基于量子遗传算法的循环流化床锅炉Hammerstein型辨识

将Hammerstein模型应用于某循环流化床锅炉2个典型系统的辨识,用多项式表示模型的非线性部分,用差分方程表示模型的线性部分,并通过量子遗传算法将模型的辨识问题转化为参数空间上的寻优问题,求得模型中待定参数的最优解,从而得出循环流化床锅炉2个系统的具体模型,并结合现场数据进行了一系列仿真试验.结果表明:Hammerstein模型可以很好地表达循环流化床锅炉典型系统的特性,用量子遗传算法优化可得到精度较高的数学模型.     

基于遗传算法的汽轮机非线性调节系统的参数辨识研究

简要介绍了遗传算法应用于参数辨识的基本思想，并将其应用于汽轮机非线性调节系统的参数辨识，结果表明，采用遗传算法可准确地辨识系统中死区，限幅等非线性发生部位和参数，辨识结果准确可靠，相对误差在2%以内，与传统的辨识方法相比，具有辨识精度高，收敛速度快的优点，结合计算机仿真，可以实现系统的性能预测，控制优化，状态监测与故障诊断。     

基于遗传算法的转桨式水轮机模型参数辨识

为准确测试转桨式水轮机参数,提出了一种转桨式水轮机数学模型的新表述方法,并探讨了基于遗传算法对新表述数学模型的参数辨识。算例与实际电站参数辨识结果表明,采用辨识参数的模型输出结果与现场实测数据(样本数据)具有较好的一致性,验证了该方法的正确性及在工程实际应用中的可行性,为转桨式水轮机模型参数辨识提供了一种新方法。     

一种基于遗传算法的光伏阵列参数辨识方法

提出一种基于遗传算法的参数辨识方法,在保证辨识精度的前提下,将光伏电池参数辨识后得到的多组结果收敛为一组参数值。依据光伏电池的I-U方程和参数特性,基于实测数据,通过参数辨识方法确定待求解参数的可行解范围;利用基本遗传算法辨识待求解的参数值,得到一组准确的辨识值;当出现部分数据辨识结果的误差较大时,利用一种基于混合遗传算法的参数辨识方法,提高这部分数据辨识结果的精度。基于实测数据,利用所提出的辨识方法确定参数值,通过预测结果与实测结果的比较,验证了该方法的准确性与实用性。     

基于JHA的供热系统危险源辨识

安全生产是供热企业生存发展的根本。根据供热系统的运行特征、工艺特点,采用JHA方法针对供热系统中的3个关键环节热源(锅炉房)、换热站和热网中的各操作节点开展危险源辨识,分析产生危害的原因和可能造成的后果,探讨供热行业进行较为系统的危险源辨识的途径,以期降低供热企业安全事故风险。通过辨识,确定了供热系统各作业环节可能存在的危险源,明确了各危险源的代码及名称,指出了各危险源可能造成的事故和伤害,为供热企业开展危险源辨识提供了指导。     

基于管网阻力辨识的太阳能-空气源热泵区域供热系统运行调控研究

建立太阳能-空气源热泵区域供热系统模型,并利用遗传算法进行阻力辨识,进而对管网变流量运行调控进行研究,以降低供热系统热耗与水泵电耗。以包含4个热力站的某区域供暖系统为例,开展管网变工况运行调控研究。结果表明,当系统内某热力站负荷突变,如由168.62 kW减小到5.85 kW时,基于阻力辨识结果,通过管网变流量运行调控能够充分挖掘系统的节能潜力：相比常规调节方法该系统泵功率可由13.94 kW下降到10.46 kW,节能率达11.83%。     

基于遗传算法的区域电力和供热系统优化

电力系统与供热、天然气等系统之间的互联及耦合越切紧密,从区域电力和供热系统的协调优化角度出发,通过建立电力系统与供热系统的数学模型,以总能量损失最小为目标,结合系统的等式及不等式约束,构建了基于遗传算法的区域电力和供热系统优化模型。以某区域电力和供热系统为研究对象,利用上述优化模型进行建模和分析,验证了基于遗传算法的区域电力和供热系统优化模型的实用性及有效性。研究内容为区域电力和供热系统运行优化奠定了基础。     

明渠水流淹没植被阻力系数计算公式研究

阻力系数是评估明渠水流过流能力的一个重要参数,而对于含植被明渠水流运动,水流结构和流速分布特性较为复杂,传统的明渠水力学公式不再适用.采用经典Darcy-Weisbach方程,通过对含植被河道阻力系数理论分析,识别出影响阻力系数的关键因子为植被淹没度和无量纲化阻力长度,进而基于广泛搜集的水槽试验数据,利用最大差异性算法...     

基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法

负荷建模是电力系统建模的重要部分,但是负荷模型的复杂性、非线性以及随机性增加了负荷建模的难度。提出了一种基于PMU实测小干扰数据进行负荷模型闭环辨识的方法。首先,建立了传递函数表达式下的负荷模型,并构建了应用于负荷模型辨识的闭环系统。而后提出基于预报误差法辨识负荷BJ模型的方法,通过数据预处理、模型阶次选择以及模型转换详细介绍该方法。最后,通过浙江电网220 kV华金变电站、太真变电站和清漾变电站的PMU实测数据的算例,验证了该方法在只有随机小干扰的情况下仍可以较为精确地辨识出负荷模型。     

基于遗传算法的电力系统综合负荷模型的建模与仿真

遗传算法是一种具有全局寻优能力的随机搜索算法,但其本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷。为此,引入一种改进的遗传算法用于电力负荷综合建模。该算法具有克服早熟、避免近亲繁殖和自适应的优良特性。应用建模实例表明,遗传算法辨识所得负荷模型的描述精度很高,其模型参数呈现很好的稳健性,从而有效地克服了传统优化方法的模型参数分散性。     

变压器铁芯磁滞回线模型参数辨识

利用MATLAB遗传算法工具箱,由实验测得的磁滞回线,将模型参数分为2组,分别通过磁滞回线饱和特性和损耗特性的方法,对Jiles-Atherton（J-A）模型中的5个模型参数进行了辨识,并应用具体实例对该方法的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,所提方法能较好拟合磁滞回线。     

发电机励磁系统参数辨识扰动信号与辨识精度分析

为提高发电机励磁系统参数辨识精度,以MEC3300T型励磁系统为例,提出分别采用伪随机信号和阶跃信号作为扰动信号,利用混沌遗传算法对励磁系统的参数进行辨识,分析了不同的采样频率下不同扰动信号与参数辨识精度的关系及在相同的采样频率下不同信噪比的扰动信号对参数辨识精度的影响。结果表明,采用PRBS信号作为扰动信号时,辨识结果的相对误差随着采样频率的改变有一定的波动,而STEP信号为扰动信号时辨识结果的相对误差相对稳定;同一采样频率下,采样PRBS与STEP信号辨识结果的相对误差均随信噪比的增加呈指数增长。     

聚氨酯保温管在集中供热管网改扩建工程中的应用

介绍了在黑龙江桦南县集中供热管网改扩建工程中所采用的高密度聚氨酯保温直埋管敷设方式,探讨了该管网在设计、施工中应注意的问题。     

基于误差通道在线辨识的柴油机双层隔振主动控制研究

采用一种新的基于误差通道在线辨识自适应主动控制策略,并将其应用于双层隔振主动控制系统.该方法无需在控制器输出端叠加外加噪声,仿真结果表明,这种方法具有很好的控制效果和很强的鲁棒性.     

遗传算法在城市燃气管网优化中的应用

城市燃气管网对居民生活和工业生产具有非常重要的作用,同时,其建设具有一次性投资设施较大的特点。因此,在保证用户用气压力的前提下,降低城市管网的建设、改造及运行费用并增强供气系统的安全保障是燃气企业之间相互竞争的关键所在。采用遗传算法对某城市燃气管网中的中压管段进行模拟分析,使城市燃气管网在通过各节点的流量、压力满足管径及管段压力降等约束条件下,对管径参数进行优化以达到管网建设费用最少的目标。     

基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型研究

针对BP神经网络用于管网漏失定位时易出现收敛速度慢及陷入局部极小值的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并以A市供水管网为例,选取各个分区的供水管段进行不同程度的漏失模拟,将模拟数据作为训练样本训练遗传算法优化的BP神经网络,得到管网漏失时压力监测点的压力变化率和漏点位置之间的非线性关系,构建基于遗传...     

考虑误差非独立性的电力系统参数辨识估计

确定量测量间的误差传递特性是建立精确量测模型的重要前提。实际量测系统中量测量由所有单相遥测数据构成,在各母线上分析量测误差间的相关性,计算符合遥测数据实际采集特征的量测误差协方差阵。提出了考虑量测误差相关性的电力系统参数辨识估计,利用加权残差率绝对值求和的方法辨识出参数误差支路,采用改进增广状态量法进行参数估计,逐一修正参数误差,利用状态估计结果验证参数辨识估计准确性。IEEE算例仿真结果表明,所提出的算法较传统参数估计结果更接近于系统真值,同时提高了状态估计的精度     

以变异为主导的遗传算法在热电厂负荷分配中的应用

针对供热机组实际运行经常处于变工况的特点,建立了变工况下用于供热机组负荷分配的数学模型;为了达到供热机组热、电负荷的完全分配和消除该数学模型的等式约束条件,提出了一种新型的以变异为主导的遗传算法,并将其应用于某热电厂的负荷优化分配,得到了满意的优化效果,并具有较好的稳定性和快速的收敛性.     

基于PEM与子空间方法的汽油机空燃比动态模型辨识

汽油机空燃比控制常建立在进气道油膜动态辨识的基础上,难以从宏观上考虑发动机运行参数对缸内空燃比的影响.利用子空间辨识N4SID算法研究发动机多参数下的空燃比动态模型.由于N4SID算法辨识出的模型的精度比较差,进一步研究利用预报误差法(PEM)优化子空间N4SID算法辨识出的模型,提高模型精度.结果表明,N4SID方法计算效率较高,但辨识精度较差.利用PEM方法优化N4SID算法所计算出的结果,提高了模型精度,并保持了较高的辨识效率.     

水轮机及其调速系统建模与参数辨识方法

介绍了时域法、频域法和遗传算法等常用的电力系统模型辨识方法。以现场试验数据为基础,分别用PLPF法和遗传算法对水轮机及调速系统进行了参数辨识,结果表明遗传算法能较准确地辨识出系统各个环节的数学模型,仿真曲线更接近实际,体现了遗传算法在非线性模型辨识方面的优越性。