基于动态规划算法的并联式混合动力汽车能源优化管理

以提高燃油经济性为主要目标,建立并联式混合动力汽车能源优化分配控制策略.对动态规划算法进行改进,在汽车行驶过程中全局优化分配内燃机和蓄电池两种动力源的输出功率,以提高能源利用率.通过仿真软件ADVISOR2002的仿真结果表明:在相同条件下,采用改进型DP算法对并联式混合动力汽车进行能量优化时,大大缩短了仿真时间;与基于开关式能源优化管理策略油耗相比,采用改进型DP算法的能源优化管理系统,油耗可降低33%.     

含混合储能的风光储系统容量优化配置

由于可再生能源的不断发展，电网对各种能源存储技术的需求日益增长，通过提出一种利用废弃矿区建立含重力储能的混合储能系统解决新能源消纳的问题。以年均系统成本最小化为目标建立微电网容量优化配置模型，通过分析含风力发电机、光伏组件、蓄电池和重力储能装置的微电网各发电单元特性，并采用改进粒子群优化算法对该模型进行优化求解。算例结果表明，该模型提高了系统的经济性，系统负荷缺电率等可靠性指标也得到了明显提升。     

基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化

针对微电网可再生能源不稳定性对电网造成的冲击，合理优化配置分布式能源以实现更为经济和环保的目标。本文提出了改进的鲸鱼算法，通过tent映射提高了初始种群的均匀程度，建立改进的精英反向学习方法提高算法跳出局部最优解的能力，通过自适应参数优化调节鲸鱼算法搜索策略的选取，并且选取阿基米德螺线替换原有的螺旋收缩方式，加强局部搜索能力，采用多种基准函数验证了算法性能上的提高，并以污染治理费用和运行费用作为目标函数，针对多种电源类型的微电网进行优化，通过仿真试验对比其他算法验证改进鲸鱼算法的有效性和实用性。     

基于混沌粒子群优化的火电机组负荷分配

为进一步优化电厂负荷的分配,有效提高发电厂的经济效益,在粒子群算法的基础上结合混沌优化等算法对电厂负荷的分配进行了改进研究。该方法从火电厂的实际发电情况出发,考虑了阀点效应和机组在实际运行过程中的约束条件,建立了发电机组负荷优化分配模型,并利用罚函数法将此模型转化为非约束问题求解,实现了利用混沌粒子群算法来优化发电机组负荷,解决了局部最优和收敛速度慢等问题。通过实例分析证明了该算法的可行性。     

基于改进神经网络算法的电力系统经济调度

为解决新能源接入大电网带来的能源损耗问题,进行常规能源发电机组的快速经济调度是一种有效措施。针对存在多种常规能源的电力系统,建立了考虑传输损耗的电力系统经济调度问题模型,基于增广的Lagrange-Hopfield 神经网络优化算法,引入乘子神经元传输速率参数,提出了改进的增广Lagrange-Hopfield 神经网络算法。从理论上证明了该算法的收敛性,以及收敛的快速性。以某一项目为例,选取不同的传输速率参数,验证了改进的增广Lagrange-Hopfield 神经网络算法受传输速率参数的影响,并且工程可行,收敛快速。     

基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化

分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为我国能源未来发展的重要方向。目前我国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。本文提出一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化方法。首先,对分布式能源系统的各个设备进行数学建模。深入阐述了强化学习的基本原理、深度学习对强化学习的结合原理及一种基于演员评论家算法的分布式近端策略优化(Distributed Proximal Policy Optimization, DPPO)算法流程,将分布式能源系统运行优化问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)。最后采用历史的数据对智能体进行训练,训练完成的模型可以实现对本文的分布式能源系统的实时优化,并对比了深度Q网络(Deep Q Network, DQN)算法和LINGO获得的调度策略。结果表明,本文提出的基于DPPO算法的能源系统调度优化方法较DQN算法和LINGO得到的结果运行费用分别降低了7.12%和2.27%,可以实现能源系统的经济性调度。     

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题，讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理，提出了一种简化算法．针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足，简化算法不需计算梯度，而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化．依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中．测试结果表明，通过参数优化可提高故障分类器的分类能力．     

电力系统发电机组的检修和运行计划优化

本文提供一种应用生产模拟算法对电力系统发电机组的检修和运行计划进行优化的新方法。这种优化方法由相互关联的三部分组成；发电机组的年度检修计划、月和日的运行计划。首先优化年度检修计划，而月和日运行计划则在年度检修计划在基础上，以系统可靠性和运行费用为目标进行优化。本方法曾以西北某电力系统为例进行了计算，结果表明正确和有效。     

周界监测中的阈值优化和多模态节点协同检测算法

为提高无线传感器网络周界监测中多节点的目标协同检测能力,提出了一种新的阈值优化方法及多模态节点协同检测算法。首先,在一定的环境噪声下,采用蒙特卡罗方法建立节点虚警率与节点阈值之间、系统虚警率与系统阈值和节点虚警率之间的映射关系,通过查表直接获取阈值,实现了节点和系统阈值优化;然后,利用节点的空间分布特性和目标信号信噪比,对节点检测结果进行加权修正,实现了多模态节点的检测结果融合;最后,通过仿真实验对阈值优化方法和多模态节点协同检测算法进行了验证。仿真结果显示,相对于单模态节点协同检测算法和简单阈值判决算法,多模态节点协同检测算法的目标检测率分别提高了约25%和3%。     

考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法

为进一步挖掘能源互联网多能源互补的潜力，提高能源系统的运行收益，降低运行成本，提出一种考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法。考虑多能源系统的约束条件，依据最小化住宅能量枢纽运行总成本构建住宅能量枢纽模型，以最大化工业能量枢纽运行总收益为目标构建工业能量的枢纽模型。根据上述两层模型的约束条件得到荷源协调优化运行中存在的问题，采用多目标加权寻优算法，设计多目标混合整数线性规划模型，实现荷源协调优化。仿真实验结果表明：所设计的考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法可促进可再生能源的消纳，降低多能源枢纽的运行成本，有效减少开销，提高能源系统的运行收益，为多能源枢纽的经济运行及荷源协调优化提供了新的技术途径。     

基于特征抽取和SVM分类器的故障诊断

为了提高支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能,降低时间开销;提出一种基于特征提取的SVM算法,并将其用于汽轮发电机组的故障诊断;使用KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analyst)算法提取汽轮发电机组数据的关键特征,并使用SVM分类器对特征数据集合进行分类检测;实验结果表明:算法是可行和有效的,在分类性能和训练时间上都得到了提高。     

燃烧型脉冲磁流体发电机实验研究

通过对磁流体发电机用推进剂配方、发电通道以及大空间强磁场形成技术的研究,研制了燃烧型脉冲磁流体发电机样机,并测试了发电机的输出电压.实验结果表明:含硝酸铯盐复合推进剂配方可用于脉冲磁流体发电机,标准火箭发动机喷管出口燃烧产物电子密度达到1.9×1012 cm-3,比常规推进剂提高1 000倍;永磁体采用聚磁技术可实现均匀强磁场,在104mm×360mm×500mm的矩形空间内得到磁体系统的平均磁感应强度为1.24T,磁场均匀度超过95%;发电机稳定输出电压为90V,实现了推进剂化学能的转换.研究结果为高功率脉冲电源的研究提供参考.     

小型户用风光互补发电系统匹配的计算机辅助设计

提出了一种对小型户风光互补发电系统匹配设计的计算方法,考虑了影响风力发电机和太阳电池组合板发电量的各种因素,给出了更符合实验的计算风力发电机和太阳电池组合板各月发电量的数学公式,利用用户所在地区的风频分布、太阳辐射等气象资料,计算风力发电机和太阳电池 各月发电量,以全年各月能量供需平衡进行系统的计算,避免了人为插补或离散数据引入的误差,编制了户用风光互补发电系统的匹配计算程序,它可根据用户所在地区     

基于双向扩散机制融合伪随机数同步生成器的快速图像加密算法研究

针对当前混沌加密系统普遍了采用单向扩散机制进行加密,导致了较低的计算效率和加解密速度,在面对高解析度、大容量图像时,无法满足安全、实时性等缺陷,设计了一种双向扩散机制和伪随机数同步生成器,提出了基于双向扩散机制与伪随机数同步生成器的图像加密算法;并与传统的加密机制进行了对比分析。通过伪随机数同步生成器将256 bit长的外部密钥同步生成加密算法的初始条件和控制参数,并进行迭代计算超混沌系统,得到一组超混沌序列;然后用位置集合置乱方法置乱该序列,得到一个位置集合,用该集合置乱图像;最后采用密钥流机制量化超混沌序列,通过双向扩散机制加密图像。借助MATLAB仿真实验来测试该算法,结果显示具有理想的加密质量,加密机制高度安全,密钥空间足够大;较传统的扩散机制而言具有很高的计算效率,加密速度快,可满足实时传输要求。     

一种无线传感节点风能自供电系统的设计

无线传感器网络凭借其体积小、布局灵活、可靠性强等优势,得到了日益深入的研究及应用,但是节点的工作寿命严重依赖供电电池的持续时间．为实现网络节点工作的持久性,研究了微型风力发电机供电的无线传感节点的设计,采用超低功耗电源管理电路,结合相应的MPPT算法（MaximumPowerPointTracking）实现风力发电机在变化风速下的最大功率点跟踪,并维持无线传感节点的稳定运行．实验结果表明,通过本电源管理电路及MPPT算法,风能采集单元对电机输出电能的转换效率提高到了75％,所采集能量提高为改进前的三倍,本设计可使无线传感节点依靠风能独立运行,具有一定的应用前景．     

关口电能表通信配置检测与管理系统的设计

为建立发电公司与电网公司各自准确可靠及时的电能量计量计费系统，本文选择了功能强大的Microsoft VC＋＋6．0作为软件开发平台，以Microsoft SQL Server 2000作为数据库管理平台，开发了一套专门、科学有效的检测与管理系统软件．对全局（公司）或运行现场电能表的通信配置和通信功能进行批量检测，实现关口电能表通信系统准确可靠的运行．     

一种新型风力发电机的设计

为了解决无线传感器网络节点的供电瓶颈问题,提出了一种通过新型风力发电机将风能转化为电能对无线传感器网络节点提供能源的方法。在该新型风力发电机中风扇作为发电机的一部分,将风扇和发电机一体化,减小了整个发电装置的体积。同时设计了电源管理电路,将新型风力发电机发出的交流电转换为直流电,对锂电池充电和通过电阻对锂电池的输出进行分压并提供给无线传感器网络节点。最终的分析和计算结果显示新型风力发电机和电源管理电路能够实现对无线传感器网络节点提供能源的目标。     

基于两级结构的电网运行断面特征选择与在线生成

为解决利用机器学习算法在线生成电网运行断面时所面临的特征因素“维数灾”问题,提出了一种基于两层模式的电网运行断面特征选择与在线生成方法。上层为过滤式特征选择层,采用Fisher分和信息增益两种特征选择指标对初始因素集进行筛选,重点剔除重复因素和无关因素,输出基础因素集。下层为包裹式特征选择层,利用序列后向搜索算法,进一步分析电网运行断面与运行参数之间的内在关系,生成特征因素集,同步形成基于该特征因素集的运行断面生成智能体。基于某地区电网实际数据构造的算例表明,本文方法能大幅降低特征因素“维度”,与初始因素集相比缩小90%以上,基于该特征因素集的智能体能在10秒中内在线生成运行断面,准确性评价指标达到95%,能够满足电网实时运行控制辅助决策的需要。     

计及发电机励磁调节器静态特性的电力系统潮流计算方法

提出了在电力系统潮流计算数学模型中计及发电机励磁调节器静态特性的方法,给出了相应的节点功率误差方程,推导了雅可比矩阵中相应的元素,用FORTRAN语言编制了计及发电机励磁调节器静态特性的电力系统潮流计算程序,用4节点系统进行了对比计算.研究结果表明,该计算方法是合理的.     

基于改进虚拟同步机的风储微网综合控制

微电网中负荷变化与风电等分布式电源出力不确定性给整个微网稳定带来很大困难。针对风电出力波动问题,采用虚拟同步发电机控制结合深度强化学习对电池储能系统输出进行控制：首先搭建包含风电、电池储能、负荷、外部电网的微网模型,其次利用深度确定策略梯度算法对虚拟调速器进行设计,结合奖励函数通过反复学习训练生成调速器实现对虚拟同步发电机的改进。最后,在Matlab/Simulink软件中搭建对应的仿真模型,与下垂控制、传统虚拟同步发电机控制进行对比,仿真验证了并网到离网切换场景与孤岛运行场景下,所提出的控制方法对微网频率与电压有良好的稳定效果,可以实现对负荷有功功率与无功功率的快速追踪。