基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

创新实践基地建设与人才能力培养的研究

按照高等教育培养创新人才的需要和创新活动的规律,提出了建设综合性的大学生创新实践基地,通过实践基地的创建方案,构建了创新实验室的模式,以此建立了教育教学改革的实践教学体系,进一步深化教育改革,并取得创新实践教学成果效果,从而培养了大学生的能力和增强了今后就业的竞争力.     

基于MVMD-CapSA-DBN的工业多元负荷分类研究

针对多元电力负荷数据时间序列非平稳性、时序相关性和非线性等特性，为掌握电力负荷的变化规律和发展趋势，实现对电力负荷的科学管理，将工业多元负荷有功功率作为原始数据，提出MVMD-CapSA-DBN负荷分类模型.首先，利用改进停止准则的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将数据分解，得到较为平稳的多个数据分量；之后，提取各分量能量值作为特征；最后，将0～1标准化的数据作为特征向量，输入经卷尾猴搜索算法(Capuchin Search Algorithm, CapSA)优化参数后的深度置信网络(Deep Belief Nets, DBN)信号分类.实验证明，可实现对工业多元负荷数据的有效分类，整体准确率在88.89%左右，部分负荷分类准确率可达100%.     

基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别

煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射 隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学 习机(Slime Mold Algorithm Extreme Learning Machine,SMA-ELM)的分类模型。 搭建多光谱数据采集系统完成煤与 矸石的光谱图像采集,通过 LBP 对光谱图像进行特征提取并使用 PCA 主成分分析对提取后的特征向量降维,输入 SMA-ELM 分类模型、蚁狮优化极限学习机(Antlion Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,ALO-ELM)分类 模型、鲸鱼优化极限学习机(Whale Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,WOA-ELM)分类模型进行对比, 重点研究不同波长响应下煤和矸石的辨识精度来筛选最佳波长,通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。 实验结果表明, SMA -ELM 分类效果最佳,第 6 波段为最优波段, SMA - ELM 在该波段的平均识别准确率为 95. 08%,煤和矸石的识别 F1-Score 分别为 96. 47%和 92. 68%,用时 10. 6 s。 所提出的方法可以实现煤和矸石的精 准识别,这对煤和矸石的智能分选具有重要的研究意义。     

基于改进 FA 算法与不完全 Beta 函数的图像增强技术

针对传统计算机在复杂图像信息分析以及后期处理不达预期的问题,提出了利用改进原始的萤火虫算法 (FA)在不完全 Beta 函数上动态寻优调整灰度曲线的光电图像增强新策略。 新策略主要从算法角度出发改进传统 FA 算法,针对原有的吸引度容易造成局部最优等问题引入新吸引度公式、针对算法陷入局部震荡添加自扰动和克 服陷入局部最优的迭代检测环节,改进完成的新算法(Firefly Algorithm Growth,FAG)结合非完全 Beta 函数动态寻 找最优值下的图像灰度曲线。 将改进的 FAG 与 FA 新老算法在四种常见基准函数上进行对比实验测试他们的性 能,结果显示改良 FAG 算法在性能上更优;在改良 FAG 结合非完全 Beta 与 FA 结合非完全 Beta 增强同一图像的 实验中加入直方图算法增强图像作为对照组,综合结果显示改进后的新策略更胜一筹。 综合结果显示群智能算法 在结合图像处理手段来达到图像增强的目的上具有很好的应用价值,新策略在低对比度条件下的光电图像实现了 有效的增强。