基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。     

区域乡村住宅耐久性指标全局敏感性分析方法

为满足乡村住宅向生态宜居长寿化的方向发展,乡村住宅的耐久性需要给予足够的重视。针对指标参数对区域乡村住宅耐久性的影响分析,基于可拓学和扩展傅里叶幅度敏感性检验法（EFAST）提出了适用于区域乡村住宅耐久性能的评价模型与全局敏感性分析方法。该方法基于可拓学对乡村住宅的耐久指标进行初步筛选,得到乡村住宅耐久性能的敏感因素;将筛选出的耐久指标敏感因素通过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和蒙特卡洛抽样实现乡村住宅样本数量的扩增;引入EFAST方法对扩增后的乡村住宅样本进行耐久指标的全局敏感性分析,得到耐久指标敏感因素的一阶敏感度和总阶敏感度。该方法可以提高区域乡村住宅敏感性分析的精确度,得到影响因素的敏感性程度,且可以实现乡村住宅样本数量的扩增,降低实地调研成本。最后将该全局敏感性分析方法应用于区域乡村住宅分析,阐明了该方法的分析过程,并给出了我国乡村住宅耐久性能的限制因素和敏感性系数。     

一种LDPC码改进型BP译码算法

LDPC码通常采用对数域置信传播算法（LLR BP）或在其基础上改进的最小和算法（Min-Sum）来进行译码,但是前者计算复杂度较高,不利于硬件实现,而后者由于引入了近似计算,性能较差。为了让译码算法能够在译码性能和计算复杂度之间取得良好的折衷,提出一种BP类的改进译码算法,通过引入参数减小最小和算法中近似计算所带来的误差,提高译码性能。仿真结果表明,与LLR BP译码算法以及最小和算法相比,改进型算法能够在保证较好译码性能的同时,有效的降低计算的复杂度。     

高速公路出入口与主线纵坡间净距对行车速度影响仿真分析

高速公路出入口与主线纵坡净距较小时,车辆上下坡时易受分合流影响,速度变化差异性较大,不利于行车安全。为研究纵坡车辆速度实时变化规律,基于出入口与主线纵坡间最小净距,利用三维虚拟现实仿真软件UC-win/Road建立入口-上坡与下坡-出口路段仿真模型,通过Forum8驾驶模拟仪进行实验并采集数据。通过控制变量法调整大型车混入率、分合流比例等特征指标;构建速度度量模型,量化特征指标与速度之间的关系,针对特征指标进行单因素敏感性分析。结果表明：分合流比例及大型车混入率对速度变化影响显著;不同类型车辆的速度大小和变化趋势差异性较大。其中,大型车混入率对上坡段车辆运行状态影响较大,而分流比例对下坡段车辆运行状态影响较大;大型车混入率和分合流比例分别为30%~40%、10%~15%时,速度波动最大,敏感性较强。研究结果可用于为出入口与主线纵坡净距较小时的车辆运行管理及安全措施改进提供理论依据。     

南岳地区全风化花岗岩崩解特性试验研究

基于阿基米德定律,采用自制大型全风化花岗岩崩解仪,分别对南岳地区全风化花岗岩原状、烘干、风干、带有护筒支护等不同状态的试样进行崩解试验研究.试验中运用最小二乘法,拟合量筒读数与崩解仪排水体积的直线关系方程式,改进浮筒初始读数方法,减少读数误差.试验结果表明,试件整个崩解过程中分为3个阶段:第二阶段的崩解速率最大,其次为第一阶段,崩解速率最小为第三阶段;失水方式直接影响崩解时间,烘干状态下,试件失水最为剧烈,崩解时间最短;护筒支护状态下,减少了水与试件的接触面积,延长了试件崩解时间.该研究成果为南岳全风化花岗岩地区的土建工程建设提供参考依据.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

盾构隧道下穿输水干渠设计参数优化模型试验

盾构隧道下穿输水干渠设计参数(最优夹角、最小埋深)对隧道路线选择、干渠扰动影响评价至关重要,现行规范尚无明确规定。随着盾构施工技术成熟,有必要深入研究盾构隧道下穿输水干渠的最优夹角与最小埋深参数。依托郑州地铁10号线下穿南水北调干渠工程,基于Buckingham-π定律推导的相似参数,开展盾构隧道下穿输水干渠设计参数优化室内相似模型试验。研究结果表明：(1)隧道轴线与渠坡底部相交的局部区域地层沉降量大于周围地层沉降量;(2)当采用朗肯土压力计算值作为盾构仓压值,盾构隧道埋深不宜小于1.5D,夹角不得小于30°;(3)考虑盾构隧道施工对渠表的影响,应优先考虑隧道埋深的扰动影响,其次考虑隧道夹角设计参数的扰动影响。试验结果将为盾构隧道下穿输水干渠设计参数提供了重要参考依据。     

基于最小最大准则的虚拟声重放鲁棒算法

虚拟声在扬声器重放时需先通过串声消除系统（cross-talk cancellation system,CCS）来预校正,但该系统对倾听者头部位置的变化非常敏感。本文提出了一个基于最小最大准则的优化算法,通过在频域中自适应地调整相关参数,来达到全局的串声消除性能的最优。仿真结果表明相较常规的针对固定听音位置的CCS算法,本文提出的算法在头部移动时对重放声场控制具有更好的鲁棒性,尤其是在语音信号能量主要集中的低频和中频段,具有更好的应用性。     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法,利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理,实现QRS波群定位和心拍截取;设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测,从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练,结果显示,其准确度为9900%,召回率为9908%;与相关文献的研究方法对比,本方法具有较高识别精度,能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.