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1.
为使燃煤发电企业降低燃料成本,实现燃料科学管控,提出一种综合考虑发电可靠性和生产经济性的燃料成本双层优化模型,上层为电煤采购库存混合整数规划模型,下层为混煤掺烧非线性优化模型,双层模型交替迭代协调优化,实现燃料管控动态决策.针对优化模型高维多约束情况,提出一种混沌映射初始化和高斯变异结合的改进灰狼优化算法.以某燃煤电厂模拟运营进行算例验证分析,结果表明,所提模型可以降低燃煤电厂7.80%的燃煤成本,证明了所提模型与求解算法的有效性和可行性.  相似文献   
2.
纯滞后系统的Smith-Fuzzy预估控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了Smith预估器存在的问题,采用模糊控制与Smith预估器相结合的控制策略.仿真结果表明,Smith-Fuzy预估控制器具有较好的控制效果和鲁棒性  相似文献   
3.
高压直流输电(HighVoltageDirectCurrentTransmission,缩写为HVDC)控制系统是一典型离散事件和连续动态行为相互作用的混合系统,引入混合系统的有效建模工具:混合Petri网(HybridPetriNet缩写为HPN),根据HVDC控制系统的运行特性,采用HPN对HVDC控制系统进行建模。该模型将控制系统分成离散逻辑部分、连续动态部分和状态识别接口部分来描述。由离散逻辑部分进行协调HVDC运行方式的切换,连续动态部分进行实时调节,状态识别接口部分实现对系统状态的识别并驱动离散部分的改变。通过对结合国际大电网会议CIGRE标准系统的仿真,验证了基于HPN的HVDC控制系统模型在HVDC系统在正常及故障情况下均有良好的响应特性。  相似文献   
4.
准确高效的高压输电线故障诊断对加快故障后系统恢复速度、进而确保系统安全稳定运行具有重要意义.高压输电线故障诊断问题主要包括故障类型识别、故障测距和故障时间识别.本文将该问题描述为优化问题来求解,即将故障诊断问题中待求解的量如故障距离和有待估计的量如过渡电阻作为故障假说里面的未知参数,以故障后的实际波形和期望波形的差异度最小化作为优化目标.在此基础上构建了包括离散和连续优化变量的混合优化问题,可以同时获得故障类型、故障距离和故障时间.采用了近年来提出的一种高效的启发式优化算法─和声搜索算法来求解这一优化问题,并根据问题的特点对该算法进行了改进.最后,用算例系统的仿真结果来说明所提方法的正确性和有效性.  相似文献   
5.
纯滞后系统的Smith—Fuzzy预估控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了Smith预估器存在的问题,采用模糊与Smith预估器相结合的控制策略仿真结果表明,Smith-Fuzzy预估控制器具有较好的控制效果和鲁棒性。  相似文献   
6.
本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量。在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢的股外侧肌,股内侧肌,股二头肌和半腱肌的表面肌电信号。利用表面肌电信号建立自回归(AR)模型,提取AR模型参数为特征向量训练BP神经网络,并通过神经网络诊断膝骨性关节炎。实验表明,基于BP神经网络分类器可以得到较好的结果,正确率可达到88%以上。  相似文献   
7.
廖志伟 《科技资讯》2006,(20):137-137
作为一种适应当前公众审美水平、旨在最大限度地提高风景园林景观资源价值开发度的设计理论,兴奋点设计应从过去模糊的、纷杂的设计理论及技法中提炼出来,成为一种明确的设计思路和手段。  相似文献   
8.
基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断   总被引:11,自引:0,他引:11  
为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力.  相似文献   
9.
基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断   总被引:7,自引:0,他引:7  
由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的FTU,其运行环境较恶劣,元器件受损或信息丢失的可能性高,易形成变异故障模式,导致故障定位的错判,提出基于粗糙集(RS)理论和遗传算法(GA)相结合的数据挖掘(DM)模型来处理实时输入信息的畴变和实现配电网的故障定位。首先通过RS对变异故障信息域的数据集进行划分,再用GA挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则。经仿真测试证明,基于DM模型的故障定位与基于常规前馈神经网络(FNN)故障定位原理相比,前者具更高的容错性能。  相似文献   
10.
为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误,在基于粗糙集理论(Rough Set Theory,简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上,充分利用神经网络(Neural Networks,简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力,构造了RST与NN相结合的故障诊断模型。首先利用RST从诊断样本中提取领域知识,然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构,进而增强诊断NN的智能性和容错性。通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较,证明了该模型的有效性和通用性。该模型即使在诊断信息不完整的情况下,也具有高的诊断容错性能,因此在电力系统实时故障诊断方面具有广阔的应用前景。  相似文献   
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