基于遗传算法的随机机组组合问题求解

为考虑不确定性负荷对机组组合问题的影响,通过情景分析法引入一系列的情景对不确定性负荷进行建模,建立了随机机组组合问题的数学模型。采用遗传算法求解该优化问题,可自行满足情景簇约束。通过改进初始种群产生方式和变异算子,引进局部搜索算子对遗传算法进行改进,增强了算法的搜索能力。计算结果显示了随机机组组合问题的数学模型和改进遗传算法求解方法的有效性。

时间序列分解在短期电价分析与预测中的应用

为了提高短期电价预测的精度,将电价分解成工作日电价和周末电价两个时间序列,并且,通过移动平均法和离散傅立叶变换,分别将这两个时间序列分成趋势分量、周期分量和随机分量三个组成部分,然后,分别采用移动平均法、外推法和最小二乘支持向量机对这三个组成部分进行预测以求得两个电价时间序列未来的预测值。仿真结果表明,与采用传统BP神经网络法的预测方法相比,该方法具有较高的预测精度,其预测绝对百分比误差在7%以内。

沉浸式变电站设备监控培训仿真系统关键技术研究

在已建三维变电站监控培训系统基础上,基于沉浸式虚拟现实技术设计了基于VR技术的变电站设备监控仿真系统,重点介绍了所采用的三维场景引擎转换技术和设备监控案例流程仿真技术。实践证明,该系统通过沉浸式视觉体验和自然操作交互方式实现了高效的变电站设备监控仿真,使学员在逼真的虚拟培训环境中深刻体验变电站现场操作流程,提高培训效果。