基于粒子群算法的煤炭重介洗选智能控制系统

为实时智能调节煤炭重介洗选工艺参数,优化煤炭生产效果,设计基于粒子群算法的煤炭重介洗选智能控制系统。管理人员在系统监控端,下达重介洗选智能控制指令,传输至PLC主控单元;主控单元由现场设备层的液位传感器、同位素密度计、磁性物浓度计,采集重介洗选时合格介质桶液位、悬浮液密度、煤泥含量三种核心工艺参数,发送至控制端的基于粒子群算法的重介洗选智能控制器;此控制器结合工艺参数检测值与标定值的偏差、偏差变化率,由粒子群算法整定设置满足时域性能指标为最小值的PID控制器参数后,结合控制规则表,输出加介阀、补水阀、分流箱开度大小,由对应控制模块调节开度,智能调节合格介质桶液位、悬浮液密度、煤泥含量。实验中,此系统可在5 s快速控制悬浮液密度、液位、煤泥含量变成给定值,可将精煤产率提升1.49%。     

基于粒子群算法的低压用户超容用电优化研判策略

随着我国的经济不断发展,电网规模逐渐扩大,面临的挑战也逐渐增加。电网末端极容易出现低电压和用户超容用电等问题,低压用户超容用电会严重影响局部电力系统稳定性,容易造成线损增加甚至威胁电网安全。本文提出了一种基于粒子群算法的低压用户超容用电优化研判策略,建立了用户特征优化模型,通过分析海量用户数据中出现的异常情况来准确判断用户是否为低压超容用户,同时针对海量低压超容用户研判的常规流程进行改进,提出了优化研判策略。算例结果表明,本文所述方法能够从海量用户中准确研判低压超容用户,并且较人工审核方式提高了2.86%的判断准确率。     

直流GIL微粒陷阱的捕获机理分析与优化设计

微粒陷阱是直流气体绝缘金属封闭输电线路(gas insulated metal-enclosed transmission line,GIL)中抑制金属微粒运动的主要手段,对其结构参数进行优化可以提高微粒捕获的效果。基于此,该文首先建立微粒运动的动力学模型,分析陷阱捕获微粒的机理,得到影响陷阱捕获效果的电场特征值,进而研究陷阱参数对电场特征值的影响;最后,基于鲸鱼优化算法对微粒陷阱的参数进行优化,并通过试验验证优化方案的可行性。结果表明:陷阱底部的电场强度随着槽宽的减小、厚度和槽数的增大而降低,且当厚度与腔体内径的比值大于0.16,槽数大于15后,逐渐趋于饱和;当陷阱厚度与腔体外壁内径的比值小于0.20时,厚度增大,其前方轴向的电场值变大。此外,微粒与高压电极碰撞后受到的朝向陷阱的电场力和电场梯度力是陷阱捕获微粒的关键,且陷阱厚度越大,微粒捕获效果越好。     

基于 HHO参数优化的SVM 变压器故障诊断方法研究∗

为了提高变电信息系统中变压器故障诊断的准确率,针对变压器故障样本较少,采用类内类间距离的可分性测度和相关性分析法确定关键特征向量,将特征向量作为支持向量机的输入样本,建立 SVM 故障分类模型.分析了哈里斯鹰优化算法 (HHO)和粒子群算法 (PSO)的优缺点,提出了基于哈里斯鹰优化算法 HHO 优化支持向量机 SVM 模型的参数.最后,通过真实变压器故障数据进行实验仿真,结果表明所提出的变电站故障诊断方法能够有效识别故障类型,具有较高的准确率和收敛速度.     

太阳能辅助空气源热泵系统多地区适用性研究

为探究太阳能辅助空气源热泵系统在不同太阳能资源等级地区的适用性,根据年太阳辐照量的不同,依次选取太阳能资源等级为Ⅰ—Ⅳ级的拉萨、张家口、杭州、贵阳作为研究对象,使用TRNSYS软件进行系统的模拟。选择热泵功率、水箱容积、电辅热功率、集热器面积、集热器方位角和倾斜角6个参数作为优化变量,以生命周期成本为目标函数,利用粒子群优化算法得到各地区的最佳设备参数,并对优化后的系统进行经济性、敏感性分析。研究结果表明:拉萨和张家口地区的太阳能辅助空气源热泵系统最优运行方式为热泵搭配集热器,而杭州和贵阳地区的系统最优运行方式则为热泵搭配电辅热;其中,贵阳地区的热泵运行效率最高,为2.94,拉萨地区的系统运行效率最高,为2.26,杭州地区的系统单位制热量成本低,为0.48元/kW;选用相对灵敏度分析可知,热泵功率对各个地区系统的生命周期成本均具有显著影响。所得结果可为太阳能辅助空气源热泵系统的优化设计提供相应的理论依据。     

弯道对植被群河道水流结构影响的试验研究北大核心CSCD

为了解弯道对含植被群河道水流结构的影响,本文在180°U型弯道水槽中进行试验,采用圆形竹筷模拟低密度植被群,圆柱体模拟高密度植被群,运用声学多普勒流速仪测量三维流速,不同密度植被群放置于水槽相同位置,对比分析弯道的影响。试验结果发现,植被群上游调整长度及其稳定尾流区长度受弯道影响发生了明显调整,植被群密度的影响仅作用于植被群尾流结构,包括其中垂向湍动能的差异。植被群后出现植被群直径尺度的涡,使纵向湍动能分布出现波峰,峰值大小受弯道影响;植被群在弯道中所处位置越后,峰值越小。湍流谱分析中验证了此现象,并发现弯道作用使得植被群后小尺度涡增多,从而使得植被群后较小湍动能峰值的大小不随植被群放置位置改变。     

引入可调度空间约束的电力系统优化调度模型

传统电力系统优化模型通常以火电机组固有技术出力作为该机组的出力约束,而实际运行中,机组调度出力范围还受净负荷值及机组上一时段出力的影响,出力约束存在较大的优化空间。为有效缩减机组出力变量的可行域范围,提出净负荷增量指标,应用该指标及机组上一时段的出力状态优化各机组可调度空间范围。进一步以可调度空间范围作为约束,建立改进电力系统优化调度模型。运用标准粒子群与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法求解。算例结果表明,混合粒子群算法能够有效改进标准粒子群算法陷入局部最优的缺点,提高模型求解精度;此外,引入可调度空间值约束的电力系统优化调度模型与传统优化调度模型相比,在确保求解精度的同时大大减少了计算量,且不易陷入局部最优。该改进的思路与方法也可应用于其它能源系统的优化调度模型中。     

考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型

为了提高输电线路覆冰厚度预测精度,利用灰色关联分析确定覆冰影响因素对输电线路覆冰增长量的影响权重,采用PSO算法对LSSVM的参数优化,建立了考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰增长数据进行仿真分析,并与其他覆冰预测模型对比,考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路等值覆冰厚度预测模型的均方根误差、平均相对误差和全局最大误差分别为0.575、3.124%和4.015%,均小于其他三种预测模型,验证了模型的正确性和实用性。