基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化

介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。     

输电线路部件视觉缺陷检测综述

随着我国电网系统的不断发展，基层巡检作业负担越来越重，运维成本越来越高，如何实现输电线路部件缺陷的智能化检测变得愈发重要。同时，由于国家《新一代人工智能发展规划》的提出和国家电网"数字新基建"的部署，人工智能应用于电力设备运维的相关技术得到了快速发展，对输电线路部件视觉缺陷准确检测成为亟待解决的关键问题之一。早期基于图像处理和特征工程的部件视觉缺陷检测方法对图像质量的要求较高，无法真正应用于现实复杂的输电线路作业环境；随着深度学习的兴起，基于深度学习的检测模型可以有效地将部件目标及其缺陷从复杂的输电线路航拍图像中提取出来，既节省了人工设计特征的时间，又在性能上达到了显著提升，因此逐渐成为主流研究方法。本文首先描述了基于传统算法的输电线路关键部件视觉缺陷检测技术，回顾了深度学习的发展过程并分析了深度学习在缺陷检测领域的优缺点；围绕输电线路上3个重要的部件：绝缘子、金具以及螺栓，介绍了其定位与缺陷检测的研究现状；分析了输电线路部件缺陷检测中研究的样本不平衡问题、小目标检测问题、细粒度检测问题等几个关键问题；分析了符合电网巡检任务复杂场景需求和故障诊断标准的输电线路部件缺陷检测技术的未来发展趋势。     

应用序列最小优化算法的火电厂协调系统的预测

针对支持向量机二次规划(QP)算法处理大规模数据时计算复杂度高的问题,介绍了适宜处理大规模数据回归问题的序列最小优化(SMO)算法,并在该算法的基础上进行了改进,使运算速度得到进一步的提高。同时,将SMO算法及其改进算法(I-SMO)用于火电厂协调系统的预测,并同QP算法进行了比较。仿真结果表明,I-SMO算法比QP算法具有更高的预测精度和更快的运算速度,并且比SMO算法在计算速度方面又有较大的提高。图6表2参9     

基于Cycle-GAN的绝缘子图像生成方法

深度学习模型应用于输电线路绝缘子目标检测时,在训练样本方面存在公开样本集缺乏和优质样本不足的问题,为此提出一种基于循环一致性生成对抗网络(cycle-generative adversarial networks,Cycle-GAN)的绝缘子图像生成方法。首先分析绝缘子样本集,对绝缘子图像基于背景色彩特征进行风格域划分;之后在划分好的绝缘子风格域样本集基础上,采用Cycle-GAN生成绝缘子图像样本;最后,搭建分类网络验证生成图像用于扩充的有效性,并进一步探究了生成图像不同扩增比例对分类性能的影响。结果表明:绝缘子生成样本可一定程度上替代真实样本;生成图像不同扩充比例对网络性能影响不同,当扩充比例在40%~50%时,分类网络性能提升效果最佳。     

分布式风电物联网平台设计与工程实践

从工业控制的角度，分析了物联网的特点。针对分布式风力发电，设计了风电物联网平台，并进行了实际的工程实践。在平台设计中，采用了网际组态软件的设计方式，以后台配置式方式进行工程实施，提高了实施效率；提供了统一数据服务接口，为其他应用软件服务商的使用提供了便捷的应用途径；采用了Silverlight技术进行平台开发，实现了跨平台的应用，并具备优秀的视觉效果；模块化和通用化设计，使平台的应用更注重解决以往的“应用孤岛”问题。经过现场工程实践应用，取得了预期的效果。     

基于无线通信的空冷岛温度场监测系统

直接空冷技术在富煤缺水三北(华北、西北、东北)地区的火力发电厂中应用广泛,但其运行也出现了一些问题,例如:空冷系统规模庞大,温度不易大面积实时监测,冬季防冻压力较大。针对该问题,设计与开发了基于无线通信的空冷岛温度场监测系统。分析空冷凝汽器管束热量分布的特性,合理布置无线传感器测点位置,使用modbus通讯协议和opc技术实现温度数据的传输;应用基于B/S(浏览器/服务器)模式研发的监测软件,实现对空冷岛温度场的监测。实际应用表明:系统实现了对空冷岛温度场的在线监测,为直接空冷系统的防冻、优化运行提供了数据依据。     

基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法

为缓解指针式仪表检测精度对样本数量的严重依赖,有效提升少样本情况下指针式仪表的检测精度,提出了基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法。首先通过对指针式仪表结构进行统计分析,提取出其显著特征进行建模,用以生成所需要的人工基准样本,弥补真实场景下指针式仪表数据缺乏的问题;然后结合度量学习的特性,以Faster R-CNN为基线模型,引入特征相似性度量模块,从低维特征向量空间降低或消除人工基准样本和真实样本之间的分布差异,并加强特征提取网络对指针式仪表显著特征的学习。实验证明,较基线模型,基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法AP75提升了22.14%,有效提高了少样本情况下指针式仪表检测的精度。     

一种壁面自主移动平台的设计与研究

新型壁面自主移动平台主要由履带行驶系统、真空吸附系统、中央转向系统等部分组成,各系统的功能实现、机构运行、控制效果所涉及的核心技术各不相同.平台融合了负压式吸附和履带式行走的特点,具有吸附牢固、行进稳定、负载力强、操控性好等优势,体现了实用性与创新性结合的设计理念.文章研究了该平台的结构设计、机构安排、吸附原理、行进方式和转向控制等问题,具有一定的参考价值.     

基于粒子群优化的汽温系统神经网络自整定PID控制

为了使神经网络PID取得更好的控制性能,采用改进的粒子群算法对神经网络的权值进行优化,通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,所提出的嵌入混沌序列的小生境粒子群算法可以避免局部极小,具有全局优化的能力,对神经网络PID的权值优化是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

基于PSO优化的SMO算法研究及应用

顺序优化(SMO)是支持向量机(SVM)的一种有效训练算法,但SMO的参数选择问题是算法性能优劣的关键所在,只有选择了合适的参数才能使算法性能达到最优。因此,在详细介绍了SMO算法的基础上,着重研究了基于微粒群优化(PSO)的SMO算法的双层优化原理,并通过仿真进行了应用研究,将该方法的有效性进行了验证。实验结果表明,经过PSO优化的SMO算法与其他算法相比具有更高的准确性。