基于三点估计法的含风电场电力系统无功优化

针对电力系统无功优化时风电出力及负荷的不确定性和相关性,建立一种综合考虑多种不确定因素的无功优化模型。采用三点估计法处理该模型中的不确定因素,将不确定潮流计算转化为较少采样点处的确定潮流计算。为克服花朵授粉算法易陷入局部最优、寻优精度低等不足,将拉丁超立方采样技术、自适应调整转换概率及邻域策略应用于花朵授粉算法,提出一种改进花朵授粉算法求解所建优化模型。在含风电场的IEEE30节点系统上进行仿真测试,结果表明所提无功优化模型和求解方法在不确定环境下能够有效降低系统网损并减小系统状态变量发生越限的风险,从而保证系统的安全经济运行。     

一种随钻中子孔隙度测井系统的抗干扰设计

针对随钻中子孔隙度测井作业现场中存在万伏高压的瞬间脉冲干扰,导致中子计数不准确的问题,设计了一种抗干扰系统。该系统首先利用硬件滤波,即采用二阶阻容滤波电路滤除高频干扰信号,再利用软件滤波,采用去极值平均滤波算法滤除尖脉冲干扰和周期性干扰。经实测验证,该系统可有效抑制干扰,提高随钻中子孔隙度数据采集的准确性和可靠性。     

基于MC9S128XS128单片机控制的声音定位系统设计

本系统是基于MC9S128XS128单片机设计的声音定位系统.电路主要由声音处理模块和数据处理模块及显示模块组成.声音模块接收到声音信息后,经过处理将信号送至以MC9S128XS128单片机为核心的控制电路中,通过三角形定位算法得出声源距离核心控制电路的距离,再将结果于液晶显示屏上显示出来,为实际应用提供数据参考.     

超长边坡渠道削坡开槽机的自适应切削设计

南水北调工程施工中,渠道削坡工程量大,建设工期紧.由于渠道边坡表面平整度要求严格且不易控制,水泥改性土的加工处理对刀具的转速影响较大.为适应南水北调工程的施工要求,开展大跨度削坡开槽机关键技术的研究显得尤为重要.文中研究了一种自适应切削控制系统,该系统能使刀具在复杂的工作环境下始终保持匀速切削,其采用单片机为核心控制部件,具有变频器、变频电机、霍尔传感器等器件.该系统的自动化程度高,维修简单,故障率低,经济与社会效益明显.     

电控柴油机分缸均衡控制算法及试验

柴油机各个气缸的进气量、喷油量、燃烧等存在差异,导致气缸间存在做功差异,直接影响柴油机转速的平稳性以及排放性能等。针对位置式电控柴油机,采用PI闭环控制,通过瞬时转速信号识别并计算各缸的工作差异,利用分缸均衡控制算法对油量进行补偿修正。试验结果显示低转速稳态工况转速波动由7 r/min降至3 r/min,各缸工作不均匀度由±5 r/min降至±2 r/min,在瞬态过程和高转速3 400 r/min时该算法仍然适用有效。     

基于改进Kendall-f算法的发电机定子温度分析

在线监测发电机定子温度可有效发现定子部分过热性故障,如何从检测的温度数据中提取反映定子故障预警的信息是目前国内外研究的热点。该文采用可变窗改进Kendall-f算法处理监测温度数据,提取其变化趋势特征信息;采用偏度分析提取监测温度异常值,从而正确诊断定子过热性故障,仿真分析及实验结果表明该方法有效提高了定子温度监测与预警的准确率。     

基于投影寻踪混沌优化算法的流域初始水权分配模型

流域初始水权分配是一个典型的高维、非线性、非正态的系统决策问题,传统方法在权重确定上主观性较大以及在决策方案求解上比较困难.为此,利用投影寻踪技术对此决策问题进行降维处理,采用混沌优化算法寻找最优的投影方向,提出了投影寻踪混沌优化模型.该模型直接由样本数据驱动,通过最佳投影方向计算决策方案的最优值,在权重的确定上客观公正,同时克服了传统方法要求目标函数和约束条件连续、可微的困难,避免了寻优搜索过程陷入局部极小点,模型的建立为流域初始水权分配的研究提供了新的方法与思路.通过实例计算及对比分析,证明了该模型的合理性和有效性.     

淮河流域大型水库群生态调度模型研究

针对淮河流域水资源供需现状及水库调度对流域生态产生的消极干扰,将以"三生用水"为调度优先级和调节雨洪资源适应库区及下游需要作为调度准则,并将该流域内水资源系统进行概化,以单座独立的水库系统所辖虚拟供水片区为计算单元,兼顾流域内库区、下游区及其供水区的生态需水要求,建立了淮河流域大型水库群生态调度模型,并提出了该模型以FS-DDDP算法为基础的动态求解方法,用以实现多生态目标的大型水库群生态调度模式的建立.     

混合优化算法在ALM环路径搜索中的研究

应用层组播技术解决了IP组播业务在Internet中的发展困境,其易于部署和实现受到学术界广泛关注。根据遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法各自的特点,提出一种融入粒子群算法和遗传算法的混合优化算法,对应用层组播技术的最优环路径问题进行搜索。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度及寻优效果方面均优于基本的蚁群算法和遗传、粒子群的混合算法,证明所提出算法的有效性。