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水库群发电优化调度遗传算法整体改进策略研究 总被引:3,自引:1,他引:3
针对水库群发电优化调度的高维性和复杂非线性,提出了一种收敛性全面改善的改进自适应遗传算法。改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,运用加入混沌优化的初始种群解空间生成法,改善初始种群质量;选择运算方面,采用对适应度函数进行非线性转换的三角函数选择算子,保持种群多样性;交叉和变异运算方面,采用随个体优劣和种群分散程度自适应调整的交叉概率和变异概率,提高算法收敛性。以典型入库流量下三峡梯级水库发电优化调度为实例,对比了上述整体改进策略和传统改进策略,结果表明:整体改进策略和传统改进策略相比,在克服遗传算法早熟和提高算法收敛性能方面有一定的优势,改进自适应遗传算法适用于求解水库群发电优化调度问题。 相似文献
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针对清江高坝洲水电站下游水位流量关系受长江顶托影响和梯级水库间流量传播处理问题,建立三峡梯级和清江梯级水电站短期联合优化调度模型。根据实测资料构建受长江顶托的高坝洲水电站下游水位流量分段函数关系;采用相关分析法对梯级间实测数据进行率定,构建线性回归方程处理梯级间流量传播的计算。运用正弦轮盘赌选择算子的自适应遗传算法求解模型,克服单纯轮盘赌对适应度非负的要求。不同量级典型日流量过程模拟调度结果表明:三峡梯级和清江梯级联合调度效益增加明显。研究成果对未来三峡梯级与清江梯级水库群日发电计划的编制有借鉴意义。 相似文献
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针对己内酰胺精制装置降膜再沸器外购设备占用资金多、周期长的问题,深入研究了各种形式再沸器的结构、原理,完成了具有三级分布(十字管分布器、筛板式分布盘和导流插件)的降膜再沸器的优化设计,通过三级分布器将进料在换热管内壁均匀分布并成膜,促进了己内酰胺的蒸发,提高了传热效率,实现了降膜再沸器国产化和大型化。 相似文献
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利用1981—2013年长江中下游地区127个气象站的观测资料与历史大气CO2浓度数据,对考虑和不考虑大气CO2浓度变化的水稻需水量进行模拟,分析了大气CO2浓度上升对长江中下游地区水稻需水量的影响。结果表明:不考虑大气CO2浓度时,长江中下游地区水稻需水量多年平均值为400.16 mm,空间分布具有明显差异;考虑大气CO2浓度会使水稻需水量比未考虑大气CO2浓度时平均下降1.6%左右;大气CO2浓度每上升1μmol/mol,研究区水稻需水量平均下降0.071 mm;各子流域的灌溉需水量因有效降水量不同而具有一定差异,考虑大气CO2浓度变化时,长江中下游地区水稻年需补充灌溉总量减少4.24 km3。 相似文献
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某化工企业PTA装置高压蒸汽透平在整个生产系统中负责为空气压缩机组提供必要的动力驱动。实际数据显示:该PTA装置自建成并投入运行以来,累计运行时间不足2年。在此过程当中频频出现转子部件的波动及振动问题,振动幅度基本可以达到38um-40um单位,亟待对其运行情况作出改进。本文试结合以上问题,针对高压蒸汽透平存在的问题及其对策作出详细分析与说明。 相似文献
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达州玖源化工有限公司40万t/a合成氨装置系于2007年引进的美国二手设备,2010年建成投产,但其锅炉给水泵在高负荷运行时存在打量不足等问题。介绍了锅炉给水泵的工艺流程和运行数据;分析了锅炉给水泵打量不足的原因;提出了相应的技改措施。结果表明,技改后合成氨装置最高负荷达29 035 m3/h,较2011年最高负荷的27 200 m3/h提高了6.75%。 相似文献
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目的 随着现代通信和传感技术的快速发展,互联网上多媒体数据日益增长,既为人们生活提供了便利,又给信息有效利用提出了挑战。为充分挖掘网络图像中蕴含的丰富信息,同时考虑到网络中图像类型的多样性,以及不同类型的图像需要不同的处理方法,本文针对当今互联网中两种主要的图像类型:自然场景图像与合成图像,设计层次化的快速分类算法。方法 该算法包括两层,第1层利用两类图像在颜色,饱和度以及边缘对比度上表现出来的差异性提取全局特征,并结合支持向量机(SVM)进行初步分类,第1层分类结果中低置信度的图像会被送到第2层中。在第2层中,系统基于词袋模型(bag-of-words)对图像不同类型的局部区域的纹理信息进行编码得到局部特征并结合第2个SVM分类器完成最终分类。针对层次化分类框架,文中还提出两种策略对两个分类器进行融合,分别为分类器结果融合与全局+局部特征融合。为测试算法的实用性,同时收集并发布了一个包含超过30 000幅图像的数据库。结果 本文设计的全局与局部特征对两类图像具有较强的判别性。在单核Intel Xeon(R)(2.50 GHz)CPU上,分类精度可达到98.26%,分类速度超过40帧/s。另外通过与基于卷积神经网络的方法进行对比实验可发现,本文提出的算法在性能上与浅层网络相当,但消耗更少的计算资源。结论 本文基于自然场景图像与合成图像在颜色、饱和度、边缘对比度以及局部纹理上的差异,设计并提取快速有效的全局与局部特征,并结合层次化的分类框架,完成对两类图像的快速分类任务,该算法兼顾分类精度与分类速度,可应用于对实时性要求较高的图像检索与数据信息挖掘等实际项目中。 相似文献