基于免疫遗传算法的含分布式电源配电网重构

为应对仅考虑单一指标的配电网重构的局限性,提出基于网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构模型,并运用免疫遗传算法对其求解,算法中采用基于环的染色体编码方式和交叉变异操作,同时引进免疫算法中的免疫记忆和免疫克隆算子,并提出基于矢量距浓度的选择率、交叉率、变异率和克隆率,选取IEEE33和IEEE69节点配电系统为例进行仿真,分析分布式电源接入对网络的影响,并将文中算法与其他算法进行比较以说明该算法的可行性和有效性。     

基于多视图的文本聚类改进方法

近年来,随着自然语言处理技术的发展,聚类技术在文本处理领域中的作用愈发凸显。目前,国内多视图文本聚类的相关研究进展仍处于起步阶段,通常运用的聚类方法是基于文本的单一领域来展现特定方面的聚类情况,但越来越多的文本聚类研究从单视图向多视图的方向转变。提出了一种以LDA主题模型和TF-WIDF特征提取算法作为特征向量组,基于谱聚类的改进型多视图半监督文本聚类方法。该方法基于半监督的协同训练（Co-training）算法,通过对协同训练算法中的文本标记方式进行改进,实现无监督性质的多视图协同训练算法。实验结果表明:改进算法相较于传统单视图文本聚类算法,很大程度上避免了单视图算法的偶然性和局限性,提高了文章整体聚类的准确度。     

基于VR技术的三维射击游戏开发研究

目前三维游戏中利用了虚拟场景,以便捷的人机交互,为游戏者提供最佳的游戏体验。三维游戏的衍生在很大程度上推动了虚拟现实(VR)技术的更新优化,其涵盖了虚拟现实所有技术。本文基于VR技术设计开发三维射击游戏。首先分析游戏开发需求,其次设计三维VR系统结构与游戏开发流程,再次详细规划三维射击游戏功能模块,最后进行游戏人物、场景、道具开发与实现。得出结论,基于VR技术的三维射击游戏,可增强游戏交互性,为游戏者提供身临其境的游戏场景,以此带来全新的游戏刺激与体验。     

采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构

为更好地处理配电网动态重构中重构时刻、开关操作费用、降损效果之间的平衡问题,提出了采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构方法。首先利用功率矩法进行重构时段动态划分,该划分方法可控制最大重构次数;然后利用免疫算法进行分层优化,第1层优化用以网损最小为目标,采用传统静态重构优化方法确定各时段内不考虑开关动作次数限制及操作费用的开关动作方案,并将该开关动作方案作为第2层优化的搜索空间,且第2层优化中加入了开关动作次数限制及操作费用约束,根据方案运行费用最低原则确定最优重构方案。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于RBF和BP神经网络的低真空管道高速列车气动阻力预测对比研究北大核心CSCD

为了实现对低真空管道中运行列车的最大阻力预测研究,本文采用数值仿真和神经网络结合的方法。选取不同阻塞比、运行速度和管道压力,利用流体仿真软件计算100种运行工况下列车的最大阻力;以96组仿真数据作为网络模型训练样本,选取RBF和BP两种三层神经网络,经多次调试确定最佳隐层神经元数目,利用训练函数训练两种预测模型;利用随机选取的4组验证样本验证两种网络模型。研究表明:RBF和BP神经网络模型能较好的预测列车在真空管道中运行的最大阻力,其中RBF神经网络预测值的最大误差不高于5%,相比BP神经网络,RBF预测精度更优。     

基于文本挖掘的高速铁路动车组故障多级分类研究

针对高速铁路信号设备故障发生后记录的文本数据,提出基于文本挖掘方式的高速铁路信号设备故障多级分类模型研究。提出TF-IDF词汇权重与词汇字典结合的特征表示方法实现信号设备故障文本数据的特征提取。多级分类模型中,基于Stacking集成学习思想设计单层分类模型,将循环神经网络BiGRU和BiLSTM作为初级学习器,设计权重组合计算方法作为次级学习器,将多级分类任务分解为各层单分类任务,并采用K折交叉验证训练Stacking模型。采用高速铁路自开通至十年的信号转辙机故障数据,通过对故障原因文本数据的分析,实现故障部位和故障原因的二级分类,经过K=5次训练,BiGRU较BiLSTM各评价指标都较高,经实验BiGRU分配权重为0.7,BiLSTM权重为0.3,组合加权对两个网络的输出计算,准确率提高为0.8814,召回率提高为0.8642。实验表明多级分类模型能够有效提升信号设备故障多级分类任务的分类评价指标,并能够保证分类结果隶属关系的正确性。     

矢量距浓度免疫算法在配电网重构中的应用

针对免疫算法在配电网重构中收敛速度慢,易收敛到局部最优解等问题,提出矢量距浓度免疫算法.抗体的亲和度决定它的矢量距,并由矢量距得出抗体的浓度、选择概率和期望繁殖率,根据选择概率自适应调整抗体的变异率,根据期望繁殖率进行克隆操作以保证抗体的多样性和全局最优解的生成,最后结合疫苗接种和免疫记忆机制促进全局最优解的生成.算例...     

面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行

现有风电优化运行模型中鲜有涉及风电场内部机组优化的运行策略,且风电大多以“被动”参与者的身份参与系统调度,忽略了风电自身提供灵活性的可能。基于此,提出一种面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行方法。首先,从供给侧和负荷侧分析风电场站并网时的灵活性资源及灵活性需求,探讨了风电作为灵活性资源的可能性,建立了其灵活性模型;其次,基于风电机组的运行特性采用FCM聚类算法对其进行灵活性分类,并建立分类机组的等效虚拟电源运行模型;然后,构建面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行模型,该模型在得到风电场最优出力计划的同时,通过优化风电场内机组的出力计划使风电场机组的损伤最小;最后,以某风电场为例,通过修订后的IEEE标准节点测试系统验证了该方法的正确性与有效性。     

微弧氧化时间及添加剂浓度对TC4合金微弧氧化膜的影响

采用微弧氧化技术在TC4合金表面制备陶瓷氧化膜,用扫描电镜(SEM)及X射线衍射仪(XRD)研究微弧氧化时间和添加剂浓度对膜层表面形貌及其指标和物相组成的影响。结果表明,当微弧氧化时间由10min增加至40min时,膜层表面的粗糙度增加,其厚度由8. 6μm增加至14. 3μm,表面孔密度减小,膜层中金红石相的含量增加。随着添加剂浓度由3g/L增加至7. 5g/L,膜层的平整度及其厚度呈现明显的下降趋势,而孔隙率和表面孔密度两个指标则呈现增加趋势,这种影响在膜层的物相变化中并不明显。     

面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行

现有风电优化运行模型中鲜有涉及风电场内部机组优化的运行策略,且风电大多以“被动”参与者的身份参与系统调度,忽略了风电自身提供灵活性的可能。基于此,提出一种面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行方法。首先,从供给侧和负荷侧分析风电场站并网时的灵活性资源及灵活性需求,探讨了风电作为灵活性资源的可能性,建立了其灵活性模型;其次,基于风电机组的运行特性采用FCM聚类算法对其进行灵活性分类,并建立分类机组的等效虚拟电源运行模型;然后,构建面向提供系统灵活性的风电场内机组优化运行模型,该模型在得到风电场最优出力计划的同时,通过优化风电场内机组的出力计划使风电场机组的损伤最小;最后,以某风电场为例,通过修订后的IEEE标准节点测试系统验证了该方法的正确性与有效性。