基于蝙蝠优化算法的电力系统经济调度

针对电力系统的优化调度问题,提出基于蝙蝠优化算法的运行策略,旨在降低发电机组的总燃料成本和减少污染物排放量.然而由于约束条件的复杂性,一般的数学方法难以解决这个难题.采用优化过的蝙蝠算法(NBA)来解决电力系统动态经济调度问题,为了验证优化过的NBA算法的性能,对一个含有6台火电机组的电力系统进行优化调度,并在Matlab软件中对模型进行了仿真和测试.以运行成本最小为目标函数,约束条件包含功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束、火电机组爬坡约束、网络潮流约束等,然后使用NBA算法完成对电力系统优化调度决策任务,结果表明,优化过后的算法减少污染的同时降低了发电成本,提升了电力系统的效益.

基于DBO-LSSVM的空气质量指数预测

针对当下空气质量指数预测的模型精度不高的问题,提出一种基于蜣螂优化(DBO)算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的空气质量指数预测模型。该模型利用蜣螂优化算法对最小二乘支持向量机的两项参数进行寻优,提高预测速度和精度。并与传统最小二乘支持向量机、灰狼优化最小二乘支持向量机模型进行比对,通过实验仿真结果表明,蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机预测模型的均方误差、平均绝对误差及决定系数均为最优值,可以为空气质量指数预测提供更准确的支持。

基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射仪(phase sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)相结合的模式识别算法。首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征。然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率。最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6%的振动事件分类准确率。

基于优化VMD-SSA-LSTM算法的锂离子电池RUL预测

目的为了避免锂电池在使用的过程中可能会出现容量虚假回升现象,从而导致电池在超出退化标准后继续使用造成风险。方法提出基于鲸鱼优化算法(WOA)、分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)和长短时记忆神经网络(LSTM)的组合预测算法对锂离子电池剩余寿命(RUL)进行预测。首先对于变分模态分解模态数K和惩罚因子a以往需要凭经验确定的问题,提出使用WOA对VMD的两个参数进行寻优。其次将原始容量退化数据根据上一步确定的参数进行模态分解,得到有限个模态分量。由于经过分解过后得到的残差分量的起伏性较大,因此将其作为其中的一个分量。最后,使用SSA优化LSTM的超参数,并对得到的模态分量和残差分量进行预测,并将预测的各个分量重构得到预测结果。结果采用NASA PCoE实验室公开的锂电池失效数据集进行实验,验证了所提出的WOA-VMD-SSA-LSTM优化算法相较于其他2种优化算法,在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分误差(MAPE)3项评价标准中都是最低,且MAPE小于1%。结论该优化算法对于锂电池RUL预测具有不错的精度和稳定性,为锂电池RUL预测提供了一种新的预测模型的同时,也为VMD超参数的选择和确定提供了一种新方法。

PCA-BP模型下皖北城市群PM_(2.5)浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM_(2.5)浓度的相关变量,结合2018—2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(principal component analysis, PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM_(2.5)、PM_(10)的浓度及其他空气污染物浓度的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络(back-propagation, BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气污染物PM_(2.5)的浓度做短期预测。实验结果表明:PM_(2.5)浓度的主要影响因子为PM_(10)、CO、NO_(2)、SO_(2);皖北地区PM_(2.5)含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。

高掺杂浓度掺镱光纤的光子暗化效应

采用光纤激光器和放大器结构方案,观察到了高浓度掺镱光纤(YDF)的光子暗化(Photo-darkening)现象.对激光器阈值和输出功率、放大器输出谱的测量结果表明,光子暗化效应导致了高掺杂浓度YDF的功率转换效率随泵浦作用时间的增加而下降,且下降为单调不可逆过程,但随着泵浦时间的增加,这种下降逐渐变缓、功率转换效率最终可趋于稳定.

基于直线型Sagnac的光纤周界安防系统设计

变电站安防系统的建设对保证整个电力系统安全运行有着重要作用,为了推进变电站无人值守化的进程,提高电力系统供电的可靠性,设计了一种基于直线型Sagnac的光纤周界安防系统,并对光纤振动信号的检测方法进行了详细论证,提出了基于多域特征的动态阈值端点检测算法,从时域、频域和小波域提取振动信号的特征进行判断,实时更新特征阈值,通过三级判定算法提高系统对入侵事件的检测效果.将光纤安防系统与视屏监控系统、微信报警系统和声光报警系统结合,可对无人值守的变电站进行全天候、多技术手段融合的立体防护.

光纤传感器在煤矿井壁安全检测中的应用

光纤传感检测系统在大型建筑物安全监测中已经得到了广泛的应用。目前有可能用于煤矿井壁安全监测的光纤传感系统有2种:一是基于光纤微弯损耗原理的分布式光纤传感系统;二是基于耦合模理论的光纤光栅传感系统。分别阐述了这2种系统的优、缺点和在实际应用中应注意的问题。

煤矿工业电视系统的设计

阐述了煤矿工业电视系统的原理及结构 ,描述了系统各部分的设计及选型 ,尤其是视频传输的光纤部分 ,着重讲解了煤矿工业电视系统的要点 ,指出了施工中应注意的问题。实际运行证明 ,该系统设计合理 。

煤矿工业电视系统中视频光纤传输系统的设计

论述了应用于煤矿工业电视系统中的视频光纤传输系统的工作原理 ,对光端机部分主要电路作了详细介绍 ,并给出了视频光端机的性能指标。该系统硬件集成度高 ,无中继传输距离长 ,性能价格比高 ,具有广阔的市场前景。

多波长掺镱光纤激光器实验研究

为了产生室温下掺镱光纤激光器稳定的多波长激光振荡,采用两个光纤环镜作为线形腔掺镱光纤激光器的端镜,在其中一个环镜中熔接一段保偏光纤构成梳状滤波器,通过优化掺镱光纤长度和腔损耗,实现了室温下1060nm附近稳定的多波长振荡。实验结果表明,在室温下,掺镱光纤存在比较明显的非均匀加宽效应,从而使得激光器的振荡波长数随泵浦功率的增加而增加。

光纤抗干扰技术在计算机中的应用

介绍了用光纤传输计算机信号的必要性和优越性 ,以及具体的实施办法和出现问题、难点的解决方法。

多波长掺镱光纤线形腔激光器的实验研究

利用两个光纤环镜作为线形腔的端镜,在其中一个环镜中加入腔长可调的F-P腔构成梳状滤波器,从而产生波长间隔可调的多波长激光振荡。实验结果表明,当波长间隔大于1.3nm时,器件可以产生室温下稳定的多波长激光。

窄带物联网下的入侵传感系统设计

针对农田中的动物入侵问题,提出窄带物联网(NB-IOT)下的入侵传感系统设计;在实验中,通过新高斯分布方式在试验区域布置集成传感器节点,并与传统的均匀分布方式节点进行了比较实验,同时还使用Matlab仿真和实地实验研究,总结出最佳的传感器节点数和最佳的传感器监测范围分别为30个和22 m;然后通过得到的相关数据,进行波动量计算和分析,进一步确定了整个系统的可靠性;经过所做的实验和仿真,可知该传感系统在入侵物进入时,都能够成功且及时识别出入侵者,同时作出及时响应,系统可实时监测整个区域,防止入侵物进入。

基于GTO优化的VMD-CNN-GRU光伏发电功率预测

精确地预测光伏发电功率是保证电力系统稳定运行的关键。为改善光伏发电功率的预测的准确性,通过引入人工大猩猩部队优化(artificial gorilla troops optimizer,GTO)算法和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的组合预测模型(GTO-VMD-CNN-GRU)。研究基于皮尔逊相关系数的气象特征量提取方法,获取特征重要性并作为模型输入,针对VMD和模型参数手动设置的复杂性和不确定性,利用GTO对变分模态分解数量和惩罚因子进行寻优来确定最优组合,并对CNN-GRU模型主要超参数进行寻优。对光伏输出功率的预测进行分析,结果表明,GTO-VMD-CNN-GRU预测模型能有效提升光伏输出功率预测精度,再通过与其他4种方法的预测效果比较,发现所提方法各项误差指标表现最好,因此,优化后的模型可靠性更强。

基于注意力机制的短期光伏功率预测

针对传统的光伏功率预测难度大、精度低等问题,提出一种基于注意力机制的短期光伏功率预测模型,将光伏电站的历史记录数据进行处理后导入到预测模型进行训练,利用CNN局部特征提取功能能力以及BiLSTM处理序列信号的能力,再结合Attention机制对不同特征进行权重系数分配。选取澳大利亚某光伏电站数据进行模拟仿真,将Attention-CNN-BiLSTM模型与LSTM等模型进行对比,验证了该模型有更好的预测精度。

多路温度测量光纤变送器

阐述了多路温度测量光纤变送器的原理及结构,对其中的一些主要部件作了详细介绍,给出了部件参数,并着重讲解了其中的数据采集系统。实际使用证明,该测温系统具有可靠性高、测温精度高等特点。

用于测量空间温度场的分布式光纤传感器的系统设计

文中首先介绍了喇曼散射，并对分布式光纤温度传感器进行了理论分析，最后着重介绍我们研制的一种能够实际使用的喇曼散射分布式光纤温度传感器系统的设计和应用。

脉冲频率调制光纤传输系统原理及改进

介绍了脉冲频率调制(ＰＦＭ)光纤视、音频传输系统的原理并对关键功能电路模块作简要分析。该系统硬件集成度高,无中继传输距离长,性能价格比高,具有广阔的市场前景。