火电站多目标负荷调度及其算法的研究

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性.     

利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化

为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。     

一种谐波负荷建模的新方法

精确的负荷谐波建模对于网络谐波分析具有重要意义.文中叙述了负荷谐波建模的研究现状,针对理论上通用的负荷谐波模型,根据函数最佳平方逼近的思想,提出了一种新的参数辨识方法,即利用模型中电压、电流之间的物理关系,通过对电流的最佳平方逼近辨识出相应参数.该算法简单易行,可对各种类型的负荷进行谐波建模.为检验算法的精确度,定义了误差分析函数.该算法与以往算法相比,具有更高的精度,验证了算法的有效性和可行性.最后,讨论了电压、电流的幅值和相角对辨识所得参数的影响.     

基于瞬时对称分量的负荷谐波建模

为解决现有谐波负荷建模方法存在的缺陷,提出了一种应用瞬时对称分量法进行负荷谐波建模的新方法——首先应用瞬时对称分量变换获得电压、电流的瞬时零序、负序和正序分量并由此建立各序分量的等效电路,然后推导出负荷在相坐标下的数学模型。该建模方法可用于各种类型三相负荷的谐波建模,且简单、快速,能用于在线计算。应用此思路对一三相不对称的非线性负荷进行谐波建模的算例结果表明了此建模方法的有效性。     

基于伪并行NSGA-H算法的多目标鲁棒PID优化设计

现有的PID参数优化方法往往难以同时兼顾系统对快速性、稳定性与鲁棒性的要求，针对这一缺陷，提出了一种多目标PID优化设计方法——在满足系统鲁棒性的前提下，以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标，并将NSGA—Ⅱ与PGA相结合对其求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀，收敛性和鲁棒性好，决策者可根据实际系统的要求在Pareto解集中选择最终的满意解，这为快速性、稳定性与鲁棒性的权衡分析提供了有效的工具。仿真结果证明了本文设计方法的有效性和优越性。     

金融危机影响农民工返乡成因及措施

随着经济危机的产生,2008年,哈尔滨市阿城区劳动力总数为15.3万人,转移10.7万人,占农村劳动力总数的69.9%,实现劳务总收入6.5亿元。农民劳务收入占农民人均纯收入的三分之一。本文针对农民工返乡问题,论述了其成因及安置措施。     

负荷建模的多目标优化

改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。解决了以前算法只能辨识出一组参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取。高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备。最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性。     

一种谐波负荷建模的新方法

精确的负荷谐波建模对于网络谐波分析具有重要意义。文中叙述了负荷谐波建模的研究现状，针对理论上通用的负荷谐波模型，根据函数最佳平方逼近的思想，提出了一种新的参数辨识方法，即利用模型中电压、电流之间的物理关系，通过对电流的最佳平方逼近辨识出相应参数。该算法简单易行，可对各种类型的负荷进行谐波建模。为检验算法的精确度，定义了误差分析函数。该算法与以往算法相比，具有更高的精度，验证了算法的有效性和可行性。最后，讨论了电压、电流的幅值和相角对辨识所得参数的影响。     

大连海事大学“智能科学与技术”本科专业建设实践

介绍大连海事大学"智能科学与技术"专业近三年的建设实践,主要内容包括培养计划制定、专业实验室建设和创新型本科人才培养机制的探索。     

负荷建模的多目标优化

改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。解决了以前算法只能辨识出一组参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取。高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备。最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性。