统容量配置方法

利用梯级水电的快速调节能力和抽蓄机组发电/抽水工况灵活转换的特性,在补偿风/光出力的波动性和不可控性的基础上,建立源端风-光-水-蓄系统互补模型,以增强发电系统的调节能力.同时,在计入现货电价、考虑负荷时间和空间可转移特性的基础上,建立负荷侧模型并在考虑源端风/光出力随机性、系统网络约束基础上,提出基于系统经济性、系统...     

基于电力资源优化配置的发电侧峰谷分时电价研究

在分析发电侧峰谷电价与峰谷电量关系的基础上,分别提出了在实行发电侧峰谷分时电价情况下,保持平均上网电价不变和保证发电机组收入增量处于某一水平的必要条件。然后将发电机组的上网电量及其在峰、平、谷时段的电量分配问题纳入到发电侧峰谷分时电价的优化设计中,并以发电总耗能最低为目标函数,建立了发电侧峰谷分时电价设计的优化模型。在此过程中,根据不同类型机组的相对环境价值设置了发电机组收入增量参数。算例结果表明了该优化模型的有效性。