大规模风电外送的地区电网风电网损及运行优化研究

风电作为一种新型可再生能源,已经成为可持续发展战略的重要组成部分。但风电并网也给电力系统带来了新的挑战。为研究大规模风电外送对地区电网网损的影响,本文针对大规模风电外送的特点,给出一种风电网损计算模型,通过定量计算风电网损来评估风电给地区电网造成的影响;并建立基于大规模风电外送电网的最优潮流模型,通过优化电网的控制变量来达到电网线损率最小的目标,应用关联规则和K-means法分析优化变量与风电对断面降损空间的影响。以北方某地区实际电网为算例进行仿真,结果表明大规模风电外送对给地区电网带来很大的损耗;当风电波动较大时,现有电网容易偏离最优运行状态,此时的运行状态具有进一步降损空间。     

工程量清单计价的应用

在工程量清单招投标过程中，施工企业可将经济、技术、质量和进度等因素经过科学测算，细化到综合单价的确定中，比传统的定额计价方法更趋合理、准确、有效。是真正和市场经济体制相适应的一种投标报价模式，充分发挥了市场中竞争和价格的作用，对规范建筑市场秩序，起到了治本的作用。     

基于移动Agent的Web数据挖掘技术的研究

目前上存有大量的数据信息,如何对这些数据进行有效的应用已经成了当前数据库技术研究的重点。基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。本文介绍了基于移动Agent的Web数据挖掘技术,各挖掘算法集中到移动Agent子系统中,并根据要求动态地创建,然后派遣它们到数据站点数据库中进行数据挖掘,提出了一种基于Web数据挖掘的模型。     

基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分。特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能。本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响。     

基于数据场的人脸特征提取

人脸识别是当今一项热门的研究方向,在现实生活中有着广泛的应用.目前国内还没有一个稳定性和鲁棒性强的算法能够很好地适应各种复杂的环境,如光照条件、人脸方向及面部表情等的差异.针对这种不足,分析数据场的基本原理,采用基于数据场势场的自然拓扑聚类算法结合粗糙集的方法对人脸图像进行加强和特征提取.实验表明:该方法拟解决以往人脸识别算法中不能准确快速识别以及鲁棒性差的瓶颈问题.     

基于免疫的蚁群优化算法

蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法.