PSONN在可编程控制系统PID参数优化中的应用

研究可编程控制系统优化问题,可编程控制系统具有非线性、时变性等特点,传统PID控制器优化方法难以建立精确的数学模型,使得系统参数设定困难,导致可编程控制系统的控制效果不理想。为了解决传统的PID算法所带来的问题,利用RBF神经网络非线性、自学习能力,提出一种基于粒子群神经网络的PID参数优化算法。将粒子群和神经网络相结合,形成了一种智能控制算法,并将应用于可编程控制系统。测试结果表明,粒子群神经网络提高了PID控制参数优化速度,提高了可编程控制系统可靠性和鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。     

基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。     

车载自组网中一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案

群签名具备良好的匿名认证特性,满足车载自组网信息安全和隐私保护需求。但是,其作废开销较大,不适于在大规模网络环境中应用。为此,本文提出了一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案DKM,将车载自组网的覆盖区域划分为若干子区域,车辆周期性地从所在子区域的群管理机构更新群密钥。这样,作废某个成员只需要在其拥有合法密钥的子区域内通告,而不是整个网络,有利于降低作废开销。同时,DKM中的密钥更新机制能够保证车辆的群密钥的私密性,从而避免了车辆与区域群管理机构的授权争议,保持了数字签名的不可否认性。性能分析表明DKM能够显著缩短作废列表长度,同时没有增加认证开销。     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

上海某原水泵站取水完善工程方案

针对上海某原水泵站需要在有限时间内需要通过改造,将输水能力由40万m3/d提升至62万m3/d的工程目标,研究现状输水泵房的主要瓶颈及优化方向,通过工艺、结构、造价等多专业的技术经济比较,提出以新建翻水泵房为核心的完善工程方案.方案具备实施工期短、功能保障度高的特点,同时,可永久解决原水库有效库容利用不足的问题,对同类原水泵站改造项目具备一定的借鉴参考意义.     

长距离引水系统超大型输水泵站工艺设计要点

文中以上海市黄浦江上游水源地工程中超大型原水输水泵站为例,阐述在长距离市政输水系统工程中,超大型输水泵站的工艺设计关键要点.通过分析泵站输水运行工况及水力计算、水泵配置及选型、水泵调节方案、水力过渡过程及防水锤设计、水泵前池稳态设计等方面,得出合理的泵站设计方案,保障长距离引水系统及超大型输水泵站的平稳安全运行.     

防汛泵站放江污染削减对策探索

文中对上海市城区防汛泵站放江污染的关键问题和治理对策进行研究,总结综述管网源头分流、管泥清捞与垃圾拦截、完善截污和试泵设施、运行思路转变升级、畅通截流出路和海绵城市建设6项对策,梳理了9个定量指标用于评价泵站放江改善效果.分析上海市XJ河沿线分流制地区防汛泵站运行案例,通过泵站改造和优化调度方案,充分利用城市下垫面和管网存蓄水能力,放江量削减效果显著.并对不同时段、不同降雨条件下防汛泵站水位差异化控制方式进行分析阐述.     

基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测.     

基于水力模拟的排涝泵站设计规模复核评估

排涝泵站作为城市防涝体系的重要环节,其设计规模是否满足实际需求,将直接影响城市内涝现象严重与否.以中山市中心城区为研究区域,通过水力模拟计算P=0.25、0.5、1、2、3、5、10、20、30、50、100 a这11种工况,对区域内的排涝泵站规模进行复核评估.计算结果显示,该区域4座排涝泵站整体规模缺口为22.04 m3/s,不足比例达40.81％;若泵站规模扩容至满足P=5 a排涝需求,该区域轻度内涝面积可减少24.1％,重度内涝面积可减少25％.     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。