企业如何加强费用控制

费用是企业经济资源的耗费,控制费用开支,是企业提高企业利润、增加股东财富的重要手段,控制费用要从细处入手,先分析费用超支的原因,从源泉控制,制定详细可行的费用控制办法,然后建立、健全费用审批控制制度,费用控制最主要的方法是:找出问题,制定措施、进行沟通、有效执行。本文结合某集团公司下属的一家贸易公司的案例探讨企业如何加强费用控制问题。     

思维进化算法优化模糊神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于思维进化算法的模糊神经网络变压器故障诊断方法。该方法利用思维进化算法中的趋同和异化操作,对模糊神经网络中输入变量的隶属度函数位置参数和宽度参数以及神经网络的连接权值进行全局优化,可有效地克服常规模糊神经网络BP算法收敛速度慢、精度不高和遗传算法训练模糊神经网络速度缓慢、易陷入局部极小等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解。并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,实例表明,采用该方法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,说明了该方法的正确性和有效性。     

基于VMD-IWOA-LSSVM的短期负荷预测

为提高负荷预测结果的精度,设计了 一种基于VMD-IWOA-LSSVM(Variational Mode Decomposition-Improved Whale Optimization Algorithm-Least Square Support Vector Machine)短期负荷预测模型.先通过变分模态算法将原始负荷数据分解成多个子序列,将分解数据分别输入到经由种群变异策略和邻域搜索延伸策略改进的鲸鱼优化算法优化后的最小二乘支持向量机中,每个子序列的预测结果进行相加,即可得到最终的预测结果.通过仿真对比实验,4月1日和8月1日VMD-WOA-LSSVM的平均绝对百分比误差(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)与VMD-WOA-LSSVM 相比,分别下降了 0.17和0.33,证明了 VMD-IWOA-LSSVM 短期负荷预测模型可以有效改善电力负荷预测的准确性.     

比例谐振双馈风力发电双PWM变换器的研究

双PWM变换器是双馈风力发电系统的控制核心,传统的控制方式多是结合PI控制器的。在电网不平衡的情况下PI控制方法很难保证控制需求。本文采用了PR（比例谐振）控制方法,该控制器可以在保证系统无静差输出和转子侧有功功率和无功功率解耦控制的同时,省去耦合项和前馈补偿项,减少坐标变换的次数,还可以有效的减小电网频率偏移对逆变器输出电感电流的影响,从而提高了控制算法的精度和电网的电能质量。通过仿真试验结果分析验证了系统的可行性与正确性。     

基于Stacking 多GＲU 模型的风电场短期功率预测

为提高风电场短期功率预测的准确度,在深度学习的基础上提出利用Stacking 算法集成融合多个GＲU ( Gated Ｒecurrent Unit) 模型的风电场短期功率预测的方法。该方法首先搭建3 个多层GＲU 神经网络模型建立 第1 级模型,深度提取高维的时序特征关系,通过第1 级模型的预测结果构建训练集,然后利用新生成的训练 集训练第2 级GＲU 模型,第2 级的GＲU 模型采用单层结构,能发现并且纠正第1 级模型中的预测误差,提升 整体的预测结果。最终得到两级模型嵌入的Stacking 融合模型。以宁夏太阳山风电场历史数据为例对该模型 的准确性进行验证。实验结果表明,通过Stacking 算法融合的GＲU 模型相比其他算法预测平均绝对百分比误 差提高了0． 63,总体预测效果较为理想,预测准确度提升明显。     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。