基于决策树算法的智能变电站虚回路故障诊断方法

文章提出了一种基于决策树算法的智能变电站虚回路故障诊断方法,通过对智能变电站虚回路各IED设备之间的信息流建模,得到IED设备关系表,利用决策树算法对智能变电站虚回路信息流进行实例分析,并对其故障诊断的正确率进行验证,仿真实验结果证明:该方法有利于诊断智能变电站各IED设备之间的信息流是否正确,模型具有可读性,分类速度快的优点,方便检修人员进行调试。     

智能变电站继电保护的优化改进研究

随着改革的不断深化,我国社会经济飞速发展,城市化进程不断加快,在大幅提升国民生活水平的同时,社会生产和人们生活对电能的需求直线增加。鉴于此,各地纷纷兴建智能变电站。大规模智能变电站的建设使得变电站故障维修工作的难度不断加大。为此,在综合考虑保护的四性与智能站特性后,文章针对当前智能变电站继电保护存在的问题,进行了优化改进研究。     

改进BP算法的轮胎侧向力神经网络模型

用改进的误差反向传播 (BP)算法建立了轮胎侧向力的数学模型 ,研究了模型精度与网络结构、训练方法之间的关系。结果表明 ,该算法克服了传统BP算法网络收敛速度慢及易陷入局部极小点的两个缺点 ,能较精确地对轮胎侧向力进行建模     

智能变电站设备大数据存储与并行处理改进

介绍了智能变电站的特点和智能变电站大数据的产生;从多方面分析了智能变电站设备大数据工作流程;通过运用汇控柜、FPGA和DSP等实现了智能变电站设备大数据存储与并行处理改进措施.     

基于改进力导向模型的生态节点布局优化

在西北干旱半干旱生态脆弱区,构建生态网络可以连接破碎的生境斑块,提高景观之间的连通性。而生态节点的布局优化能够降低能量损耗,增加稳定性,对维持区域生态环境安全稳定具有重要意义。以生态脆弱区典型县域磴口县为研究区,在现有生态网络基础上,改进了HV算法的力导向(force-directed)模型,通过优化生态节点的布局对生态网络进行优化。研究结果表明,在磴口县选取的局部研究区内,与HV算法相比,改进force-directed模型优化的生态节点布局覆盖率达到90.79%,提升了4.08个百分点;平均聚类系数升高至0.071,是未改进HV算法的1.4倍;分布均匀度降低至2.629,比未改进HV算法降低了0.629。通过模型优化使得网络结构清晰、生态节点布局均匀,节点覆盖率更高,表明优化后生态网络结构更为稳定。     

基于模拟退火算法的水轮机导叶分段关闭规律优化

为了解决水电站过渡过程中输水系统水锤压力和机组转速上升难以协调控制的问题,保证电站安全运行,建立了一种水轮机导叶关闭规律非线性优化模型,该优化模型可以调整各控制参数的重要程度并应用于多工况优化.基于水力瞬变计算的特征线法,应用模拟退火算法对该优化模型进行计算,寻找满足调节保证计算要求的较优关闭规律.结合工程实例,针对蜗壳末端最大压力和机组转速最大上升率2种控制工况,比较导叶一段直线关闭和二段折线关闭的数值计算结果,并应用模拟退火算法对折线关闭规律进行优化.使用优化后的关闭规律进行过渡过程计算,蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率和尾水管进口最小压力均满足调保计算要求,且安全裕量较大.结果表明,模拟退火算法可以快速优化导叶关闭规律,且算法稳定性较好,安全裕量分配合理,为类似工程的导叶关闭规律优化提供了新方法.     

基于NSGA-Ⅱ算法的水轮机活动导叶多目标优化设计

建立了基于NSGA-Ⅱ算法的叶片多目标水力优化设计系统,该系统以叶片的形状参数为优化变量,以能量性能和空化性能为目标函数,将NSGA-Ⅱ遗传算法引入作为优化工具以实现叶片的多目标优化设计.对某电站水轮机模型活动导叶的水力性能进行了优化设计,优化后导叶流道的进出口总压损失减小了26.97%,导叶表面上的最低静压力值上升了34.176%.结果表明,优化后的导叶不仅减小了流动损失,而且具有更好的空化性能.所提出的优化方法能以较少的变量控制叶片几何形状,且能有效分析各设计变量对目标函数的影响程度和范围,缩小优化问题的规模,得到满意的优化结果,可作为一种有效的水力机械叶片优化设计工具.     

基于改进Bytetrack的群体机器人跟踪算法

针对群体机器人在实际跟踪场景中常常受到遮挡、目标密集、尺度变换等因素的影响导致漏检、轨迹中断和ID频繁跳变等问题,基于Bytetrack跟踪算法,改进了卡尔曼滤波的状态变量,提出了噪声尺度自适应卡尔曼算法（NASA-Kalman）,并在卡尔曼滤波中引入加速度参数（AMA）提高跟踪的准确性。实验表明,在MOTA、MOTP方面相较于原算法均有所提高。为了进一步验证跟踪算法的有效性,在MOT20数据集上对算法进行了评估,在MOTA、MOTP方面分别提高了0.65%和1.26%。     

基于动态反馈负载均衡算法的改进

负载均衡在集群系统研究领域是一个比较重要的问题,它的八种调度算法是任务分配的核心,详细介绍了LVS中的调度理论,研究并讨论了常用算法的不足,在分析这些算法优缺点的基础上,提出了一种基于反馈的负载均衡算法理论,该算法引入一个负载容余参数可以更准确地描述集群节点的负载状态,在考虑各个服务节点处理能力真实负载的基础上,尽量简化负载均衡器的调度算法。经测试,其结果显示改进后的算法优于改进前的算法。     

基于改进蚁群算法的PID参数优化

PID控制器的参数优化是自动控制领域的重要问题。一般PID参数的调定都离不开依靠人工经验的调整,但难以得到最佳参数。而蚁群算法因其自身参数限制,在全局搜索上能力较弱,会陷入局部最优。基于此,本研究提出一种将蚁群算法和模拟退火算法融合用于PID控制器参数优化的方法,以模拟退火的搜索方式替代蚁群算法,避免算法陷入局部解。仿真实验表明,该方案具有更快的响应速度和更好的稳定性。     

基于改进粒子群算法的路径规划

传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。     

基于改进边缘分割算法的幼苗信息提取

优化特征空间和改进分割算法是利用面向对象技术准确获取幼苗信息的关键,也是高空间分辨率数据提取目标地物信息迫切需要解决的问题。研究了在多光谱影像进行去噪声处理基础上,采用改进的基于边缘的算法进行影像分割,同时选取纹理、形状、光谱特征构建特征空间,实现幼苗信息提取的方法。结果表明,该方法对幼苗信息提取的总精度达86%,比传统技术提高了12%,KAPPA系数达0.814 5,比传统技术提高了0.115 9。该方法可以对幼苗信息进行准确快速提取,能够为生产或管理部门进行准确监测和决策提供依据,对未来造林情况进行预测和评价有重要意义。     

基于改进差分进化算法的无功优化

电力系统的无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进差分进化算法。该算法通过动态交换、多群体分组和调节自适应参数的方式,增强个体间的信息交换,保持解的多样性,进而实现跳出局部最优解的目的。在此基础上,将该算法应用于电力系统的无功优化中,对IEEE 57节点测试系统进行无功优化仿真,证明该改进差分进化算法是求解电力系统无功优化问题的一种有效工具。     

基于改进ORB-SLAM2的单目视觉算法

【目的】视觉SLAM算法受光照强弱或低纹理等场景的影响,导致产生特征提取鲁棒性差、位姿计算精度低等问题,为解决上述问题展开针对性研究。【方法】研究团队提出基于改进ORB-SLAM2的SuperPoint-SLAM算法模型,将ORBSLAM中的特征匹配模块替换成基于SuperPoint网络的特征匹配,并据此进行特征跟踪、局部建图、关键帧识别、回环检测、位姿估计。将改进后SLAM算法与ORB-SLAM2算法分别在freiburg3＿sitting＿xyz与freiburg3＿walking＿xyz＿validation两个数据集进行训练验证。【结果】SuperPoint-SLAM算法在动态环境中具有比ORB-SLAM2更高的定位精度,在特征点提取数量上提升近50%,轨迹误差减少0.008 m,而且在强弱光照条件下,基于SuperPoint网络的单目SLAM相较ORB-SLAM2有更强的鲁棒性。【结论】研究团队将利用Kinect2.0,基于SuperPoint与ORB-SLAM2,进一步进行稠密地图构建,实现机器人导航。     

基于改进Floodfill算法的田垄视觉导航系统

探索在环境多变的田垄中进行视觉导航的方法,针对传统田垄视觉导航方法计算量大且导航效果较一般的问题,为林果作业机器人自主作业能力提供基础,本文提出一种基于机器视觉的田垄导航方法:使用改进的Floodfill算法分割路径信息,通过十字法进行路况分类,进而采用与路况相对应的算法进行导航计算。使用多张路径图片和模拟环境对算法的分割性能和导航能力进行测试,在试验测试中,道路偏移值保持在6 cm内。试验表明,改进Floodfill算法与分类导航法结合的视觉导航方法具有可行性,可为低算力田垄视觉导航方法的探索提供新的方法和思路。     

基于改进模拟退火算法反演水文地

水文地质参数的反演是一个复杂的非线性优化问题，针对标准模拟退火算法收敛速度慢的缺陷，提出了反演水文地质参数的改进模拟退火算法。采取了设置内阀值、增加约束条件和记忆功能等措施，以提高标准模拟退火算法的收敛速度。实例分析结果表明，改进模拟退火算法在水文地质参数反演和含水层隔水边界的识别问题中不仅是可行的，而且求解精度较高。同时，结合实例的结果分析并给出了影响算法收敛性能的几个因素。     

基于智能信息流的智能报表分析系统研究

针对当前企业业务系统数据互通共享困难、报表制作人工投入过大的问题,提出了基于智能信息流的智能报表分析系统。基于BI商业智能信息流的报表数据整合过程,将数据转化为有序信息以供分享。结合XML技术,实现各类元数据标准化管理。定义模板RDL文件,构建报表迁移总体模型,并将报表信息加载到XML文件中,完成报表格式迁移。通过余弦相似度评估不同度量间的相似性,完成统计决策模式识别。通过水电厂报表模型分析表明,系统在保障数据处理分析准确性的前提下,能智能化完成报表开发和决策分析。     

基于改进Maxwell迟滞模型的气动肌腱精确力模型

针对现有定参数Maxwell模型对气动肌腱压力/长度非对称迟滞特性力模型精度较低问题,提出非对称变参数型Maxwell迟滞模型方法.构造变刚度滑块算子替代原定刚度滑块算子来辨识某一等压下非对称迟滞模型参数,再结合不同等压、工作长度条件下的迟滞特性差异,动态加权辨识迟滞模型参数,满足不同等压、工作长度的非对称迟滞情况.以...     

基于改进Sobel算法的叶片图像边缘检测

采用数字图像处理技术对叶片图像进行边缘检测,主要研究了基于Sobel算子的叶片边缘的检测方法。在对图像进行灰度化和滤波去噪等预处理的基础上,增加了6个方向模板对Sobel算子进行改进。试验证明,该方法有效解决了Sobel算子边缘检测时边缘过粗的问题,得到的边缘较细,精确度提高了13.6%。     

基于改进遗传算法的农村配电网无功优化算法

为了保证农村配电网中的电压质量和电力系统的稳定性,解决以往无功优化算法中遗传算法计算时间过长的问题,提出了改进遗传算法与灵敏度相结合的无功优化算法及模型,在灵敏度分析的基础上确定初始种群,提高了初始种群的质量并避免了搜索的盲目性,运用改进的交叉和变异算子使得遗传操作得到改善.通过对算例的优化结果可以看出,改进后的无功优化算法优越,计算速度快,实用性强.