不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法

针对孤岛微电网在运行过程中受新能源出力及负荷功率不确定性的影响,提出基于不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法。日前计划阶段,利用基于不确定裕度分段量化的不确定集,并采用列约束生成算法,将原问题分为主问题和子问题进行交互迭代求解,得到在“最恶劣场景”下的最优经济调度方案。日内调度阶段,保持日前计划得到的储能系统出力,对传统能源出力、需求响应负荷、新能源弃风弃光量进行调整优化。最终,通过算例仿真验证了该算法在不同的场景下的经济性和鲁棒性。     

磨矿分级过程动态优化控制

建立了基于改进粒级质量平衡模型（PBM）的质量指标预测模型和保证过程最优运行的优化计算模型,提出了基于反馈校正的动态优化控制方案.首先由优化模型计算最优控制律,为消除过程扰动及其他不确定因素影响,引入质量指标反馈调节机制;然后智能控制单元根据人工测试和期望质量指标间的偏差对最优控制律进行反馈修正.现场实验结果表明,该方案能够稳定过程产品质量,实现过程节能降耗.     

氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选

针对预测氧化铝返料成分时间序列的最小二乘支持向量机LSSVM模型,为提高模型预测精度,首先采用相对误差改进LSSVM的优化泛函,推出新型的LSSVM模型;接着,采用新颖的汉默斯里序列抽样技术HSS在SVM模型参数空间中均匀地抽取出初始的参数向量;最后通过鲍成尔( Powell)优化算法并行求得全局最优模型参数.通过实际...     

基于模拟退火算法的锌电解过程分时供电优化调度

依据电力部门的分时计价政策,根据由生产过程数据所建立的不同酸锌比下电流密度与电流效率间关系,建立锌电解过程分时供电优化, 时,提出一种带变异操作和变搜索空间的单循环模拟退火算法,并将该算法应用于分时供电优化调度,获得最优的分时供电方案,工厂运行结果表明,整个优化调度系统能显著降低锌电解过程的电耗并增加分时效益。     

基于链接和萤火虫算法聚类博文发现热点话题

针对已有的基于链接分析的热点发现方法存在准确度较低、易受作弊链接影响、易产生主题漂移现象等问题,利用复杂网络簇结构具有高度主题相关的特点,提出一种融合应用链接分析和萤火虫算法聚类博文的热点话题发现算法。以博文页面为节点,与博文内容相同或相关的链接作为边,根据博文及博主的相关属性,综合评定页面权重,建立博客话题模型;运用萤火虫算法对博文进行聚类获得聚类中心,按页面权重将聚类中心从大到小排序,形成热点话题热度排行。实验结果表明,该方法能够发现精度更高、数量更多的博客热点话题。     

基于趋势相似度分析的多重时滞辨识及其在加氢裂化流程中的应用

针对复杂工业流程生产单元间变量存在多重时滞且检测困难,提出一种基于趋势相似度分析的多重时滞辨识方法。选取单元间相关性强的关键变量,利用多项式最小二乘拟合后的变量导数数据定义趋势相似度,以经采样时滞平移后的趋势相似度最小,描述多重时滞辨识问题;用L2范数量化趋势相似度向量,将多重时滞辨识问题转化成L2范数最小化问题;并用改进的自适应粒子群算法快速寻优,确定各变量的最优采样时滞。所提方法被应用于加氢裂化流程中,辨识出各变量的实际采样时滞,由此建立了基于局部加权核主元回归的柴油闪点预测模型。实验结果表明:考虑多重时滞的预测模型准确率提高了19.05%,验证了所提时滞辨识方法的有效性。     

优化OBDD性能的变量量化调度算法研究

在目前VLSI设计流程中,采用模型检测技术来实现形式化验证对可靠的硬件设计具有重要的意义。在以有序二值决策图(OBDD)为基础的符号综合和验证过程中,需要对有限状态机各传输关系合取运算的先后顺序进行量化调度,从而降低求解过程中各临时OBDD所消耗的内存资源,也就降低了对某些验证的状态空间爆炸的风险。调度策略通过对各传输关系与量化变量构成的关联矩阵的分析,以不断降低变量的平均生存量化跨度为目标,提出了能减少变量参与合取运算次数的MSTA(Minimum Subsist-ence Traversal Algorithm)过程、关联矩阵的连接子图分解策略和考虑关联矩阵中前后行关联程度的串接过程。实验表明了此合取量化调度过程的有效性和鲁棒性。     

Active Queue Management技术的研究与发展

ActiveQueueManagement(AQM)技术通过有效控制输出队列的丢包时间和丢包方式，对拥塞进行早期通告，这在TCP拥塞控制的实现中至关重要。目前对AQM进行较全面介绍和总结的文献尚不多见，以RandomEarlyDetection(RED)为重点介绍了这种第一代AQM技术的设计思想、优缺点以及为此出现的多种RED变种方法，另外还简单介绍了其它几种与RED设计思路不同的AQM方法，以期对AQM技术的研究和发展进行较全面的总结，并促进国内学者以及设备制造商对这一技术的关注。     

基于本体引导的注塑知识图谱构建及缺陷溯因应用

针对大型注塑图谱缺失、成熟标注语料匮乏等导致的工业知识图谱构建代价高昂、质量不高等问题,该文提出一种基于本体引导的注塑知识图谱构建方法。首先,设计以缺陷-表观-原因-方案为导向的注塑本体,指导注塑网页的搜集;其次将本体信息融入至触发词中,以提升对半结构化网页的知识抽取性能;然后,结合本体中的属性相似度进行两级实体对齐,综合提高冗余知识的发现率。最后与已有方法对比,图谱知识正确率高于95%,可快速实现缺陷溯因。