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12.
地铁运行的主要成本是电能消耗,如何降低地铁运行能耗是建设绿色城市的重要课题.本文从列车运行时再生制动产生回馈电网能量出发,建立采用再生制动的地铁列车运行能耗模型.进而,将地铁运行节能问题转化为地铁列车时刻表优化问题,并引入列车运行约束和混合逻辑动态模型约束将该问题建模为一个非线性混合整数规划问题.本文设计了分解协调优化算法,以列车停站时间和发车时间间隔作为优化操作变量进行优化.从仿真结果可知,以不同的操纵变量进行优化均能有效提高再生制动能量利用率,且分解协调算法的求解结果优于传统的模拟退火算法. 相似文献
13.
具有未知输入的系统的状态估计问题已经在过去几十年里引起了相当的关注.本文对于线性离散随机系统提出了一种基于多步信息的输入和状态同步估计方法.首先,采用多步信息的最小方差方法来获得未知输入.由于引入了包含多个时间步骤的扩张状态和测量向量而计算多步信息,使估计结果与一步估计相比减少了对噪声的敏感性.其次,利用输入估计值和卡尔曼滤波估计过去和当前的状态.该方法在未知输入维数等于状态维数时仍然有良好的估计效果.数值仿真验证了提出的估计方法的有效性.最后,该方法应用于厌氧消化过程反应罐中的溶解甲烷和二氧化碳的浓度估计以验证方法的实用性. 相似文献
14.
15.
在高级计量设施(AMI)中,为了最大限度减少智能电能表的数据传输量和数据简化,提出一个基于预测的轻量级框架。首先,建立决策树以找到预测方法和用电数据统计特征之间的关系;然后,分析用电数据的时间序列以提取统计特征;最后,为了增加框架对智能电能表不断变化的数据模式的自适应能力,采用监督式学习方案实时切换到最适合当前数据模式的预测方法。从数据集中提取1年中10个用户的用电数据,每个用户采集的总记录数为17600个。实验结果表明,所提框架可以实现较高的数据简化准确度(DRA)和数据简化率(DRP),其中,DRA最高为96.7%,DRP最高为98.6%。 相似文献
16.
断层准确位置的识别和解释在煤矿及煤层气勘探开发过程中具有非常重要的意义。细化断层概率体(Thinned Fault Likelihood,简称TFL)是一种新的反映断层准确位置的地震属性,有助于煤矿和煤层气地震勘探中断层的识别和解释。介绍了细化算法的基本原理,阐述了细化断层概率体的概念及计算流程,并对山西阳泉煤矿和海拉尔盆地呼和湖凹陷的地震资料进行了细化断层概率体属性计算,结果表明:与相干体、蚂蚁体等传统属性相比,细化断层概率体处理结果为纤细、连续的断层面,有助于研究区断层的精确定位和解释,也可用于断层的自动解释和断层面的自动提取,并可避免断层解释过程中出现的多解性;将细化断层概率体和常规地震资料融合,有助于断裂模式的确定,提高断层人工解释的精度和效率。细化断层概率体技术的引进和应用为煤田及煤层气地震资料的准确、高效解释提供了一条新途径,具有重要的应用和推广价值。 相似文献
17.
圆坯连铸电磁旋流水口的数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
在浸入式水口外部采用可移动的旋转电磁场装置,使水口内钢液形成旋转流动.通过对磁场和流场的数值模拟,分析了电磁参数和电磁旋流装置结构对钢液内磁感应强度和旋流速度大小及分布的影响.结果表明,钢液中心竖直轴线上的磁感应强度随线圈电流增大而增大,随频率增大而减小.采用圆形磁体时磁感应强度最大且分布均匀,优于马蹄形磁体;线圈电流500 A,频率50 Hz时,获得了在圆形装置作用下浸入式水口内及结晶器内的钢液的速度矢量分布,此时结晶器内产生了较强的旋流流动.从现场操作角度出发,提出了改进马蹄形电磁旋流装置.通过低熔点合金的电磁旋流实验验证了数值模拟的结果及计算方法的可靠性. 相似文献
18.
提出了一种新的浸入式水口内产生旋流的方法.即在水口外施加可移动的旋转电磁场,非接触地形成钢液旋流.为进一步发挥旋流作用,采用渐开式水口,对圆坯连铸中浸入式水口及结晶器内钢液流场、温度场进行了三维数值模拟,并重点研究了水口渐开角度结合不同旋流强度对结晶器内流场及温度场的影响.研究结果表明,浸入式水口内磁场和旋流速度随着线圈电流强度的增加而增加.当电流强度为500 A,频率为50 Hz时.可产生最大为3 m/s左右的旋流速度.当水口采用同一渐开角度,随着旋流强度的增大,水口出流的冲击深度减小,上返流增强,弯月面温度提高.但当旋流强度增大到一定程度后,结晶器内弯月面附近温度变化不大.采用同一旋流强度,随着水口渐开角度的增加,结晶器内水口出口上方的上返流先增强后减弱,在渐开角度为60°时,上返流最强.同样,弯月面附近温度也是先提高后有所降低,在渐开角度为60°时,弯月面温度最高.水口渐开角度为60°,线圈电流350 A,频率为50 Hz时,在水口入口处施加0.5 m/s水平速度的人工偏流后,电磁旋流能对该偏流进行有效的抑制. 相似文献
19.
20.
微地震地面实时监测时,代表压裂主要信息的有效信号能量弱,常淹没在噪声中,这将直接影响微地震事件的识别和震源定位的效果,因此,采用准确、快速的方法从微地震数据中自动识别有效信号尤为关键.文中采用长短时记忆网络(LSTM)的循环神经网络模型,通过综合微地震有效信号的能量特征、频谱特征、统计特征等属性来进行模型训练,并加入ReLU激活函数和L2正则化的损失函数来进行模型参数调优.将文中训练好的模型应用到实际微地震数据的结果表明,循环神经网络模型识别效果良好,充分压制了噪声,优化了数据成像. 相似文献