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61.
在分析传统优化算法不足的基础上,提出了基于二次规划的Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识新方法。详细描述了最小二乘法、拉格朗日乘数法及Lemke 3种算法的原理。通过对电力负荷元件进行静态故障模拟,在系统辨识原理的基础上,运用最优化理论的Lemke辨识算法,对实验故障数据进行负荷建模和参数辨识,并列出了日光灯、电风扇、空调及三者组合的静态特征参数。分析结果表明:由于电器设备的制造工艺不同,不能照搬国外软件提供的参数,而应采用实测参数;基于Lemke的优化算法拟合效果较理想,避免了局部最优,且辨识时间少;基于Lemke的优化算法避免了辨识参数的分散性,参数结果与初值选择无关。 相似文献
62.
针对基本遗传算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,提出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于负荷建模.该改进遗传算法通过对初始种群的选择、最优个体的保留、自适应的交叉和变异率、早熟现象的防止策略等各方面进行综合的科学设计,能十分有效地克服早熟、避免近亲繁殖、明显提高收敛速度,并具有优良的自适应特性.基于现场实测负荷特性数据的负荷建模实践表明,所提出的综合改进型遗传算法对于加速收敛缩短辨识时间、提高模型拟合精度、克服模型参数的分散性均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法. 相似文献
63.
64.
射频干扰是影响星载SAR系统精细化观测能力的主要因素,而随着组网卫星的发展,在星载SAR系统时空频交叠的情况下,又出现了一种新的地形散射干扰。因此,研究星载SAR系统的星间地形散射干扰对于提高其观测能力具有重要意义。本文介绍了星载SAR系统的星间地形散射干扰样式,分析了其存在条件和作用机理,构建了干扰传播路径的几何关系,推导出叠加干扰后的回波信号模型。基于地面直射干扰和星间散射互扰信号模型的不同,对比分析了两种干扰在不同信号表征域中的特征差异。仿真分析了模拟场景下不同干扰源所产生的成像结果,并从成像质量评估方面给出了雷达工作带宽、脉冲重复频率和卫星运行速度的影响。 相似文献
65.
在人为活动引起的辐射照射中,天然辐射照射增加是当前我国国民所受人为活动照射的最大者。近些年来这一问题逐渐引起重视,在居室和工作场所氡调查与控制、天然存在的放射性物质引起的环境问题、非铀矿山的放射性职业危害及能源链的辐射剂量评价等方面开展了一些工作,但仍然存在许多需要解决的问题。为了保护职业人员和公众的身体健康,在保障工业生产和经济发展的同时,继续加强各方面的研究,逐步推动我国人为活动所致天然辐射照射的控制问题是非常必要的。 相似文献
66.
目的探讨心电图心房颤动(房颤)波分度值(D值)与左心房大小的相关性。方法选择经M型超声心动图及心电图检测的53例慢性房颤(病史超过1年)患者(其中风湿性心脏病27例,冠状动脉粥样硬化性心脏病及其他疾病如甲亢性心脏病等26例),在左室长轴切面上选择Ⅳ区,取M型超声心动图曲线,测量左心房前后径,同时运用数学里分度的方法求出各种心电图房颤波D值,将D值与左心房大小进行相关分析。结果 D值大小和左心房大小呈正相关(r=0.66,P〈0.05)。当D值大(〉1.14),左心房均≥4.6 cm;当D值小(〈1.09),左心房均≤4.6 cm;当1.09〈D值〈1.14,D值大小与左心房大小无明确联系。D值越大,引起心电图房颤波的不规则度、粗糙度及复杂度越高,左心房也越大,多见于风湿性心脏病患者;相反,D值越小,左心房也越小,多见于冠状动脉粥样硬化性心脏病及其他患者如甲状腺功能亢进症等。结论房颤患者D值的计算,可从慢性房颤患者的心电图房颤波中进行;D值的大小可预测患者左心房的大小。 相似文献
67.
方位多通道HRWS SAR多普勒中心稳健估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在方位多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统中,为了解决回波多普勒中心估计问题,提出了一种新的多普勒中心稳健估计算法.首先利用方位多通道回波的时域特性,建立了通道相位偏差基于多普勒中心的数学表达式;然后基于通道相位偏差会降低多普勒带宽内信号的事实,以最大化多普勒谱带宽内信号为优化准则,能够有效地估计多普勒中心.实测和仿真数据结果表明,与空间互相关系数法相比,这种算法具有相近的精度,并且在通道空间欠采样时表现更加稳健. 相似文献
68.
69.
浙江大学Ei科技论文的统计分析 总被引:5,自引:0,他引:5
根据美国信息工程公司编制的《工程索引光盘版》(简称Ei Compendex)数据,对浙江大学2001年度被Ei收录的论文,从数量、学科及期刊分布等情况进行了统计分析。这些数据和分析使科研人员了解到近年浙江大学科研论文被Ei收录的状况,并可从中得到一些启示,对广大科研人员今后在撰写论文和稿件的投向上有一定的指导意义。 相似文献
70.
电力负荷动特性分类方法研究 总被引:10,自引:6,他引:10
负荷特性的分类与综合是负荷模型实用化的关键,是解决负荷建模中负荷特性随机时变性问题和区域分散性问题的有效途径。文中深入分析了负荷动特性分类方法,系统阐述了负荷动特性分类特征向量的种类和基本要求。明确指出:以实测响应空间作为特征向量空间必须对实测响应进行时间坐标的标准化;以模型参数空间作为特征向量空间必须选择参数稳定性好的辨识算法;以标准电压激励下的模型响应空间作为特征向量空间必须选择具有好的内插外推能力的模型结构。最后,通过一个含有20个现场实测样本的分类实例比较和分析了3种特征向量空间的分类结果,并推荐使用实测响应空间作为负荷动特性分类的特征向量空间。 相似文献