A Gravitational Search Algorithm Based Static VAR Compensator Switching Function Optimization Technique for Minimum Harmonic Injection

Switching function optimization for minimum source harmonic injection for a static VAR compensator is presented. The static VAR compensator is configured with a fixed capacitor and insulated-gate bipolar transistor controlled reactor. The switching function is optimized for minimum source harmonic injection considering the desired fundamental voltage across load terminals. A gravitational search algorithm is employed for this purpose. It is observed that the proposed switching scheme with two different switching angles per half-cycle provides lower source harmonic injection compared to conventional switching, hence improving the source current harmonics. The switching angles are computed off-line using the gravitational search algorithm for varying modulation indices considering the minimum total harmonic distortion of the reactor voltage. The switching angles are stored in a processor as a function of the modulation index for on-line application using a piecewise mixed model approximation technique for low memory usage. It is observed that the proposed switching improves the source current total harmonic distortion on an average of 4 to 5% over most of the operating range compared to conventional switching without optimization. Various simulation and experimental results are presented on different loads to validate the proposed concept.     

考虑用户定量需求的优质电力园区DVR优化配置

优质电力园区是针对区域性高品质供电问题的一种有效解决方案,其中定制电力设备配置方案的确定是园区规划建设的重要内容。针对园区中动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)的配置问题,提出一种考虑用户短时电压质量定量需求的DVR优化配置策略。基于过程抗扰时间和物理参数变化曲线,将用户对过程运行状态需求映射为短时电压质量需求,实现用户需求量化;以DVR投资最少为目标,满足用户需求为约束,建立DVR优化配置模型,用Tabu搜索算法求解,得到优化配置方案。对典型园区的仿真结果表明,该方法所得配置方案经济、可行,能在满足用户短时电压质量定量需求的同时,保证DVR投资最少。     

采用叶尖速比法和爬山搜索法相结合的风力发电系统最大功率点跟踪研究

在风力发电机控制中采用叶尖速比法,可以实现快速功率跟踪,但常由于风速测量值与实际风速值不一致,导致无法达到最大功率点。由于爬山搜索法不需要测量风速,所以采用爬山搜索法和叶尖速比控制法相结合来实现快速最大功率跟踪。当风速变化超过±1 m/s时,采用叶尖速比控制法,按测量风速计算出参考转速,迅速跟随,达到指定转速后,切换到爬山搜索法,实现精确的最大功率跟踪。在Matlab环境下,建立了永磁直驱式风力发电机模型,仿真分析了风速变化时,采用叶尖速比法和爬山搜索法相结合的方法能够实现最大功率快速而精确的跟踪,且具有很好的动态特性和稳态特性。     

基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断

电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行寻优得到全局最优解,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型。该分类模型将变压器油色谱数据(DGA)中各气体相对含量作为评估指标,将变压器的故障分为低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热等4个故障类型。通过已有的数据实例分析得出,利用布谷鸟搜索算法得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遗传算法搜索(GA)等算法得到的模型拟合准确率更好。     

改进的树型结构RFID防碰撞算法

将整棵大查询树分为若干分支,在每一个分支内进行标签识别,减少碰撞发生的概率。算法分为前缀确定和分支查询2个阶段,在前缀确定阶段读取所有标签前缀,每个前缀代表一个分支,依次遍历每一分支;查询过程采用后退式搜索策略和动态搜索方式。理论分析和仿真实验表明,算法能够从查询次数、时延、吞吐率多方面改善RFID系统的整体性能。     

基于拍卖的物联网搜索数据提供机制

不同于互联网搜索采用爬虫等技术来采集数据,物联网搜索获取数据的主要方式之一是数据拥有者主动提供数据,然而自私性及隐私保护等原因导致数据拥有者不愿主动提供数据。这使得如何有效激励数据拥有者提供数据成为促进物联网搜索发展的关键问题之一。由于竞价拍卖能有效激励参与合作,因此将竞价博弈引入到物联网搜索中,为物联网搜索中的数据采集提供方法。具体地,提出了面向性价比最优的多属性逆向拍卖激励机制,证明了最优数据质量独立于自身报价、其他竞拍者的数据质量及其报价。     

社交网络智慧搜索研究进展与发展趋势

在以社交网络为代表的Web 2.0时代,搜索需求已经远超出Web 1.0搜索引擎的能力范畴,数据具有模式多态、快速产生、动态交互、碎片化、变化演绎等特点,这些新特点给搜索引擎技术带来了革命性和颠覆性的挑战。归纳了在线社交网络智慧搜索研究进展和技术要点,分析了研究发展过程将面临3个主要问题：在线社交网络中智慧与知识的发掘与推演、用户真实搜索意图的理解与表示以及满足用户真实意图的智慧解答在线响应,并以解决此3个问题为目标讨论了相关技术发展。     

一种面向高斯差分图的压缩感知目标跟踪算法

传统的压缩感知目标跟踪在目标纹理改变、比例缩放、光照变化剧烈时鲁棒性不足,本文提出一种面向高斯差分图的压缩感知目标跟踪算法。首先,构建原始图像的多尺度空间及其对应的图像高斯差分图,实现高斯差分图的特征提取并获取压缩感知的输入信号;然后,通过压缩降维,目标邻域遍历,参数更新等过程,计算出面向高斯差分图的后续帧的目标最优跟踪窗;最后,将跟踪窗投影到对应的原始图像上,完成面向视频流的目标跟踪。实验证明,高斯差分图像是单通道灰度图,相比较原始视频流的三通道彩色图,具有灰度取值范围小,数值低,结构简单,维数少等特点,增强了特征对纹理改变、比例缩放和光照变化的稳健性,且继承了原始算法的实时性。因此,与传统的压缩感知算法相比,本文算法能快速准确地实现复杂环境下的移动目标跟踪任务,具有更强的鲁棒性。     

基于锥光全息原理的测距系统研究

针对传统光学非接触测量方法环境适应性差、测 量范围小以及光源依懒性强等问题,提出基于锥光全息原理 的非接触式测量方法。在简要分析锥 光全息测量原理的基础上,设计出应用于距离测量的全息干涉测量系统,提出从条纹宽度变 化量获取被测物移动距 离的方法,并推导出条纹宽度与被测距离之间的关系;同时针对条纹图像散斑严重、条纹中 心不确定、条纹不清晰 等问题,提出相应的图像处理方法以及区域条纹搜索方法,可以选择清晰、光滑的条纹区域 ,进而计算被 测距离;最后,搭建了锥光全息干涉测距系统,并完成了测距实验。实验结果显示,与激光 干涉仪对比,锥光全息 干涉测量系统的测距误差在10μm以内;具有测量范围大、测量分辨 率和测量精度高以及环境适应能力强等优点,能够满足测量要求。     

雷达信号成形规律的样本体系描述方法

针对多功能雷达工作在搜索方式时,其工作模式的转换以及同一模式下的脉冲信号均有规律可循的工作特点,提出一种基于雷达信号成形规律的样本体系描述技术。该方法利用多功能雷达工作模式的转换规律和脉冲本身的时频域参数变化规律,建立搜索模式转换样本、脉冲样本图和样本脉冲的层级数学模型,对多功能雷达脉冲信号成形规律进行提取和准确描述。仿真实验表明,样本体系描述技术不仅能够提取其对应的复杂体制雷达工作模式和脉冲信号,而且对噪声环境具有较好的适应能力。