一种克服累积误差的谐波递推算法

讨论了一种基于滑动窗口的电量测量算法,并在此基础上推导了具有最小计算量的递推算法,最后得到了一种可克服累积误差的快速算法.该算法基本是建立在离散傅里叶变换之上的一种递推算法,保留了频域法的优点的同时又克服了传统频域法需要大量计算的缺点.该算法较大地提高了计算效率和算法实时性,可被应用于实时控制、无功功率和谐波补偿、以及功率和能量实时计算等诸多领域.     

GOOSE实时通信的分析与实现

讨论了一种基于滑动窗口的电量测量算法,并在此基础上推导了具有最小计算量的递推算法,最后得到了一种可克服累积误差的快速算法。该算法基本是建立在离散傅里叶变换之上的一种递推算法,保留了频域法的优点的同时又克服了传统频域法需要大量计算的缺点。该算法较大地提高了计算效率和算法实时性,可被应用于实时控制、无功功率和谐波补偿、以及功率和能量实时计算等诸多领域。     

模拟退火粒子群优化算法在异步电动机参数辨识中的应用

分析了模拟退火算法和粒子群算法的优缺点,提出了一种利用两种算法优点的混合优化算法,并给出了详细应用步骤。利用异步电动机直接空载起动特性,对异步电动机动态数学模型参数进行了辨识,通过与其他几种算法辨识的结果进行比较,说明模拟退火粒子群优化算法有效地结合了模拟退火算法的全局寻优能力和粒子群算法的快速收敛的特点。     

高精度捷联惯导姿态更新优化算法研究

介绍了捷联惯导姿态更新算法中的旋转矢量算法。在传统的旋转矢量算法的基础上,提出一种新的航姿算法,并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的误差。新航姿算法是利用增加一个角速度拟合参数来估算算法误差,进而优化姿态更新的方法。与传统的旋转矢量算法比较,算法无需计算误差四元素,新算法更为简单明了,为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

光纤法珀应变传感器的算法改进

绝对光纤法珀应变传感器（AEFPI）已经在工程结构监测中得到了应用。本文对传统AEFPI的算法进行了分析,并提出了一种改进算法,仿真的结果证明了传统算法只是该算法的一种特例,而该算法在不改变任何硬件的情况下,能够显著的降低系统的测量误差。     

对两种改进傅氏算法的比较分析

寻找合适的算法是微机保护的一个重要任务,而傅氏算法是目前最广泛采用的一种算法。为此,对两种改进的傅氏算法进行了分析比较,同时使用MATLAB6.1编制算法程序,通过大量的仿真计算,对两种算法的计算精度进行了对比,可为在不同场合下寻找满足特定性能要求的算法提供指导。     

多模态背景下快速运动目标检测的研究

为了使运动目标检测算法能够适应场景复杂的情况,可采用高斯混合模型进行建模的方法,本文在此基础上提出了一种新的快速检测算法.该算法基于像素时域和空域相关性,利用这一性质可以减少高斯混合模型的个数,从而提高算法运行速度,经验证发现算法的精确度没有大的降低;同时给出了一种卡尔曼预测的更新算法,这既保证了稳定性又能快速建立背景模型.实验结果表明,该算法在不降低原来算法精确度的基础上,有效地提高了算法的速度.     

一种基于指数渐消因子的自适应卡尔曼滤波算法

本文应用自适应估计理论,提出了一种指数渐消因子自适应算法。该算法通过实测残差与理论残差的比值来确定指数方程的系数,调节自适应渐消因子,保证了滤波的稳定性,提高了滤波精度,并且冲破了经验储备系数的限制。最后对比其他三种自适应滤波算法进行了仿真比较,仿真结果表明,指数渐消因子自适应滤波算法是一种实用而有效的算法。     

戈泽尔算法在DTMF信号检测中的应用与改进

戈泽尔算法是离散傅立叶变换的一种快速算法,常用于DTMF信号的检测.本文论述了基于戈泽尔算法的DTMF信号检测基本原理和基本过程,分析了如何选择戈泽尔算法中的两个参数,并指出了该算法的不足之处.最后,本文提出了一种弥补这些不足之处且不增加任何计算量的改进算法.     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了得到一种抗干扰性能强、收敛速度快、稳态误差小的变步长LMS算法,本文分析了传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法,并对现有变步长LMS算法进行分类归纳,在列出几种具有代表性算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新方法引入修正系数,通过当前和过去估计误差以及误差的时域均值来调节自适应算法的步长,具有收敛速度快,稳态误差小的优点,并且提高了LMS算法的抗干扰性能.文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致.     

基于语义分割网络的 AGV 路径规划算法

针对基于栅格地图的路径规划技术在面对大地图、高分辨率地图的情况下,存在的规划速度慢、内存占用高的问题,提出一种基于语义网络的网络搜索算法。首先使用语义分割网络对栅格地图进行预采样,其次通过图像学膨胀拓宽最优路径形成最优路径范围,增强算法鲁棒性,最后利用语义网络的特征图指导搜索算法规划,加快了高分辨率栅格地图的路径规划的速度。实验仿真表明,网络搜索算法较传统搜索算法,时间平均缩短72.5%,遍历点数平均减少51.6%,路径长度平均延长0.73%,网络搜索算法可以有效加快路径搜索速度,减少内存占用。     

基于深度双Q网络的权值时变路网路径规划

针对传统路径规划方法无法根据城市路网权值时变特性规划最优路径的问题，提出了基于深度双Q网络的权值时变路网路径规划方法。首先，构建权值时变的城市路网模型，其中，路段各时间段权值由随机函数产生。然后，设计了状态特征、交互动作和奖励函数对权值时变路网路径规划问题进行建模，利用DDQN算法训练智能体来学习路网权值时变特性，最后根据建模后的状态特征实现权值时变路网的有效路径规划。实验结果表明，DDQN算法训练的智能体在权值时变路网中具有较好全局寻优能力。相比于滚动路径规划算法，所提方法在不同情况下规划的路径均最优，为权值时变路网的路径规划提供了一种新思路。     

融合工频通信的电力线载波路径搜索算法

对于配电网低压侧电力线通信网络而言,电力线信道具有未知性、时变性、多样性等特点,在实际应用中存在着通信可靠性较低的问题。而电力线双向工频通信系统(TWACS)具有抗干扰、抗衰减能力强的优势。目前路径搜索信令和数据传输都采用同样的技术传输。路径搜索信令通信可靠性低会严重制约路径接力算法的选择和中继接力的效果。对此,文中在阐述低压配电网电力线载波通信网络拓扑和特征的基础上,提出了一种融合TWACS的电力线载波路径搜索算法。对初始路由表进行优化、参数分析及对比分析,来说明该算法的有效性及优越性。同时,分析了路径搜索算法的抗毁性。从理论上深入归纳、分析和总结了该算法的建模理论。结果表明算法在提高有效性和可靠性等方面优势明显,能够更好地满足配电网中电力线中继传输需求。     

基于拥塞感知的ASON路由算法

针对网络中瞬间涌现的大量并发数据流导致网络拥塞的问题,提出了一种改进的拥塞感知路由算法。该算法可实时根据节点和邻居节点到目的节点的路径长度及拥塞状况选择路径,以自动交换光网络(Automatically Switched Optical Network, ASON)网数据包拥塞指标为链路代价值,根据网络实际的信息包传输状况,对各节点链路进行加权计算。该算法能够动态感知网络拥塞状态,是一种可自适应调节的路由算法。仿真实验表明,相比传统最短路径路由算法,所提算法能够有效提高ASON网动态选路的合理性及传输网数据的传输效率,优化网络资源利用率。     

电力网络拓扑分析与源流路径链生成算法

为快速、准确和全面地求取电力网络源流路径链,提出了一种新型的网络拓扑分析与源流路径链生成算法。该算法首先根据电网某一拓扑结构及其潮流状态形成有向图和送端节点-送电支路邻接表,然后进行两轮拓扑分析,快速生成源流路径树,并由此获取相关的源流路径链。此算法无需通过基于图论邻接终点矩阵的复杂运算,简便快捷。此外,该算法可用于求解电力网络发生局部拓扑和局部潮流流向变化后的路径链局部修改问题。     

基于网络简化和深度优先遍历的配电网路径搜索算法

供电路径分析在配电网分析中有着重要作用,但实际中配电网往往结构复杂,在搜索供电路径前需对配电网模型进行适当的简化处理。文中提出一种基于公共信息模型(CIM)的配电网网络模型简化方法,以及在其简化结果上的一种基于深度优先遍历的配电网路径搜索算法。首先,将配电网模型存储在图数据结构中,利用图论算法进行网络简化。随后,通过路径搜索算法搜索得到负荷节点的所有供电路径,并经过分类得到3类路径集合:按电源分类、按路径终点负荷分类和按路径经过支路分类的路径集合。该路径搜索算法可用于配电网拓扑结构和支路通断状态等配电网分析描述中。最后,以某省会城市的一个实际配电网架和IEEE 123节点系统为例,分别验证了网络简化方法和路径搜索算法的有效性和实用性。     

基于最短路算法和最小节点电压法的配电网络重构

提出了一种基于最短路算法和最小节点电压法的配电网络重构方法。首先将整个配电网当成一个赋权图,在潮流计算的基础上,利用最短路径法为每个负荷分别寻找供电路径,然后在形成的树状网络中利用最小节点电压法进行支路交换操作细致优化网络,从而得到满足目标函数的网络拓扑。实例表明该方法对所寻网络没有特殊要求,不依赖于网络初始结构,易于解决复杂结构网络的寻优问题,重构速度较快、结果理想。     

结合蚁群算法和萤火虫算法的无人船路径规划

为提高无人船在执行水质采样任务时的路径规划效率，提出一种结合蚁群算法和萤火虫算法的路径规划算法。首先，在构建最短采水路径网络时，将转向角代价启发函数引入传统蚁群算法，减少路径搜索结果中的频繁转向；其次，剔除搜索结果中的冗余结点，进一步减少无人船转向次数，使所求得路径更适用于无人船实际航行。最后，在求解最优采样顺序时，基于随机修正的方式设计了一种改进的萤火虫算法，提升了算法的收敛速度。仿真实验结果表明，本文所设计算法能够完成水质采样任务路径规划任务，相比传统算法，搜索效率更高，有效缩短了总路径长度。     

Optimal daily scheduling of cascaded plants using a new algorithmof nonlinear minimum cost network flow

An optimality condition theorem and an algorithm for nonlinear minimum-cost network flow are proposed. A computational network model for optimal daily scheduling of cascaded plants (ODSCP) is established, and an algorithm for searching the minimum-cost flow-augmenting path and the maximum-cost flow-reducing path in the computational network model of ODSCP is described. Digital computations are carried out and the results show that the proposed method is very fast compared to existing methods     

一种高效的配电网供电恢复算法

提出了一种新的配电网供电恢复算法。该算法分3个步骤：①使用着色算法将配电网络划分为故障区域、正常供电区域和非故障断电区域，生成计算网络：②首先随机捧列计算网络中的负荷，形成多条断电负荷串，然后使用最短路径法为每条断电负荷串中的负荷寻找最优的供电路径，同时使用核心模式算法(CSA)生成核心模式染色体，最后使用全局优化算法一遗传算法在可能的核心模式染色体中搜寻最优；③如果无法为所有断电负荷恢复供电，则调用邻域扩展算法扩大计算网络并重新进行计算，或者利用STOP基因实施甩负荷策略。所提算法可作为实现供电恢复的有效工具。