基于粒子群算法的风光互补发电系统配置优化设计

粒子群算法(Particle swarm optimization,简称PSO)模型简洁,具有优异的探索效率、良好的收敛性及精度,与其他优化算法相比具有令人瞩目的优异性。通过将粒子群算法应用于由太阳光、风力发电等构成的可再生能源混合发电系统的最优化配置研究中,并通过实际的应用完成在以系统综合成本最小的约束条件下,对系统各构成模块的规格进行优化分析。通过对某工业园区进行风光互补发电系统优化,即分别对风光互补发电系统、单一风力发电系统、单一光伏阵列发电系统这3种优化方案进行经济性分析和技术性分析,进行优化设计。结果表明:基于粒子群算法的风光互补发电系统优化设计在兼顾满足负载要求的情况下,达到较好的经济性,适宜推广此种可再生能源发电方式。     

风光蓄互补系统的技术研究

针对微电网中风光蓄互补系统展开研究,重点研究了风光蓄互补发电系统的拓扑结构,以太阳能池板作为作为主要发电设备,风力发电作为补充性发电单元,通过针对太阳能发电的特性研究,综合考虑系统的发电时效性确定了系统的直流修正参数.其次,利用蓄电池作为系统的重要储能设备,保证了系统在离网单独运行时,弥补风光发电的不确定性.通过研究蓄电池的特性,充放电特点及规律提出了针对微电网风光系统蓄电池容量的计算方法,并进行了仿真实验,实验结论证明了所提出的计算方法的正确性与有效性.     

独立式风光互补路灯系统优化

在保证风光互补照明系统正常工作的条件下,系统的技术经济性分析对减少全寿命费用和年运行费用,提高投资效益是非常必要的。利用HOMER软件对独立式风光互补路灯系统进行了技术经济性分析,根据当地气象资料,找到了满足系统正常工作的最佳系统配置,并分析了不可预测的敏感性变量如风电机组寿命、年平均风速和银行利率对系统全寿命费用的影响。优化结果表明技术经济性分析可以使系统投资最少,收益最大。     

基于条件风险价值理论的综合能源系统优化调度

针对综合能源系统调度过程难以兼顾不同能源的调度条件,导致能源调度准确性较差的问题,提出基于条件风险价值理论的综合能源系统优化调度.分析以电、热、气为主的综合能源系统结构和响应过程,探究系统的不确定性供能因素.根据条件风险价值理论建立最优调度目标函数,将能量平衡、功率限制和储电设备容量等作为约束条件,构建优化调度模型.利用粒子群迭代方法求解模型,获取粒子的速度与位置更新方程,得出最佳调度结果.结果表明,所提方法能够准确预测出能源需求量,将输出能源控制在合理范围内,降低系统运行风险,提高经济效益.     

风光互补发电系统的优化设计

阐述了风光互补发电系统的原理,确立了光伏方阵倾斜面上太阳辐照量的计算、光伏方阵发电量计算,以及不同地点、不同高度的风速计算、风力发电量计算等数学模型．通过选用4种不同的设计方案,讨论了系统的优化设计方法,使系统既能长期满足用户的负载需要,又有最佳的经济性,以节约投资费用．     

风光互补发电系统实验模型的建立

本文介绍了风光互补发电系统实验模型的组成与设计.该系统为研究风光互补发电系统的控制、能源的变换和利用、整流与逆变、蓄电池的智能充放电等课题提供了实验平台.介绍了作者利用该模型得出的一些实验结果.     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

基于LED的风光互补路灯系统设计

介绍了风光互补路灯系统的工作原理,并以LED为电光源,给出了风光互补路灯系统的设计步骤及要点.根据北京佛爷顶地区的具体资源条件,围绕系统要求,以实际案例,给出了风光互补LED路灯系统的设计过程及系统配置要求.     

粒子群算法的惯性权重模型在水库防洪调度中的应用

介绍了集群智能优化算法PSO和其改进算法惯性权重模型,给出了PSO算法原理和具体的求解步骤,并将其应用于南盘江上游水库洪水调度计算,结果合理,满足防洪调度要求,证明了粒子群优化算法在水库洪水调度上可以有较好的应用,为水库防洪优化调度提供了一条新的途径。     

计及蓄电池寿命的微网群优化调度模型

为延长蓄电池使用寿命,减少微网群运行成本,构建了计及蓄电池寿命的微网群多目标优化调度模型.以包含风、光、储、柴、燃料电池的两个子微网所构成的交流微网群作为研究对象,采用改进后的加权吞吐量法构建蓄电池寿命模型并预测蓄电池寿命.综合考虑系统发电成本、环境污染成本和蓄电池寿命损耗成本,在满足负荷供需平衡、不同微源出力等约束条件下,通过加权系数法将多目标函数归一化为综合目标函数,并利用二元对比定权法确定权系数,把对蓄电池的重视程度分为较低、中等、较高三种情况.采用粒子群优化算法进行求解,并对三种情况下的微网群调度结果与蓄电池寿命损耗情况进行对比分析.结果表明,该优化调度模型可有效提高微网群经济效益,并减小蓄电池损耗,验证了该模型的有效性.     

A neurofuzzy system based on rough set theory and genetic algorithm

This paper presents a hybrid soft computing modeling approach for a neurofuzzy system based on rough set theory and the genetic algorithms ( NFRSGA ). The fundamental problem of a neurofuzzy system is that when the input dimension increases, the fuzzy rule base increases exponentially. This leads to a huge infrastructure network which results in slow convergence. To solve this problem, rough set theory is used to obtain the reductive rules, which are used as fuzzy rules of the fuzzy system. The number of rules decrease, and each rule does not need all the conditional attribute values. This results in a reduced, or not fully connected, neural network. The structure of the neural network is relatively small and thus the weights to be trained decrease. The genetic algorithm is used to search the optimal discretization of the continuous attributes. The NFRSGA approach has been applied in the practical application of building a soft sensor model for estimating the freezing point of the light diesel fuel in a Fluid Catalytic Cracking Unit (FCCU) , and satisfying results are obtained.     

基于粗糙集的综合推理模型

为了拓展综合推理的涵盖范围，建立了基于粗糙集理论的综合推理模型.将综合推理中的综合源和场引入到粗糙集理论的决策系统中. 通过对原始决策系统的分解得到综合源，分解而成的每个决策系统构成一个综合推理的源.在分解得到的综合源中，基于正域的概念，用依赖度和分类质量方法定义了场强，根据属性出现频率，采用差别矩阵定义了场强，并结合信息论，通过互信息、条件熵和互信息增益率定义了场强.分析结果表明，该模型可完成属性约简过程.实现了对粗糙集理论和综合推理理论的融合和成功扩展.     

智能故障诊断粗糙灰色组合模型

在故障诊断过程中,首先利用粗糙集原理对设备特征参数进行约简,去除冗余参数,再利用粗糙集理论定量确定各特征参数的重要程度;根据约简的特征参数和各参数的重要程度,利用灰色关联度分析的方法确定各种标准故障状态与目前设备状态的关联度,从而找到设备的故障之处.实例验证表明:在设备的故障诊断中将灰色系统理论和粗糙集理论结合是一种行之有效的方法,为智能故障诊断提供了理论基础.     

基于粗集理论的故障规则自动获取系统的研究

为增强故障诊断专家系统处理不完备信息和自动获取规则知识的能力，应用粗集理论及动态约简思想，深入研究并初步建立了故障规则自动获取系统。其中关键技术包括：故障样本信息的关系型决策表表示；决策表子表的随机采样；条件属性的动态约简算法设计；约简集合的过滤；故障规则的表达结构定义；故障规则的提取和规则的评价等。开发了相应的基于VC 平台的计算机软件，并以汽车发动机异响类故障为样本，对系统的故障规则获取过程进行了案例分析，从相关的实验结果和数据来看，较好地实现了系统的预定目标和功能。     

粗糙集与层次分析法集成的综合评价模型

为充分吸收主观赋权评价法和客观赋权评价法两类方法的优点,同时又能克服各自的缺陷,实现二者的优势互补,以层次分析法确定主观权重、粗糙集方法确定客观权重,然后将主、客观权重进行有机集成,得到组合权重的最优解,在此基础上建立对象的评价值公式,从而得到基于组合权重的综合评价模型.最后在教学质量综合评价的实例分析中,首先用层次分析法建立教学质量综合评价指标体系,用粗糙集理论进行指标体系的简化,然后应用所得的综合评价模型进行对象的综合评价,结果表明该方法是有效的.     

基于粗集理论的数据约减算法及其改进

在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上，详细地描述了一种基于核的约减算法，接着从降低约减算法计算复杂度角度出发，提出度量单个条件属性对系统概念贡献程度的关联度的概念，修改了属性约减算法，并简要计算算法修改前后计算复杂度，实验结果表明，修改后的算法在降低时间复杂度的同时能求出次优属性集约简．     

基于粗集理论和云理论的GIS数据挖掘与知识发现

阐述了粗集理论与云理论的基本概念 ,建立了以二者相结合为基础的模型 ,给出了该模型应用的一般方法与步骤 ,并将其应用于GIS数据挖掘与知识发现 ,最后用一组GIS数据验证了该方法的适用性和有效性     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆，在分析大量变压器故障案例的基础上，建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型．针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性，对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结，利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果．实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点．     

基于粗糙集理论的双离合器自动变速器车辆换挡品质评价指标约简

针对DCT(dual clutch transmission,双离合自动变速器)车辆换挡品质客观评价,首先建立了DCT车辆换挡动力学模型,从体现车辆换挡品质平顺性和动力性两个评价维度,初步选取10个参数作为换挡品质评价指标;为了解决随着指标数量增长带来的指标之间存在冗余,以及现有换挡品质评价指标权重确定方法缺乏合理性的...     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆,在分析大量变压器故障案例的基础上,建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型.针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性,对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结,利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果.实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点.