动态速度限制粒子群算法及其应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立了粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型。针对基本粒子群算法早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,从算法参数方面对基本粒子群算法进行改进,提出了动态速度限制粒子群算法并与基本粒子群算法、改进型粒子群算法分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进策略在提高算法求解精度和收敛性能方面的有效性。     

北盘江梯级水电站库区重金属分布及富集特征

以北盘江中下游三座梯级水电站(善泥坡、光照、董箐水电站)库区为研究对象,分析了表层水中10种重金属(Cr、Cd、Pb、Cu、Fe、Mn、Ni、Zn、Hg和As)和浮游生物中5种重金属(Cr、Cd、Pb、Cu和Zn)的浓度、分布特征、污染程度和富集情况。结果表明:各采样点之间表层水中重金属含量差异较大,变异系数为25%~210%;各库区表层水和浮游生物中的重金属含量排序均为善泥坡光照董箐;即从上游到下游依次减小,水质综合污染程度逐渐降低。北盘江干流存在水体自净和稀释作用;且梯级大坝对水体起截留和阻隔效应;浮游生物中重金属的富集量远高于表层水中的重金属含量,甚至除Cr外均高于贵州省土壤背景值;浮游生物对重金属的富集系数为51~252 586,具有选择性且有很强的富集能力。     

梯级水电站群最优运行的递阶控制算法

针对位于同一电网的梯极水电站群联合运行的情况,着重研究了在枯水季节最优调度的计算模式,提出了大系统递阶控制的优化算法。该算法也同样适用于规划中的梯级水电站。实例计算表明该算法是可行的,且解析性强。     

溪洛镀水电站坝区岩体的浅表生改造

通过对溪洛渡水电站坝区浅表生变形破裂形迹空间发育规律及浅表生结构组合型式的调查 ,结合地质地貌演化机制分析 ,探讨了坝区浅表生改造的机制模式。研究表明 ,浅表生改造与河谷地貌演化密切相关 ,改造方式有垂向卸荷和侧向卸荷 2种 ;由缓倾角断裂构成的板裂状岩体结构对浅表生改造起了重要控制作用 ,浅表生结构的典型组合型式为由陡、缓倾角断裂组合形成的“阶梯状”回弹错动型式。该研究对认识河谷岩体的岩体结构特征具有重要意义     

基于自抗扰控制技术的高压大功率异步电机直接转矩控制系统

针对异步电机的非线性特点,设计一种新颖的级联型多电平逆变器供电的高压大功率异步电机直接转矩控制系统.在定子坐标系内对定子磁链与电机转矩进行闭环控制得到定子磁链增量,包括定子磁链的幅值增量和相位增量.由定子磁链增量计算异步电机定子电压矢量,定子磁链和电机转矩采用自适应观测器估计.采用自抗扰控制技术设计速度、转矩和定子磁链控制器,这些控制器具有鲁棒性强的特点.研究结果表明:通过速度控制器对负载扰动进行估计和补偿,消除了负载扰动可能带来的稳态跟踪误差;逆变器的开关信号利用载波移相脉宽调制方法生成,从而减少了转矩和定子磁链幅值的脉动;系统具有良好的动态和稳态性能.     

浅析水电站水力机组过渡过程的测试

论述了水电站水力机组过渡过程的产生以及对整个系统的影响,提出了水电站水力机组过渡过程的测试参数。     

基于融合理论的网络在线智能故障诊断模型

针对复杂设备的在线故障诊断问题,依据认知科学和信息融合理论,基于网络环境,提出了一种新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以D S证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值·     

1956—2011年金沙江下游梯级水电开发区降水变化特征分析

基于金沙江下游梯级水电开发区10个气象站1956—2011年的逐月降水资料,运用线性倾向估计法、Morlet小波分析法和R/S分析法对多年降水和季节降水变化及其趋势、周期和持续性特征进行分析。结果表明:研究区1956—2011年降水量呈波动式下降趋势,降水倾向率为-1.338 mm/a;季节降水中除春季呈微小上升趋势外,夏、秋和冬季均呈下降趋势,且空间差异明显;夏、秋季的降水量占全年的81.1%,尤以夏季为主导,占57.4%;年降水存在1~2 a、4 a 、8 a 、14 a和31 a的周期变化规律,其中8 a的周期尤为明显,通过90%置信水平检验;研究区降水序列总体上存在明显的Hurst现象,具有持续性特征,未来降水仍会维持减少趋势。     

现代项目管理在水电机组检修中的应用研究

针对目前水电机组检修管理存在的不足,系统地研究了现代项目管理技术和方法在水电机组检修中的应用,旨在提高检修项目的管理水平,为电厂创造更多的效益。     

一种基于改进结构的级联手势回归算法

基于手势特征和回归算法,通过改进传统的3D手势级联回归算法学习效率低的缺陷,提出一种新的基于手势变化特征的手部结构特征算子,有效减少了手部特征算子的维度,并对传统级联回归器进行了适应于手势变化的结构改进,使其针对手部结构的识别效率显著提高.在公开数据库及自建数据库分别进行实验,实验结果表明,该算法在保持手势识别准确度的同时,能有效提高执行效率.