基于纵向变异头脑风暴算法的短期水火发电调度

在处理具有复杂约束条件的短期水火电优化调度问题时,针对其动态、有时滞、非线性的难点,采用纵向变异头脑风暴算法。头脑风暴算法(Brainstorm optimization,BSO)具有易于实现、精度高、收敛速度快等优点,在此基础上引入纵向交叉变异以及随机分组策略,加强了算法的收敛性,同时避免过早陷入局部最优,以使水火电的出力分配更为合理。实际算例的计算结果表明,该算法能够较好地实现模型的求解,且比原始BSO有更高精度,为短期水火电优化调度提供了一种有效的手段。     

带定位格架棒束通道两相流相界面输运特性

为研究棒束通道内空泡份额及相界面浓度等相界面结构参数的分布特性，本文对带原型定位格架的5×5棒束通道竖直向上空气-水两相流进行实验研究。运用4头电导探针对流动方向上不同高度截面处的空泡份额、相界面浓度、气泡速度及平均索特直径等相界面结构参数的局部分布进行了测量。研究表明：相界面参数的径向分布主要由升力、壁面润滑力及湍流扩散力等横向作用力的综合作用决定；定位格架主要通过湍流漩涡聚集和格架剪切破裂影响相界面参数分布特性，二者作用效果相反；定位格架下游存在压降区，在其内部相界面参数分布发生剧烈变化。本文可以为棒束通道两相流相界面输运模型的优化提供参考。     

基于免疫算法的差速驱动智能车辆轨迹跟踪研究

将车轮运动看成一种无侧滑、纯滚动运动.简化车辆运动模型为两轮共轴但独立差速驱动.并将基于免疫学原理中的人工免疫算法引入到车辆运动控制中.通过对车辆的轨迹跟踪仿真实验,验证免疫算法在车辆控制过程中的优劣.仿真结果表明,将人工免疫算法引入车辆运动控制中取得了良好的效果,具有良好的控制性能.     

基于深度序列匹配网络的短文本实体链接算法

获取大量电力领域文本数据后，由于网元链路业务命名规则不统一、业务人员表述差异等问题，会造成数据存在歧义、指代不明确等现象。为解决上述问题，提出一种基于深度序列匹配网络(Deep Sequential Matching Network, DSMN)的短文本实体链接算法，综合考虑实体指代项和候选实体间的内容和结构相似性，针对多源异构知识库实现高质量的消歧，支撑有效开展面向电力通信管理台帐以及网管数据的清洗校核工作。DSMN从多粒度对词进行全方位向量化表示，将实体指代项和句子中的每个词进行序列匹配，分别将候选实体与上层匹配结果进行序列匹配，通过卷积池化层提炼重要的匹配信息，通过动态平均算法计算实体指代项和候选实体之间的相似度。实验结果表明，DSMN在多个数据集上都展示了优异的实体链接能力。