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1.
4D动感数字电影是信息时代数字化技术高速发展的产物,针对目前市场4D动感数字电影技术的现状,采用服务器/客户端的控制模式,提出了基于计算机网络的4D动感数字电影控制方案。将编辑数字电影的特效参数进行数据库存储,播放时利用局域网实现多端同步播放控制,根据播放数字电影的信息准确读取相应的编辑好的特效动作,实现4D动感影院环境的仿真控制,真正达到动感功能和影片播放的同步,提高数字电影特效效果从而营造4D效果。  相似文献   
2.
为解决无功优化问题,构造出一种实用的目标函数,提出一种基于设备优先级的组合算法。该算法结合了非线性原对偶内点法收敛快的特性和改进遗传算法处理离散变量的优点,提高了算法的全局收敛能力和收敛速度。利用短期负荷预报,对未来24h系统负荷进行分段并确定负荷水平,以此来确定无功补偿控制设备动作的优先级。在线无功电压控制系统采用控制设备优先级策略和组合算法的协调策略后,实现了控制设备的合理动作。仿真结果和实际电网的运行情况表明,基于设备优先级的组合算法能够合理控制设备动作,提高电网的电压合格率,降低电网损耗。  相似文献   
3.
4.
混沌模拟退火算法在无功优化中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了更有效地改进处理无功优化问题的方法,提出了混沌模拟退火(CSA)算法,该算法是一种基于混沌变量的改进模拟退火算法,结合了混沌算法的全局遍历性和模拟退火算法的启发式规则,在模拟退火算法的搜索过程中加入了混沌算法的优点。利用混沌算法确定算法的初始温度,有效地减小了搜索空间,同时利用混沌算法确定模拟退火算法中的扰动准则,使算法有效跳出局部最优解。最后将混沌模拟退火算法应用于电力系统无功优化中,通过对IEEE 6和IEEE 30节点以及实际129节点系统的仿真验证了该算法应用的有效性。  相似文献   
5.
基于物理背景的微网总体模型   总被引:4,自引:1,他引:3  
微网是集分布式电源、负荷和储能设备的小型电网,通过公共耦合点与大电网相连,与大电网之间的功率可双向流动,需对微网进行建模以研究微网接入。从微网基本元件出发,分析了微网负荷、电源元件模型与传统电力系统元件模型之间的联系,借鉴负荷建模理论,提出了微网整体建模的思路,将微网中静态负荷与外部表现为静态特性的电源等效为等效静态模型,推荐采用幂函数模型;将风力发电机、电动机等动态元件等效为等效电机模型,并从理论上推导了等效电机的通用模型。  相似文献   
6.
"电工学"是非电类专业开设的一门基础电类课程,课程的开设具有很强的专业背景,提高教学质量从而提高学生对于电学应用乃至学科交叉的理解,是教学过程中的重点和难点。结合实践,从教学内容的安排、教学手段和方法的选择、教学过程的专业背景强化、实践教学过程的把握以及基于激励的考核机制等几个方面进行了探讨和实践,进而达到提高教学效果的目的。  相似文献   
7.
微电网仿真分析与等效化简   总被引:4,自引:1,他引:3  
利用DIgSILENT软件搭建微电网仿真系统,使其在微电网孤岛运行、联网及2种模式转换时均能稳定运行.将微电网通过公共连接点(PCC)接入配电网,在配电网及微电网内部设置扰动,获取PCC处的电压、频率及功率数据,研究微电网的总体特性.为从配电网角度对微电网进行整体建模,提出对微电网系统进行等效化简的具体方法,包括综合负...  相似文献   
8.
计及分布式发电的动态无功优化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
控制设备动作的时空耦合,分布式发电的集中接入,使得电力系统动态无功优化问题的求解显得复杂和困难。本文提出了一种考虑分布式发电动态无功优化模型及方法,以系统日负荷曲线分段为基础,结合分布式发电日功率输出曲线,通过各时段的无功优化计算获得离散控制设备的动作值,根据控制设备动作值的变化确定控制设备动作权限时刻,并通过动作设备的重新调整解决离散控制设备一天内动作次数强约束问题,实现一天内控制设备动作的时空协调和无功潮流的最优分布,从而提高系统安全稳定运行。  相似文献   
9.
作为能量管理系统(EMS)的一个组成部分,电力系统状态估计的研究具有重要意义。最小二乘法状态估计应用相当广泛,当传统最小二乘法在协方差矩阵变小时,估计参数会发生爆炸现象。提出了一种基于最小二乘法的递推阻尼最小二乘法状态估计算法。递推阻尼最小二乘法迭代的初值是上一时刻估计结果,电力系统在大部分情况下运行相对稳定,因此初值的选取可靠性高,保证了算法的鲁棒性和收敛速度。仿真结果显示此算法能够得到满意的结果。  相似文献   
10.
提出了一种基于小生境遗传算法的求解状态估计问题的新方法,根据加权最小二乘法原理导出状态估计模型可计及各种伪量测。采用小生境遗传算法可提高计算速度,并改善收敛性。仿真计算表明,该方法是有效的,而且精度高、数值稳定性好。  相似文献   
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