BP网络在利津站水沙通量研究中的应用

介绍了BP神经网络的基本理论和算法,利用MATLAB开发了相应的程序,建立了BP网络模型,并对1991年利津断面汛期和非汛期的径流量和输沙量进行了预测.结果表明:BP 网络模型拟合精度高,预测效果好.     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化

考虑新能源出力的波动性和不同无功设备的调节速度,提出了双时间尺度(小时级和15 min级)协调的主动配电网多目标无功电压优化方法。在第一阶段(小时级)无功电压优化中,建立了最小化日前网损和传统无功调节设备动作次数的多目标优化模型,并采用三步优化方法求解该多目标混合整数非线性规划问题。在第二阶段(15 min级)无功电压优化中,考虑新能源出力波动可能危害系统实际安全运行,建立了新能源机组出力代表性场景下的、最小化系统主导节点电压偏差的优化模型,确保系统实时电压水平。通过IEEE 33算例分析,验证了提出的双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化模型和求解方法的有效性。     

珠江三角洲网河水质模拟研究

建立了珠江三角洲网河区包括西江、北江、东江及珠江三角洲主要水道的一维网河水质模型,并完成模型的调试、率定和验证工作,在此基础上采用模型对珠江三角洲区域内各条主要河流污染物浓度的分布及其变化规律（包括COD、 NH3-N等）进行了模拟研究,研究表明：枯水期的污染物浓度及分布范围要明显大于平水期。     

浅析广东省本级水利普查项目验收工作

介绍了广东省第一次全国水利普查项目验收的工作情况,重点总结了省本级水利普查项目验收工作的开展情况,提出前期准备— 逐项验收— 总体验收的工作程序和方法,有效保障了省本级水利普查项目验收工作的顺利完成。     

珠江三角洲典型交汇河段河床演变分析

以容桂水道与顺德支流交汇河段为例,对1999—2017年河段深泓平面、垂向变化、典型横断面变化、河相关系及冲淤变化进行了深入分析,并对河床演变影响因素及趋势进行了预测,为珠江三角洲网河区典型交汇河段特征因素的演变特点及规律提供了参考依据。主要结论为:(1)容桂水道与顺德支流交汇河段河道堤防逐步完成达标加固,岸滩趋于稳定。(2)顺德支流和容桂水道交汇前河道深泓线平面均整体偏向右岸,交汇口以下容桂水道河段深泓线整体居中,深泓平面和垂向整体变化不大。(3)交汇河段各横断面主槽形态基本稳定,深槽平面位置和河床高程自然调整。(4)交汇河段河宽总体相对稳定,交汇口上游顺德支流整体略有淤积,容桂水道主槽略有冲刷,汇流后容桂水道下游略有淤积,年均冲刷厚度约为0.34 cm,河道容积变化较小,总体冲刷强度相对不大。     

基于强化学习的多微电网分布式二次优化控制

针对微电网中分布式电源下垂一次控制产生的系统频率和电压静态偏差问题,提出了一种基于强化学习就地反馈方法的分布式二次优化控制,利用本地信息可兼顾频率恢复和电压调整的需求。首先,针对微电网经济性、频率及电压控制需求和各分布式电源综合性能(环境效益、经济效益、技术效益),定义了本地奖励,协调多微电网的频率恢复和电压调节。其次,针对电网实际运行情况,在满足供需平衡的同时,使用多智能体强化学习算法对全局奖励反馈优化修正,使各分布式电源协同出力渐近消除频率偏差,保证微电网的稳定运行。最后,通过实例验证了所提出控制的有效性和适应性。