PLC在污水处理模糊控制系统中的应用

序批式活性污泥法（又称SBR）,是目前广泛使用的生物处理技术。利用PLC良好的控制功能设计SBR法模糊控制系统．并介绍了控制算法。该系统通过在线检测COD的浓度值来调节曝气量,提高了污水处理的效率,降低了污水处理成本,为SBR污水处理自动控制提供了一种新的工程方法。     

基于自适应模糊PID控制的SBR污水处理系统

采用自适应模糊PID控制方法控制污水处理中的溶解氧,并设计基于自适应模糊PID的控制系统。仿真结果和实际应用表明,采用自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡时间大大缩短,振荡次数减少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性。     

微粒群优化算法参数性能实验分析

通过测试实验来分析微粒群优化算法参数的性能,针对算法参数对算法性能的影响进行实验分析,最后给出相关结论并就如何选择合适的算法参数提出建议。     

基于微粒群算法的感应电机参数辨识

提出一种基于微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,简称PSOA)的感应电机参数辨识方法.该方法通过计算感应电机实际输出与模型输出的差值来对估计模型进行不断修正,从而辨识出感应电机参数.介绍感应电机的数学模型和PSOA的运行机理及特征.详细说明采用PSOA对感应电机进行参数辨识的步骤和过程,并通过实验证明了该方法的可行性和辨识结果的可信性.     

基于微粒群算法的模糊控制在BLDCM中的应用

为了提高永磁无刷直流电机伺服系统的控制性能,提出了基于微粒群优化(PSO)算法的无刷直流电机模糊控制设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的Ka、Kb、Ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果.仿真实验结果表明,优化后的模糊控制器动态和静态性能均优于常规PID控制,具有较高的鲁棒性和控制精度.     

基于随机微粒群算法的电力系统无功优化

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效.提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义.     

基于随机微粒群算法的电力系统无功优化

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效。提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义。     

基于离散微粒群优化算法的舰船电力系统网络重构

针对舰船电力系统的网络重构,建立了综合故障恢复的离散优化模型.在标准微粒群优化算法的基础上,引入贪婪法的思想,提出一种基于贪婪法的离散化微粒群优化算法,增加离散化过程,并调整了微粒群优化算法的迭代公式,给出一种贪婪度函数,根据贪婪度的大小对微粒进行离散化,采用惩罚函数法处理约束.不同规模舰船电力系统网络故障恢复算例的计算及与其他算法的结果比较,验证了基于贪婪法的离散化微粒群算法具有优良的收敛性能.     

微粒群优化算法在解PEMFC发电机模型方程中的应用

本文根据PEMFC发电机起动和停机的二阶RLC电气模型,建立了关于该模型参数的二元非线性方程组。通过对几种常用最优算法的比较,提出用微粒群优化(PSO)算法求该方程组的最优解,计算结果表明此算法具有较高的效率和精度。最后,通过与Matlab优化工具求解相比较,证明了该算法所具有的优越性。     

基于微粒群优化算法的阻塞管理

根据机组和电网安全运行的约束提出了适用于实际POOL模式的电力市场阻塞管理模型.针对该模型的复杂性和非线性,引入了微粒群优化算法,提出了双适应度概念对微粒优劣进行评估,先后比较约束函数的约束型适应度和优化目标函数的优化目标适应度来确定微粒的优劣程度,避免了罚函数处理约束条件时造成的优良个体的湮灭.通过IEEE30节点算例分析,该文研究了微粒群优化算法中参数对结果的影响,表明微粒群算法在解决阻塞模型时均可稳定收敛.最后通过与内点法和遗传算法的对比证明该算法的有效性和优越性.     

基于改进粒子群算法的配电网故障自愈算法

首先根据配电故障自愈系统的基本功能及配电网的供电要求,建立了以计算最大自适应度值为计算目标的配电网故障自愈目标函数及其相关参数的约束条件;随后介绍了基于浓度的改进粒子群寻优算法的工作原理及其实现步骤;最后结合配电网故障自愈目标函数和改进粒子群算法,提出了基于改进粒子群算法的配电网故障自愈控制算法,并给出了算法的实现流程图和仿真结果。仿真结果表明,所提配电网故障自愈控制算法具有较好的收敛性。     

采用粒子群算法优化配置限流电抗器的研究及应用

随着电网规模的扩大,母线短路电流不断增大。目前常采用加装限流电抗器的方法来限制500 kV电网的三相短路电流。文中提出一种采用粒子群算法优化配置限流电抗器的方法,在满足限制短路电流的前提下,加装电抗器的数量和总阻抗最小,同时保证系统正常运行。通过在IEEE30节点系统的测试,以及与枚举法结果的比较,验证了该方法的实用性和可靠性。采用该方法限制江苏电网短路电流,取得很好的效果,达到设计的要求。     

粒子群优化BP神经网络在电梯群控系统中的应用

为了达到最优电梯群派梯指标,提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络电梯群控方法,将带变异因子的改进粒子群优化技术应用到BP神经网络中,获得电梯评价指标中的满意度,以改进粒子群优化BP神经网络的初始权值和阀值。仿真结果表明,改进粒子群优化的BP神经网络算法减少了迭代次数,缩短了运行时间,证明了新方法的有效性。     

凝结水溶氧超标综合治理分析

介绍了托电#11机组凝结水溶氧情况,分析凝结水溶氧超标原因,提出凝结水溶氧超标解决方案,并对改造结果进行了分析对比。     

基于GIS和改进PSO算法的配电网络变电站选址规划

提出了一种改进的PSO算法,用于解决配电网络变电站选址问题。改进PSO算法是将模拟退火思想和变异算子引入粒子群算法中,在计算初期保证群体的多样性,后期增强了算法的寻优精度。在变电站计算模型中,首次将地理信息作为元数据权重因子引入到选址模型中。通过实例分析,给配电网规划建设提供了参考。     

基于改进PSO算法的PID参数优化研究

针对PID控制器的参数整定问题,提出一种改进微粒群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）。算法是在基本PSO算法的惯性权重部分加入一个调节因子项,通过调节因子的调节,改善了算法的收敛性。仿真结果表明,IPSO算法可以更好地优化PID控制器的参数,使控制系统具有更好的控制性能。     

基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化

对于含光伏电站的低压配电网,电压等级降低了,输电线路上的电压降不仅受无功功率的影响,有时有功功率引起的电压波动更加明显.由于有功和无功引起的电压变动分量是代数和的关系,因此无功补偿在一定程度上可以弥补有功功率变动造成的电压波动问题.以系统运行成本最优为目标函数,包括采用补偿措施后减小的配电网功率损耗费用和加装无功补偿装置的费用2个部分,建立含光伏电站配电网的无功补偿优化数学模型.该模型考虑了光伏电站并网逆变器的无功调节能力,采用改进的多组织粒子群算法对规划模型进行求解,通过算例分析验证了该模型与算法的可行性和有效性.     

水生植物塘中的溶解氧变化及对污水处理研究

氧化塘中加入了植物，由于植物的光合作用，水中的溶解氧增加，对污水的处理效率有明显提高．本文考查了溶解氧随日照、季节及进水浓度的变化而变化的情况，并比较了有、无植物塘对污水的处理效果，发现有植物氧化塘对污水中的COD去除效率高20％～30％．     

动态惯性权重粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的不足,提出动态惯性权重粒子群优化算法,其惯性系数随算法进化而动态减少。仿真结果验证了该改进算法的有效性:算法的收敛速度比基本PSO算法的收敛速度快;同时,算法得到的最优解比基本PSO算法好。     

用于配电网开关优化配置问题的二进制PSO算法

提出了1种求解配电网开关优化配置问题的二进制粒子群(PSO)算法。该算法通过对开关设备总投资、年运行费用和年停电损失费用等优化计算,以达到综合年费最少的角度,确定了1种开关配置方案。仿真计算表明,二进制PSO算法相对于遗传算法和免疫算法等搜索方法而言,具有更好的全局收敛性,且算法简单,是求解配电网开关优化配置问题一种有效方法。