短光程下差分吸收光谱法测量低浓度污染气体的反演算法

传统差分吸收光谱(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)技术对长光程或高浓度烟气污染物可以实现准确、快速和在线测量,但是对于短光程、低浓度污染气体测量却存在较大的浓度反演误差。该文提出了一种新的光谱数据处理方法,并对信噪比较低的实测光谱数据进行了浓度反演。研究结果表明：气体浓度在0~150 mg/m3范围内,新算法的反演精度明显优于传统算法,反演误差都在10%以内;在150~4 000 mg/m3范围内与传统算法相当;超过4 000 mg/m3后新算法的反演误差较大。新算法具有良好的抗烟尘干扰能力,其零点误差较传统算法减小了95%以上。与传统DOAS算法相结合可以获得较宽的动态测量范围。     

发动机排放气体浓度差分吸收光谱法测量

燃油发动机是车辆、舰船等的主要设备,发动机排气分析不仅可以揭示其工作状态,而且也是当今检测污染气体排放的需要.本文介绍了差分吸收光谱法(DOAS)测量发动机排气的基本原理,描述了DOAS现场检测系统的基本结构,设计了能同时测量多种排放气体浓度的实验系统,建立了利用同一波段对多种被测气体浓度同时进行测量的数据处理方法.实验结果表明DOAS检测系统能实时在线测量发动机排放气体的浓度.     

基于差分傅里叶算法和滤波技术的过电压保护装置检测法

为解决火电厂发电机过电压侵害威胁发电机定子及变压器安全的问题,提出一种基于差分傅里叶算法和滤波技术的发电机转子过电压保护装置检测方法。首先,在现场采集发电机过电压保护测试仪的电压结构参数。其次,应用脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)技术和大功率绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)器件及其驱动技术,解决了传统过电压保护测试仪输出电压和直流输出不够稳定的问题。在此基础上,引入差分傅里叶算法和滤波技术,实现信号的完全输出以及控制的分析、处理、保护等功能,解决了传统过电压保护测试仪信号输出不全以及无法滤波的问题。最后,选取不同电厂机组励磁系统进行过电压保护试验。试验结果表明,所提方法能有效地完成转子过电压保护校验工作,其电压输出值远小于转子绕组出厂工频试验电压幅值的70%,机组励磁系统转子过电压保护逻辑动作正确,动作电压值符合要求,验证了所设计测试方法的有效性和准确性。     

复杂环境下探测器高精度自主导航算法研究

为提高探测器在复杂深空环境中自主导航精度,提出基于二阶中心差分法和PCA模型改进的粒子滤波算法。首先通过二阶中心差分滤波方法获取最优的重要性密度函数,采用对称比例的采样算法从中进行样本点采样;然后通过引入主成分分析法对采集的样本集进行预处理,引入比例缩放因子,对粒子集合进行粒子重采样。通过仿真实验,此方法能够在很大程度上改进粒子滤波算法中出现的粒子退化的问题,使跟踪系统平均误差达到0.429,提高算法的跟踪精度和稳定性,实现探测器复杂环境下高精度自主导航。     

基于差分进化算法的ICP-AES谱线重叠干扰校正方法研究

在电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测量系统中,光谱的叠加现象会导致大部分谱线受到不同程度的重叠干扰,引起后续的定量分析误差。根据光谱叠加产生机理,重点阐述谱线重叠干扰校正思路,建立干扰校正评价函数;基于有限差分法计算重叠谱线的近似二阶导数,根据其极小值分布确定重叠谱线中子峰谱线特征波长的最小取值区间,并以此作为差分进化算法的初始条件之一,然后利用差分进化算法求解评价函数的最优解,作为重叠谱线的最佳特征向量,进而解析出重叠谱线中的干扰谱线和目标谱线。通过构造的模拟重叠谱线数据,研究差分进化算法的种群数量和进化代数对算法性能的影响,并通过实测重叠谱线数据验证了提出的谱线重叠干扰校正方法在工程领域中应用的可行性。实验结果表明,差分进化算法能够较为准确地计算出评价函数的最佳特征向量,并解析出重叠谱线中的目标谱线和干扰谱线,从而实现谱线重叠干扰校正,为待测溶液中元素含量的定量分析奠定了基础。     

基于差分进化算法的测试序贯优化技术

针对大型复杂系统的测试序贯设计问题,首次提出利用基于混合策略的差分进化算法（DE）进行测试序贯设计。通过LOV规则,将实数空间映射到表示测试序贯的离散空间;利用随机变异策略和小概率扰动操作,进一步加强了算法的探索能力和开发能力;局部动态搜索算子的引入,提高了算法的收敛速度。通过实例和其他常用算法进行了对比,验证了该算法的有效性。     

基于最小二乘自适应算法的二进制差分相移键控解调方法

本文研究了利用自适应算法解调二进制差分相移键控(2DPSK)信号的方法。采用递归最小二乘(RLS)自适应算法,研究了自适应解调方法对二进制差分相移键控信号的解调及其性能。计算机模拟结果表明,基于这种算法的自适应解调完全可行且性能优越,而且便于用数字信号处理技术实现。     

采用差分滤波算法改进最大投影差值故障选线

为了提高最大投影差值( )方法在故障选线中的可靠性和运算速度,在分析了最大投影差值方法和差分滤波算法的原理后,提出了采用差分滤波算法改进最大投影差值进行故障选线的新方法。利用差分滤波算法对最大投影差值方法进行优化,优化后算法避免了引入中间参考正弦信号并减少了乘法运算量,可靠性和运算速度都得到了提高。理论分析和大量仿真结果表明,新算法不受故障角、过渡电阻、故障位置和电弧接地等参数的影响,故障选线正确率能达到100%。     

基于量子差分进化算法的分布式电源协调优化调度

针对计及需求响应计划的分布式电源系统经济运行问题,建立了一种考虑燃料费用和运行管理费用、电网交互费用、可中断负荷停运补偿费用和需求侧电费支出费用等的综合优化数学模型。同时为实现能量的有效互动,优化模型中加入了需求响应模型。提出一种量子差分进化算法对优化模型进行求解。该算法基于差分进化思想,采用量子计算中的并行、坍缩等特性,并在选择策略中考虑量子位的概率特性,具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。通过算例分析证明文中提出的模型和算法科学、有效。     

“双碳”目标下的核电电力市场差分进化算法竞价策略

“双碳”目标提出后,核电作为清洁能源在电力市场中迎来了提速换挡.核电已经不再是原来填补电源缺口, 可有可无的品种,而将是新型电力市场的主力能源.基于此背景,为实现电力资源合理配置,提高核电公司效益,提出以改进差分进化算法对核电报价.首先,建立核电电力市场竞价模型;然后,介绍差分进化算法并进行改进优化;最后通过 MATLAB 对算例进行仿真,对比其他算法,证明改进后的差分进化算法能有效提高核电公司盈利能力.     

基于差分吸收光谱法的燃煤锅炉烟气浓度反演算法

根据被测对象在所选波段具有差分吸收结构的光谱特性,研究了一种改进的基于差分吸收光谱法(DOAS)的气体浓度反演算法。在该算法中,考虑了噪声、颗粒群散射以及干扰气体的影响。应用该算法在给定光程下分别对一种气体和几种气体的混合物,以及在不同光程下同一浓度的气体进行了数值模拟。结果表明,该算法具有良好的抗噪声和抗干扰性能,并且浓度反演误差基本在1%以内,研究还给出了在不同光程下对浓度值极高或极低(mg/m3)的待测气体"测量"结果的比较。     

紫外差分法烟气排放连续监测系统在发电厂的应用

神华准能发电厂采用湿式石灰法脱硫工艺,进行脱硫除尘改造后,为能准确检测锅炉排放烟气中的污染物,通过分析比较,选择YDZX-01型紫外差分吸收光谱直接测量法CEMS对烟气进行监测.使用过程中,在锅炉烟气带水、含尘较大、温度偏低等恶劣工况下,出现探头外表及角反射镜结露、粘灰等问题,针对存在的问题进行了有针对性的技术改进,如加装吹扫空气电加热器和空气滤清器等,进一步提高了紫外差分吸收光谱直接测量法CEMS在湿法脱硫系统中应用的可靠性,对其他类型CEMS的运行管理具有一定的借鉴意义.     

动态条件下同步相量测量装置的数字滤波器及计算优化

随着广域测量系统对同步相量测量装置动态性能越来越严格的要求,数字滤波器在装置中的应用趋于复杂。为了提高精度,往往要采用多个滤波器互相配合完成计算。针对智能变电站的同步相量测量装置给出了详细的滤波器设计方案。有限冲激响应(FIR)滤波器级联离散傅里叶变换(DFT)会带来非常大的运算量,给嵌入式装置带来计算压力,为此推导出了FIR滤波器级联DFT后的滤波系数公式。利用该公式离线计算出滤波器级联后的滤波系数,能大幅减少计算量,解决滤波器级联带来的运算量大的问题。理论分析和实际测试表明,采用所述方案后,测量精度能够满足相关标准的要求,且大幅减轻了装置的计算负担。     

转子感应电势定向的双馈电机风力发电系统研究

考虑风电系统的工况特点,给出了一种双馈电机的无速度传感器的控制方法,在控制中只需检测转子侧电流电压,转子感应电势定向中应用了线性相位有限长脉冲响应数字滤波器(FIR),在同步速附近实施了不同的控制方法,解决了这种无速度传感器控制方法在工程中的应用问题.仿真和实验验证了该方法的正确性和实用性.     

低压电力线远程抄表自动路由搜索算法研究

针对当前我国电力线通信的现状和特点,提出了一种能够实现远程抄表自动路由的改进蚁群搜索算法,给出了路由协议的基本框架,并建立了路由模型.该模型可以有效地维护电力线通信的传输路径,增强远程抄表数据传输的可靠性,方便了电力部门的管理.     

基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识

针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。     

低烟无卤电(光)缆烟密度试验的考核指标与测试方法

介绍了目前我国烟密度试验的现状及存在的问题,例如试验考核指标及试样根数的选择等,就这些问题进行了举例分析并提出了若干建议。     

基于蚁群算法的容错RBF-NN诊断模型性能评估

文中构造了基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)的容错径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)故障诊断模型,它具有强逼近能力,采用ACOA优化NN可进一步改善泛化性能。该文又考虑了把故障信息受随机因素干扰而产生的变异故障样本加入NN的训练样本集中,以提高NN的容错性能。将该模型用于高压输电线系统和配电网故障诊断,并作容错性能的评估。由仿真测试表明,研究模型的容错性能要优于传统的BP-NN和GA-NN诊断模型。     

基于混沌并行差分进化算法的含风电配电网无功优化

将风电机组接入配电网,其出力的间歇性、随机性使得传统无功优化模型不再适用。为此,采用场景分析法对双馈异步发电机（doubly fed induction generator,DFIG）的出力情况进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用带反馈的混沌并行差分进化算法（chaotic parallel differential evolution algorithm with feedback,CPDEF）求解含DFIG的配电网无功优化问题。通过IEEE 33节点系统对所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平明显改善,并证明了所提方法的可行性和有效性。