风-光互补发电系统的电压优化控制

无功优化是一个带有约束的多极值非线性组合优化问题,用传统的方法很难进行处理.且效果不佳.为此建立考虑电压稳定的以有功损耗最小为目标的电压控制数学模型.提出一种基于均匀设计和惰性变异的改进粒子群算法,并将该粒子群算法用于风-光互补发电系统的电压控制中.仿真试验显示:所建的电压控制数学模型既能保证电压质量,又能优化发电装置的无功出力,减少有功损耗;同时也显示了改进的粒子群算法比标准的粒子群算法有更好的优化效果.     

基于多Agent的风/光互补发电系统的体系结构研究

风/光互补发电是一种新型的清洁能源,已倍受诸多国家和组织所重视.目前,风/光互补发电系统仅对底层的发电装置单独进行控制,没有发电系统的整体控制,也没有上层的能量管理控制.对风/光互补发电系统进行了研究,提出了一种基于多Agent技术的风/光互补发电系统的体系结构,以对其进行整体控制.构造了系统中的Agent的模型,介绍了它们的功能,论述并指出系统中Agent间的协作方法.最后,对系统的开发实现提出了建议.     

风-光互补发电系统的频率控制研究

针对风、光资源随机性强和负荷多变使风-光互补发电系统频率变化频繁、控制难度增大的问题,分析了混合系统的特点,建立了风-光互补发电系统频率控制的自动机模型,并对发电系统的频率控制进行了仿真实验。结果表明,该自动机模型既能确保风-光互补发电系统频率的稳定,又能使发电系统经济运行。     

基于遗传算法的风-光互补发电系统的动态优化

风-光互补发电是一种新型的清洁能源,将为能源结构的调整和环境保护做出巨大贡献。但是,风-光互补发电系统具有强非线性和多目标性,很难建立精确的数学模型,用传统的方法很难对其进行动态管理。采用一种新的遗传算法,以风-光互补发电系统的发电成本最低为目标,并根据控制规则,可对风-光互补电场进行动态优化管理。结果表明,该算法能很好地跟踪负荷、风速及光照强度的变化,能有效地动态管理风-光互补发电系统,说明遗传算法在风-光互补发电系统的动态管理中是有效的。     

基于状态记忆的智能插座研究

针对目前人们用完电器设备通常不切断其供电电源致使其待机消耗大量能源的用电习惯,在分析目前插座研究现状的基础上,提出一种具有监测设备用电状态和自动断电的相对独立的插座模型,并论述了其基本体系结构、抽象出二元状态控制模型和在该控制模型与人机交互的基础上设计了智能控制算法,使其成为一种相对独立的智能用电控制模块。该插座可以进行人机交互,能够记忆设备用电状态,并能够判断设备的用电状态,从而决定、实施设备的通、断功能。随着使用次数的增加,该种插座能够记忆越来越多的设备用电状态,智能程度不断提高,能够很好地补救人们在用完设备后不切断电源的坏习惯,节约大量的待机功耗。同时,由于采用了微控制器,可以方便地扩充该插座的其他功能,以使其与其他独立模块进行交互。     

多核系统的多应用任务映射方法研究*

在多核处理器系统中,多个计算任务映射到多核处理器内核的方式对于系统吞吐率至关重要。针对此问题提出一种新的多应用任务到多核的映射算法,该算法在应用到来之前预测应用的相关性能,并采用分支限界法提前为未来应用预留合适的内核几何位置。当应用真正到来时,根据预留的区域完成映射。实验结果表明,该算法相比其他传统算法,在多任务通信量的减少和多核系统的吞吐率等方面都收到了良好效果。     

风一光互补发电系统的频率控制研究

针对风、光资源随机性强和负荷多变使风-光互补发电系统频率变化频繁、控制难度增大的问题,分析了混合系统的特点,建立了风-光互补发电系统频率控制的自动机模型,并对发电系统的频率控制进行了仿真实验.结果表明,该自动机模型既能确保风-光互补发电系统频率的稳定,又能使发电系统经济运行.