大规模水电系统优化调度降维方法研究I:理论分析

中国水电系统规模持续扩张,使得已有方法在求解大规模水电调度问题时,存在严重维数灾及早熟收敛等不同程度局限,亟需分析已有方法以便发现其瓶颈所在,为探寻能均衡求解效率与计算精度的实用化方法提供有益参考。为此,首先深入研究了线性规划、二次规划和动态规划等多种方法的计算复杂度,然后定量对比分析了各方法在不同情景下的适用性,最后提出“四维一体可拓降维”总体思想,并给出具体的降维方法与策略,建议从空间维、时间维、状态维和组合维等4个方面开展综合研究,以切实服务于大规模水电系统优化调度的高效优质求解。     

地磁辅助惯性组合导航技术分析

从地磁导航的特点出发,指出了地磁／惯性组合导航在未来发展中的优势,并对实现该种组合导航需要的技术手段做了全面的分析,包括：信息融合策略、高精度地磁场模型的构建方式以及滤波算法的设计。同时,阐述了其中的改进方向,为进一步提高该种组合导航性能提供思路。     

基于并行遗传算法的智能公交排班研究

智能公交排班问题是公交车辆智能调度的一个典型问题之一。它可以描述为：利用某种智能化算法,在有限的步骤内,找出所有满足约束条件的最优或者接近最优的排班方案。由于排班问题搜索规模巨大,传统算法在短时间内难以获得高质量可行解。文章引入并行遗传算法,对三种主流并行模型进行评价分析,并设计了求解车辆排班问题的粗粒度并行遗传算法,编制了算法实现程序。     

汽轮机故障诊断的因果网络群智能算法模型

在利用概率因果网络模型进行汽轮机故障诊断过程中,传统的基于简约覆盖理论的求算方法不能直接得到诊断问题的解,而且当故障节点较多或网络层次较多时,存在着"组合爆炸"、计算量呈指数速度增加等问题;对此,基于群智能理论,建立汽轮发电机组故障诊断系统概率因果网络群智能算法模型,给出基本的群运算法则及改进方法,将焦点放在有限空间的诊断推理上,并实现并行处理,很好地解决了传统算法中的问题;最后一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。     

基于GA-BP神经网络的高质量配电网供电可靠性分析

阐述一种基于GA-BP神经网络的高质量配电网供电可靠性预测方法,筛选出若干项目指标作为输入样本,将逐项指标的历史数据归一化到同一数量级,通过GA-BP神经网络训练,探讨利用训练好的网络模型,预测目标年份的供电可靠性。     

基于粒子群算法的区域综合能源优化调度方法

发展综合能源系统是实现能源互联网的必由之路,区域内综合能源的协调运行是实现电、热、气多能互补的关键。首先分析了风机、燃机和储能等装置的控制运行特性,介绍了不同运行场景下,各种装置的协调运行规律,以系统整体运行费用最小为优化目标,计及安全稳定等约束条件,建立电-热-气区域综合能源调度模型;然后,上述模型同时包含电、热、气多种复杂运行约束条件,变量之间交互耦合,传统数学优化方法难以直接求解,为此采用粒子群算法进行优化;最后,通过仿真算例进行验证,在不同优化目标的计算结果表明本文模型和算法的正确性和有效性。     

图像智能分析技术在河湖视频监控的应用

近年来,随着河湖监管力度和信息化建设的加强,河湖监控系统逐渐智能化。介绍了基于图像智能分析技术的高点视频监控解决方案,针对河湖生态监管、水域岸线管理等重点环节,主动发现,自动预警,增强河湖长效保护与动态监控能力。     

基于SQL的多条件选择智能实现算法

B/S架构的信息系统开发中,一般情况下,根据用户的选择,n个条件的输入组合数是2n个。但是,该文中提出的算法,其组合数仅为n到n(n+1)/2,大大简化了编程。     

一种改进的猴群算法

猴群算法是一种新的群体智能优化算法,该算法可以有效地求解线性、非线性、非凸和复杂高维函数的优化问题,目前已得到了许多学者的研究和关注.为了进一步提高猴群算法的求解精度,给出了一种改进的猴群算法.首先,采用均匀分布的Kent混沌映射产生猴群算法的初始可行解.然后,在该算法的爬过程中采用递减的因子作为爬步长.最后,在仿真实验中,与已有方法进行比较,结果显示了所给改进猴群算法的求解精度明显得到改善,即所提算法是可行的.     

最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法

针对无线传感器网络的节点能量有限,且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的传输范围,将每个簇中的节点均匀分布,每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据,从而形成传输数据的最短路径;并根据集中式TDMA调度模型,运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最低。仿真结果表明,上述算法不但可以最大化网络的生存周期,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时。