GLBest-PSO算法在热工过程模型参数辨识中的应用

过程对象的数学模型,对热工控制系统的设计和分析有着重要的意义。为了达到精确建模的目的,提出了一种基于全局-局部参数最优的粒子群优化算法的辨识方法。将过程模型的每个参数作为群体的一个粒子,利用粒子在空间进行高效并行的搜索来获得最佳参数值,提高了辨识精度和效率。对典型热工过程进行辨识表明:该方法对过程模型的阶次不敏感,对不同输入信号均能得到满意的辨识精度和效率,模型输出与实际输出基本一致,辨识效果较好。     

PSO算法在过程模型参数辨识中的应用

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于微粒群优化（PSO）算法的模型参数辨识方法,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率,对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果验证了本文所提出算法的有效性。     

基于粒子群-量子操作算法的同步发电机非线性模型参数辨识

为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法.考虑到PSO收敛速度慢、参数辨识精度低,而量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法收敛速度快、具有较好的全局搜索能力,将量子操作引入到PSO算法中,提出了粒子群-量子操作(particle swarm optimization with quantum operation,PSO-QO)优化算法.仿真试验结果表明,与PSO算法、QPSO算法相比,PSO-QO算法收敛速度快、参数辨识精度高、算法更为稳定;与经典扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKE)方法相比,PSO-QO具有更强的鲁棒性,尽管强噪声条件下参数辨识精度有所下降,但效果仍优于EKF.     

基于数据融合模型的励磁系统参数辨识算法

确认真实可靠的发电机励磁系统参数对电力系统安全稳定分析具有重要意义.基于人工网络融合法,提出了一种基于数据融合模型的辨识算法实现对励磁系统的参数辨识.首先,使用灰狼算法、粒子群算法和遗传算法分别对励磁系统进行参数辨识.然后,利用人工神经网络算法对三种方法的辨识结果进行合成决策.最后,数据融合模型输出合成辨识值.仿真结果表明,基于融合模型的励磁系统参数辨识方法较单一辨识法具有更高的辨识精度与稳定性.     

基于混沌粒子群算法的火电机组热工过程辨识方法

针对火电厂热工过程的特点及其辨识方法的不足,以及粒子群(PSO)算法易早熟,且无法得到全局最优的问题,将粒子群早熟判断机制和混沌搜索序列添加到PSO算法中构成混沌粒子群优化(CPSO)算法,提出了基于CPSO算法的热工过程辨识方法,并将该方法应用于基于现场实测数据的热工过程模型辨识中。结果表明,该方法能够使粒子群快速摆脱局部极小值,提高了算法的收敛速度和收敛精度,取得了较好的辨识效果。     

基于APSO算法的发电机励磁系统参数辨识

针对传统辨识方法不能辨识励磁系统非线性环节的缺点,提出了一种基于自适应粒子群优化(APSO)算法的发电机励磁系统参数辨识的方法.通过建立待辨识励磁系统的传递函数结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目标函数,利用APSO算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数.该方法根据输入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,无需经过FFT变换,方法简便,并且有效解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题.仿真结果表明,APSO算法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度.     

基于改进微分进化算法的过程模型参数辨识

参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法.针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于改进微分进化(DE)算法的模型参数辨识方法,有效提高了参数辨识的精度和效率.对火电厂热工过程参数辨识的仿真研究验证了本文算法的有效性.结果表明,利用改进DE算法辨识过程模型参数,无论...     

育种粒子群算法在梯级水电站优化调度中的应用

为了提高粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",提出了育种粒子群优化算法(Breeding-based Particle Swarm Optimization,BBPSO).该算法模型将育种算法和PSO算法有机结合,构建双群体搜索机制,既利用PSO算法的快速演化能力,又利用育种算法模型中的繁殖操作增加群体多样性.将该算法模型应用于梯级水电站发电最优调度中,仿真结果表明,和标准PSO算法相比,BBPSO具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效应用于梯级电站发电联合优化调度中.     

基于PSO优化最小二乘支持向量机的热工系统辨识

在用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识大迟延对象时,正则化参数、核宽度以及模型类中的迟延时间多是根据经验估测的,而不同的参数值对最小二乘支持向量机辨识的精度就会不同.针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对热工辨识系统中的相关参数进行优化.对电厂一次风量数据和平均床温数据进行的仿真实验结果表明,在用LS-SVM对大迟延对象进行辨识时,通过PSO算法进一步确定其最佳参数及迟延时间,能够有效地提高辨识精度.     

基于改进粒子群算法的锅炉再热蒸汽温度模型辨识

由于火电机组现场干扰及再热蒸汽温度本身特征的复杂性,传统辨识方法与基本粒子群(PSO)算法在再热蒸汽温度模型辨识方面均存在收敛速度较慢和寻优精度较低的问题。本文采用一种基于自然选择和自适应动态权重的粒子群优化(D-SPSO)算法,该算法较好地平衡了PSO算法的全局搜索能力和局部改良能力,提高了寻优性能,并且相比基本PSO算法未引入新的控制参数,避免了待调参数增多对模型辨识精度造成的负面影响。通过基于两种算法的仿真数据和超超临界660 MW机组压力直流锅炉现场数据对基本PSO算法和D-SPSO算法的再热蒸汽温度传递函数模型进行验证,结果表明,D-SPSO算法辨识得到的再热蒸汽温度更接近实际值,且寻优性能和搜索能力均有显著提升。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

局部阴影条件下光伏阵列输出特性的研究

当光伏阵列处于阴影情况下时,输出的I-V曲线呈阶梯状,相应的P-V曲线含有多个局域峰值。通过理论分析、Matlab仿真以及实验测试,研究阴影分布对光伏模组输出特性的影响。并以工程用光伏电池模型为基础,用Matlab语言建立了一个简单实用的光伏阵列辅助设计软件,利用该软件对光伏阵列在不同光照、温度、遮挡模式以及阵列结构下进行仿真研究,深入分析了光伏阵列在局部阴影下的I-V和P-V特性,给出全局最大功率点位置随遮挡模式变化的定性结论,为局部阴影下光伏阵列特性和最大功率点跟踪算法的研究提供了有力的支持。     

燃料电池堆单片电压一致性研究进展

燃料电池堆单片电压一致性是电堆工作性能好坏的重要指标之一,单片电压一致性较高,电堆性能以及稳定性较好。由于操作参数、结构以及材料等因素影响,目前燃料电池堆单片电压一致性不是很理想,特别在大电流、水热分布不均、动载荷以及长时间运行时电压一致性明显变差。介绍了单片电压一致性的评价标准以及目前的研究进展,对燃料电池堆单片电压一致性的未来发展趋势进行了总结。     

喷射混合疏水回收装置的设计及应用

超临界锅炉启动过程中将产生大量高温高压疏水,将其输入除氧器可同时实现工质和热量的回收,进一步提高机组运行经济性。因此,为保证超临界锅炉启动疏水在进入除氧器时,不致引起除氧器内件的损坏和振动,开发专用的内置疏水回收装置具有重大意义。     

海外工程项目的成本控制与管理

当今,中国工程承包业正迎来走向世界的大好机遇,随之而来的也有艰辛和风险,特别在工程成本的控制与管理层面,面临着巨大的挑战。文章在总结海外工程项目特点的基础上,指出了海外工程与国内工程项目成本构成的差异,从各方面分析海外工程项目成本构成的特点,提出控制海外工程项目成本的策略和方法,包含了如何,进行成本管理等方面的具体内容,对于承接海外工程项目、估算工程成本和提高项目管理水平有着积极的意义。     

Energy worldviews: Engaging consumers by aligning rate design strategies with personal choice

Rate design serves objectives of cost recovery, market animation, and customer incentives. Yet in the quest to find the ‘perfect equitable rate,’ many rate designers and pilots overlook the diversity of consumer attitudes. AMI enables not only interval monitoring and controls, it allows alternative pricing plans, payment options, device adoption, and generation mixes reflecting individual priorities. Connecting consumer attitudes with a portfolio approach helps regulators and utilities achieve specific goals while improving satisfaction and engagement.     

The impact of retail electricity tariff evolution on solar photovoltaic deployment

This analysis explores the impact that the evolution of retail electricity tariffs can have on the deployment of solar photovoltaics. It suggests that ignoring the evolution of tariffs resulted in up to a 36% higher prediction of the capacity of distributed PV in 2050, compared to scenarios that represented tariff evolution. Critically, the evolution of tariffs had a negligible impact on the total generation from PV—both utility-scale and distributed—in the scenarios that were examined.