基于多目标图像清晰度评价的LAMOST光谱仪离焦诊断方法

研究表明,当温度产生一定变化时,会导致大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）光谱仪的内部器件产生热诱导变形,引起CCD靶面上的图像离焦模糊,降低了天文数据测量精度,也大大增加了16台光谱仪的日常维护难度。基于LAMOST运行前拍摄的定标灯谱数据,提出了一种基于多目标图像清晰度评价的离焦诊断方法。该方法通过对不同离焦量下的定标灯谱图像进行分析,提取了一定数量的光斑的半高全宽（FWHM）及其总体分布情况,建立多目标图像清晰度与系统离焦量之间的离焦函数模型,实现对LAMOST成像像质的离焦诊断,为后续智能化主动补偿技术的实现提供了技术支撑。介绍了LAMOST光谱仪的工作原理及结构,给出了光谱仪对调焦精度的需求;详细介绍了光斑FWHM值的测量原理与多目标图像清晰度评价函数的构建方法。与传统图像清晰度评价函数的对比结果显示,文中方法具有更高的清晰度对比率与精度,对定标灯谱图像的离焦诊断误差在10 μm以内,有效降低了人为局部诊断带来的误差,提高了16台光谱仪系统一致性,有望提高LAMOST日常运行效率与光谱仪的长期稳定性。     

基于改进鱼群算法与最小二乘支持向量机的短期负荷预测

在电力系统中,无论是正常运行时的调度工作还是故障修复时的孤岛划分,都需要准确的负荷数据,因此电力负荷准确的短期预测工作十分重要。本文运用最小二乘支持向量机进行预测:首先,对人工鱼群算法通过视野和步长自适应设定以及引入精英反向学习机制进行改进,使其计算更加具有优越性;其次,利用改进的人工鱼群算法对广泛应用于负荷预测的最小二乘支持向量机进行改进(主要针对其核宽度系数与正则化参数);最后,运用参数改进后的最小二乘支持向量机对IEEE 33节点系统进行短期负荷预测。实例表明了此方法的工程实用性。     

考虑环保性与自治性的主动配电网能量优化管理

在满足约束条件的基础上,提出了基于经济性、环保性、自治性的主动配电网能量优化管理模型,并针对烟花算法(FWA)存在的计算速度慢、精度低等问题,提出改进策略,应用改进烟花(SHFWA)算法来计算主动配电网的能量优化管理问题。算例结果表明,SHFWA算法解决了FWA算法求解精度低、收敛速度慢的问题,实现了主动配电网的优化运行。