微粒子群算法在有源电力滤波器优化配置中的应用

以电压总谐波畸变率平均值为目标函数,以各节点电压总谐波畸变率为约束条件,建立了单个有源滤波器及多个有源滤波器优化配置问题的数学模型,并利用微粒群优化算法进行了有源滤波器的优化配置。以IEEE12节点系统进行了有源滤波器的优化配置仿真。结果表明,所述算法可以较快地收敛到全局最优解,很好地解决了有源滤波器的优化配置问题。     

改进遗传算法在滤波器优化配置中的应用

在电网中安装滤波器来治理谐波污染,可以有效地降低系统网损,能够避免谐波谐振或电流放大。以电网中安装无源滤波器和有源滤波器的总投资费用最少为目标函数,建立了合理的滤波器优化配置数学模型,以电压谐波畸变率为约束条件,保证优化方案下的各节点电压总谐波畸变率控制在规定限值以内,并利用改进遗传算法对滤波器进行优化配置。对16节点系统进行了仿真,结果表明所述算法可以很好地获得滤波器优化配置问题的全局最优解。该算法可以获得全局最优解,避免早熟,表明了算法的正确性和有效性。     

基于C8051F120的洗井自动控制系统

针对传统洗井方法效果不理想的缺点,设计了一种基于C8051F120单片机的洗井自动控制系统。该洗井自动控制系统能够连续有效地采集洗井过程中的液体流量和浊度,通过分析出液浊度可自动调节洗井液的注入流量以满足洗井各个阶段的要求。     

基于粒子群神经网络的异步电机故障诊断系统的研究

采用粒子群算法与BP算法结合的综合方式训练神经网络,用粒子群优化算法调节和优化全局性的网络参数,用BP神经网络学习方法优化局部性的参数,解决单纯的BP算法训练收敛较慢且易陷入局部最小值等问题,用于提高异步电机故障诊断的性能。在此基础上借助MATLAB进行计算机程序的编写,并使用Visual Basic进行异步电机故障诊断系统用户操作界面的开发。实践证明该系统能有效识别电机常见故障,操作简单方便且诊断精度高。     

基于谱熵的自适应广义S变换时频滤波器设计

将信息熵引入到广义S变换时频滤波中,提出一种基于谱熵的自适应广义s变换时频滤波器设计方法。计算信号广义s变换的时频谱,将时频谱各时间点的频率区间划分成若干个小区间,计算各区间时频谱熵,以时频谱熵最大区间的时频谱的平均值作为阅值,以此来衡量信号的杂乱程度。若该时间点上的时频谱值大于闻值,则将该点时频谱值清零。采用广义s逆变换进行重构。该方法可自适应地调节时频滤波因子,有效滤除干扰信息。     

基于小波变换的电缆故障测距研究

在电缆故障测距中,对反射脉冲信号的起始点的判断是电缆测距的核心,针对小波变换模极大值法和曲线拟合法存在的优缺点,将这两种方法相结合对反射脉冲的起始点进行检测。仿真结果表明:该方法能够有效地提高电缆故障测距的精度。     

基于改进小波神经网络的直流输电系统谐波检测技术

针对换流器产生谐波的主要特征进行分析,提出一种改进型的小波神经网络,增加了处理层,采用了神经树的网络结构。在Matlab中进行了仿真和数据分析,结果表明:相较于普通的小波神经网络改进的小波神经网络具有较好的检测精度和误差率。     

电解氯化系统投入时段的研究

对滨海电厂能够附着、污堵循环水通流系统的主要海生物——藤壶,在相关温度区间的生命指标进行了研究,得出了确定防污设备投入时段的依据,明确了在海水温度低于5℃时可以不需对循环水海生物进行杀生,从而每年可以节约1/3的电能;填补了我国在这一方面理论上的空白,取得了一定的经济效益。     

基于多目标函数的粒子群算法优化小波阈值的去噪方法研究

针对常规小波阈值去噪方法所存在的缺点,将基于多目标函数的粒子群优化算法应用到小波阈值去噪中,选取信噪比和均方误差作为目标函数来优化阈值。实验结果证明,与常用的阈值去噪方法相比,该方法能够较好地去除信号中含有的尖峰噪声,保留原始信号的特征,提高信噪比,降低均方误差。