判别“考虑调节系统作用的电力系统静态稳定”的一种数值方法(一)

系统的静态稳定性是根据常系数线性微分方程系数矩阵A来判定的。本文介绍的方法是在计算出特征多项式之后应用Routh判别法来简化判定A的特征值的,它比QR法要快得多,当矩阵阶数越大时效果越明显,而且不存在收敛性问题。本文分两次刊完,第二部份包括:利用Routh定理进行静态稳定判别,关于存在纯虚根的判定问题;小结以及试题两则将于下期登载。本文主要在理论上判别稳定性问题,希望大家在实际应用计算中加以验证和发展。     

基于小波子带模型匹配的同水域下目标探测

针对水下声呐目标搜寻过程中环境复杂、成像分别率低、人工识别目标困难等实际问题,提出基于双树双密度复小波子带模型匹配的方法自动判别水下目标有无。首先利用双树双密度复小波对所传回待测声图进行分解得到不同方向子带,接着采用三参数广义Γ函数对不同方向子带系数分布拟合作为特征项,最后利用含有目标声图与背景声图在分布特征上存在差异性,根据计算两者间KL距离进行相似度匹配并通过设定最优门限对声图目标有无自动判别。实验证明,利用所提出方法对含有多目标声呐图像判别,其检测品质因子达97.2%,并在不同噪声水平下其检测品质因子对比其他方式平均高出10%,具有较高的检出率和一定鲁棒性。     

多目标分式规划的非本质目标函数

研究了多目标分式规划中非本质目标函数的特征,证明了目标函数是非本质目标函数的充分条件和必要条件,并提供了判别多目标分式规划中目标函数是非本质目标函数的有效工具。     

用MOS电路制作电压判别器

本文所介绍的电压判别器能够完成对两个不同电压值之间的电压和之外的电压的判别。显然,这种电压判别器比通常使用的电压鉴幅器的功能更多。I 电压判别器的构造及工作原理电压判别器是由两个鉴幅器和一个与非门组成(本文中采用正逻辑),其电路如图1所示。     

基于Matlab的小电流接地系统单相故障仿真分析

小电流接地系统故障如果不能及时切除,有可能进一步扩大为相间短路故障,对电力系统造成重大损失。本文以Matlab软件Simulink和SimPowerSystem工具箱为平台,对小电流接地系统中性点不接地方式的单相接地故障进行建模,并利用零序电流的幅值、相位判别出故障线路和故障相,从而验证了零序电流比幅比相法对中性点不接地方式单相接地故障判别的有效性。     

生物质燃料在流化床内结渣特性判别指标研究

采用流化床燃烧生物质过程中床料团聚结渣对系统的正常运行会造成严重影响.阐述了生物质流化床床料团聚结渣的流体力学原因和热化学机理;基于13种生物质成分分析和流化床试验结果,着重分析和验证了3种生物质结渣判别指标的可靠性.利用碱性氧化物指数(AI)、铁/碱金属比(BAI)和碱土金属/碱金属比(I),能够准确判别生物质燃烧的结渣倾向.     

利用层次模型进行训练学习的线路设备缺陷检测方法

无人机输电线路巡检中的线路部件缺陷自动化检测一直是一个难题,为了解决输电线路中螺母-销钉、防振锤部件缺陷的判别问题,提出了利用层次模型"与或图"对目标进行分解表达,建立部件之间的约束关系,构建多向的判别路径的方法。利用基于类Haar特征和级联Ada Boost分类器对目标基元进行识别,通过数据合成扩充数据样本用于训练,以提高分类器的训练性能。实验结果表明,该方法有效综合了识别检测技术,在少量样本的条件下,能有效地实现若干输电线路部件的缺陷判别,为输电线路缺陷检测任务提供了一种参考方法。     

基于sBTTC指数的主导稳定形态判别多场景验证——功角失稳场景

功角失稳是威胁交直流混联大电网安全稳定运行的重要形式之一，快速甄别功角失稳形态是实施切机组、送端速升直流外送功率等紧急控制的前提。为更有效判别出功角、电压主导稳定形态，对简化支路暂态输电能力(simplified branch transient transmission capability, sBTTC)指数进行了修正，弱化了原指数的相位因子。依据关键支路sBTTC指数与电压因子的相关性系数、与相位因子的相关性系数以及二者的系数比进行主导稳定形态判别；将支路垂足电压位于支路之上作为判别功角稳定形态的必要条件之一，以提升判别的可靠性。针对功角失稳的四种典型形式，即功角第一摆失稳、第二摆失稳，以及功角低频增幅振荡失稳、超静态稳定极限失稳进行验证，仿真表明判别方法对不同形式功角失稳均可准确有效判别出主导稳定形态。     

利用热天平对电厂混煤燃尽特性的实验研究

目的,燃用混煤的电厂越来越多。混煤的燃尽特性与单一煤种有着显著的不同,如何通过试验来判别混煤燃尽特性得尤为重要。为此对两煤种煤粉进行了不同掺烧比的混配,利用热重分析法得到的煤焦燃烧特性曲线,提出混煤燃尽特性的综合判别指数Hj,通过对混煤的燃烧特性的非常规分析,对如何判别混煤的燃尽性能进行了探索和研究。     

辽河油田水煤浆锅炉结渣倾向性模糊综合评判

常规结渣判别指标的分辨率较低，往往得出与实际不一致的结果，基于模糊数学原理，以分辨率较高的5个指标（软化温度t2,硅比G，硅铝比SiO2/AlO3，碱酯比B／A和综合指数R）构成评判因素集，对取自辽河油田水煤浆锅炉不同部位的4个样品进行了结渣倾向性综合判别，为了保证和考察所建模型的具体效果，分别将此模型和以前的“四因素”模型用于龙口电厂等11已知结渣程度煤样的判别，并将其结果与实际结渣情况进行了对比，以验证评判结果的可靠性。     

风力发电机组偏航优化控制方法

为提高对风精度,提出了一种新型的偏航系统控制算法——ART2-C和ART2-W控制算法。该算法的核心是:当风向角在正负15°的范围内变化时,采用改进的神经网络ART2-N与爬山算法相结合的控制算法,即ART2-C算法。而在大范围内变化时,则采用改进的神经网络ART2-N与风向标结合的控制算法,即ART2-W算法。并在MATLAB7.0中搭建了仿真平台,给出了程序流程图,仿真验证了该算法的可行性和有效性,提高了对风精度和系统的机械寿命,以及增加了系统的输出功率。     

基于退火演化算法和遗传算法的机组优化组合算法

机组组合问题是编制短期发电计划时首先要解决的问题，合理的开停机方案将带来很大的经济效益。现代电力系统对机组优化组合算法的收敛速度和解的质量要求越来越高，作者从改善传统算法这两方面着手，根据退火演化算法和遗传算法各自的特点，提出了一种用于机组优化组合的组合算法。与传统的一些优化算法相比，该组合算法具有搜索速度快，收敛性好，而且解的质量相当高。通过对实际系统的测算，验证了该方法的有效性和优越性。该方法具有良好的并行性，易于在并行计算机上实现。     

基于遗传算法与BP神经网的风力发电机齿轮箱故障诊断研究

为研究风力发电机组齿轮箱故障的诊断方法,提高其工作的可靠性,将BP算法寻优具有精确性与遗传算法全局寻优的优点相结合,提出一种新的BP神经网训练算法。通过算法比较和实例分析表明,该算法在风力发电机组齿轮箱故障诊断领域具有良好的实用性。     

基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法研究

针对现有图像恢复算法的不足,提出了基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法。该算法首先对传统DNA遗传算法中交叉和变异操作进行改进,得到新型DNA遗传算法后与萤火虫算法相结合,提出了新型DNA遗传萤火虫优化算法;其次将新型DNA遗传萤火虫优化算法应用于二维图像盲恢复,得到的基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法具有良好全局搜索能力,优化了盲均衡器的初始权矩阵,模糊图像经过二维盲均衡器处理后,有效增强了图像质量,图像恢复良好。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种基于在线建模的自适应有源噪声控制快速算法

针对次级通路时变条件下的快速算法展开研究.首先分析了已有的基于次级通路在线建模的FxLMS算法,同时给出了带策略选择的权系数局布迭代算法;在此基础上,提出了一种针对次级通路在线建模的带策略选择的局布迭代有源控制快速算法.给出了该快速算法的实现步骤;比较了不同算法的运算量;就次级通路为时变与非时变两种情况下对算法进行了计算机仿真.结果表明,本文提出的快速算法能有效地降低原算法的运算量,提高原算法次级通路在线建模部分的性能,并可在稳态时取得较原算法更优的降噪量.     

应用混合遗传算法的超磁致伸缩致动器磁滞模型的参数辨识

针对遗传算法爬山能力差的弱点，该文把信赖域算法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子，嵌入到遗传算法中，得到一种混合计算智能算法。该方法兼顾了遗传算法和信赖域算法的长处，既有较快的收敛速度，又能以非常大的概率求得最优解。应用该混合遗传算法对超磁致伸缩致动器的磁滞非线性动态模型进行参数辨识，仿真和实验研究表明，该算法能有效地辨识非线性系统的非线性参数，并具有一定的抗噪声能力。     

基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识

为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整困难的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于静态负荷模型参数辨识的工程实例并与其他算法对比的结果表明,改进DE算法的全局搜索能力强,搜索精度高。     

基于遗传算法的炉膛温度场重建算法研究

在声学法锅炉温度场重建算法的原理基础上,提出一种遗传算重建温度场算法。在实验室条件下,对利用遗传算法温度场重建进行仿真研究,利用遗传算法对该网格进行插值、拟合,实现对待测温度场的重建,证实了遗传算法重建的优势。同时,应用遗传算法重建了声波在传输路径上具有弯曲效应的温度场。最后通过最大误差、最大相对误差、平均误差和均方根误差等评价指标得出遗传算法重建的温度场精度较高、重建速度较快的结论。与最小二乘法重建算法成像效果进行比较,仿真结果证明:利用遗传算法重建出的温度场具有更高的精度、更快的重建速度等特点。     

数字变电站IED采样的一种改进算法

针对Lagrange线性插值算法在谐波次数高的情况下误差过大和Lagrange抛物线插值算法在合并单元（MU）低采样频率下误差改进不明显,提出了一种改进算法。根据改进算法的计算思路,运用Matlab 7．0编程．对算法进行仿真和模拟。与线性插值算法相比,该算法大大降低了各采样点的相对误差,提高了电流、电压、功率幅值的测量精度;同时通过分析一种典型谐波信号,验证了在同样插值条件、计算量相当的情况下．加权算法在80Hz的低采样频率下,误差较二阶Lagrange算法有显著的改善．有效地抑制了谐渡对算法的影响。仿真结果表明该算法计算精度高．可以满足新型变电站智能设备的采样值信号接口技术的要求．     

考虑功率谱限制的电力线通信比特分配算法

为了减小电力线通信的电磁干扰，提高通信系统的服务质量，提出一种功率谱限制条件下的比特分配算法。该算法将复杂的非线性优化问题根据不同的优化约束条件，分解为三个求解阶段。在分析最优分配条件的基础上，利用贪婪法原理设计分配算法，从而降低了算法的运算量。为了进一步提高算法的运算速度，在分析比特分配损失上限的基础上，提出一种快速的次优分配算法。相比于已有算法，该算法在保证系统通信性能的同时，提高了运算速度。在典型电力线信道环境下的仿真分析表明，该算法适合于功率谱限制条件下的高速电力线通信。