改进Pi-sigma神经网络及其算法在短期负荷预测中的应用

针对电力负荷的特点,综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了基于改进Pi-sigma神经网络及其算法的短期负荷预测模型,用于预测预报日的各小时负荷,其中在学习速率的选择、隶属度函数参数的更新等多处进行了改进,进一步减小了预测误差.地区电网的实际应用证明了该算法的有效性.     

基于均匀设计混合算法的短期负荷预测

提高电力系统短期负荷预测精度有助于提高电网运行的安全性和经济性,改善供电质量。将均匀设计、改进遗传算法和误差反向传播算法相结合构成混合算法,并将其用于短期负荷预测。数据样本训练和实际预测结果表明,该模型不仅可避免陷入局部极小点,而且可提高预测精度和网络训练速度。     

再热汽温神经网络预测模型的构建及仿真

在火电机组运行过程中,提高再热汽温预测精度对于提高机组运行经济性、可靠性具有重要意义。影响再热汽温的因素错综复杂,采用传统方法难以建立精确的数学模型,或模型预测精度不高。混沌理论的发展为这一问题的研究提供了新的思路。本文在揭示再热汽温混沌特性的基础上,利用混沌特性处理输入样本及确定神经网络结构,将神经网络与改进型遗传算法结合,构建了基于改进型遗传算法的再热汽温神经网络预测模型。仿真结果表明,该模型相对误差的最大绝对值仅为0.068 12%,收敛速度快。     

EAST托卡马克激光吹气杂质注入系统控制系统设计及测试

开展托卡马克等离子体中杂质输运与杂质控制研究对于提升等离子体约束性能与保障装置安全有重要意义。为了在EAST(Experimental Advanced Superconducting Tokamak)托卡马克装置上开展杂质输运研究,需要发展一套用于注入示踪杂质粒子的激光吹气（Laser Blow-off,LBO）微量杂质注入系统。本文描述了一种用于EAST托卡马克装置上LBO系统的控制系统设计过程与测试结果。该系统采用了全新的自动控制流程,使得系统可以重复、定量地向EAST等离子体注入不同元素的示踪杂质粒子。该设计通过STM32单片机系统实现对聚焦透镜位移、激光器被触发时刻的准确控制,且激光光斑直径可调,以改变杂质注入量。测试结果显示,系统能快速检测到外触发信号并实现精确定时,激光光斑聚焦位置误差小于0.40 mm,达到激光吹气杂质注入实验要求。本研究对在EAST装置上开展等离子体杂质输运研究具有重要意义。     

基于异质图注意力网络的重叠社区发现方法

为解决异质网络重叠社区发现问题,提出一种基于异质图注意力网络的重叠社区发现模型。通过异质图注意力网络的双层注意力机制,从节点级与语义级充分挖掘节点、元路径在信息表示中的重要程度,并进行分层聚合获得节点特征向量,将伯努利-泊松模型与图卷积网络整合,在生成社区隶属关系矩阵的基础上优化社区重叠度进行重叠社区划分。模型改变异质图注意力网络的激活函数,改善梯度消失问题,将异质图注意力网络与伯努利-泊松模型结合实现异质网络的重叠社区发现。使用真实数据集进行实验,实验结果表明,模型可以利用异质网络节点信息多样性进行重叠社区发现,相对传统社区发现方法具备较好的稳定性和准确性。     

应用于数字电视前端的网络管理系统设计北大核心

随着国家三网融合战略的发展,广播电视系统日趋数字化、网络化,网络管理和实时监控具有重要作用。采用SNMP协议,基于Qt设计并实现一个网络管理系统,对数字电视前端系统设备进行有效监控。首先对数字电视前端系统以及网络管理的相关理论进行介绍,然后阐述了基于Qt的网络管理系统的设计方法和实现方案,最后展示了所设计的网络管理系统在数字电视前端的应用。     

组合网络式距离保护

传统距离保护受到不同故障条件的影响,而且,有时会产生继电器的误动作.本文提出一种组合网络式距离保护,该方法将BP网络与径向基函数网络的优点相结合.仿真结果表明,该方法能够对电力系统的各种故障情况进行更正确、迅速的识别.     

轨道电路参数测试技术的研究

在电气化铁路轨道电路中，两条钢轨即是轨道信号的传输线，又是电力机车牵引电流返回变电所的回流线。工频牵引电流对轨道电路传输的信号带来极大的干扰，信干比可达１／６０。本文介绍了解决现代电气化铁路轨道电路综合参数＂在线＂测试过程的技术难题。     

下一代网络的关键技术-软交换

本文简要介绍了软交换的概念、特点,并在叙述软交换功能及接口协议的基础上,概括了引入软交换技术的典型意义。     

短距离数字光纤接收机的电路设计

介绍一种短距离数学光纤通信系统的设计，给出了设计的主要性能指标，着重叙述接收机的探测器，前置放大器，限幅放大器和再生器的工作原理与设计方法。