面向多目标优化主动运维的电能表远程在线评价系统设计

针对传统电能表远程在线评价系统中存在的系统建造成本耗费较大、评价结构过于繁琐等问题,从评价系统的构建和评价算法两方面开展研究。在评价系统的设计方面,加入反馈,使得该评价系统不仅可以整合各项评价指标进行规律化的采集,还可以对评价指标进行实时反馈,提高了评价的效率和评价信息传输的效率。在评价算法方面,基于解耦评价算法对电能表的运行状态和采集数据进行评价,对数据信息进行归纳处理,并根据大量的数据样本进行条理化分析评价。通过仿真实验可知,硬件反馈线路的数据传输效率高达98.6%,具有很好的传输能力。

自由曲面轮廓仪机架多目标优化设计

针对复杂机床结构优化过程中,通常难以处理各个设计参数之间的关联关系的问题,提出了一种结合数值模拟和优化算法进行多目标优化设计的方法。在Isight平台中调用SolidWorks和Workbench插件进行试验设计,通过最优拉丁超立方试验设计方法(optimal latin hypercube algorithm,OLHA)设计样本点,用生成的样本点构建泛克里金近似模型,并使用交叉验证证明模型的可靠性和有效性,以最大位移变形量最小和一阶固有频率最大为优化目标,运用多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)进行寻优计算来获取最优解。优化后的一阶固有频率为221.31 Hz,较优化前增加了8.43%,最大变形为0.001 888 mm,减小了18.45%,实现了机架的多目标优化设计。

考虑压力均匀性的供水管网独立计量区域(DMA)分区优化研究

独立计量区域(district meteredareas,DMAs)是实现城市供水管网压力管理与漏损控制的重要手段。现有的DMA分区算法无法在分区时保障分区内部的压力均衡。为解决这一问题,本文提出一种基于迭代求解DMA分区方法,在保证分区均匀性的同时,实现分区内部压力均衡。该方法提出融合节点压力分布的节点相似矩阵,建立分区合理性评价指标,用于确定独立计量区域划分方案;在隔离阶段采用改进的多目标遗传算法,对边界管段开展隔离阀与流量计的优化布置;最后通过对上述2个过程进行循环迭代,确保最终分区方案的压力均衡。通过对实例管网的分区研究,验证改进方法的有效性和可行性。

基于改进WOA-MP算法的多普勒海流计回波信号频率估计研究

受海洋环境复杂干扰影响,多普勒式海流计的超声波回波信号易受干扰影响,包含多种频率成分,这给海流流速信息的解算带来困难。为解决多普勒海流计回波信号频率估计精度较差的问题,提出一种基于信号匹配追踪(MP)的频率估计方法,并融合改进型鲸鱼优化算法(MWOA)提高估计过程的效率。该方法利用混沌映射提升初始种群多样性,并引入自适应权重和非线性收敛因子提高算法局部寻优能力、搜索速度和求解精度。而后,对改进算法与其他优化算法进行对比测试,结果显示所设计改进算法在收敛速度和寻优能力上具有有效性和优越性。此外,通过对多普勒回波信号进行特征重构,开展MWOA-MP算法在噪声环境下的频率估计精度性能测试。在回波信号信噪比为–10 dB条件下,MWOA-MP算法相对传统方法抗噪声能力提高30%。与其他智能方法融合MP后的频率估计算法相比,MWOA-MP算法的估计误差在10 Hz以内,可满足多普勒海流计频率测量精度要求。

基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制

为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。

基于LabVIEW的油井多相流相关流量计量系统

油井产量计量是油田开发过程中的一项重要工作。针对当前计量方式自动化程度低、实时性差等问题,基于相关流量计理论,以同轴线相位法含水率计为测量传感器,设计了一种油井多相流相关流量计量系统,并基于LabVIEW建立了数据采集计量系统,实现了流量的实时计算。通过开展生产现场试验,该系统的测量结果与涡轮流量计相比,平均误差为11.36%,且流量的变化趋势一致,表明本文提出的油井多相流相关流量计量系统能够对油井产出液进行正确、连续、自动测量,从而为油井多相流计量提供一种新的解决方案。

基于整体退火遗传小波网络的计量终端可靠性预测

为了解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性问题,以提高计量终端软件可靠性预测建模的效率及准确性。文章完善了整体退火遗传算法(WAGA),并验证了其具有极强的整体收敛和全局优化能力,利用其全局寻优能力,优化小波神经网络(WNN)的参数,提出基于整体退火遗传小波神经网络(WAGA-WNN)的建模方法;用该方法建立计量终端的软件可靠性预测模型。实验结果表明,该方法可以解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性难题,建立的软件可靠性预测模型效率和准确度较高。

一种区分服务的新型meter算法

本文分析了 Diff Serv模型中提出的两种 meter算法 ,指出了令牌桶算法作为 meter算法所固有的缺陷 .在此基础上 ,提出了一种基于 Diff Serv模型的新型 meter算法 .该算法操作简单 ,与初始状态无关 ,并且很好地解决了权重因子的自适应取值问题 .因此它既能真实地反映 IP流的时间特性 ,又能容忍 IP流的短时间内的突发性 ,因而很适于作为Diff Serv模型中的 m eter算法 .

基于迁移学习的电能表运行状态评估方法

针对智能电能表运行状态评估维度单一、现场状态数据不平衡的问题,构建了一种基于迁移学习的电能表运行状态评估方法。首先,通过实验仿真获取不同运行状态下的电能表运行数据、环境数据以及属性数据,采用Adaboost算法构建运行特征、环境特征、属性特征与运行状态之间的关联模型;其次,通过迁移学习将实验室建立的Adaboost评估模型进行适应性调整,以适用于评估电能表现场实际运行状态。结果表明,所提方法在智能电能表状态识别的查准率、查全率以及调和分数等指标上均具有较好的识别性能。

气体超声流量测量中的补偿算法及实现

多声道超声流量计相比单声道超声流量计有更好的流场适应性、更高的测量精度和更优的测量可靠性。单声道气体超声流量计出现故障时,流量计不能正常工作,计量功能失效;而多声道超声流量计有冗余性,当其中1个声道失效时仍能保持较高的计量精度,为维修人员争取一定的抢修时间。目前国内很多流量计产品在某些声道损坏的情况下并不能保证计量准确性。该文针对出现故障声道设计了1种基于正常声道数据和各声道独立校表的补偿算法,保证多声道气体超声流量计出现1路故障声道时仍能准确计量。对比测试了不同型号4声道气体超声流量计无故障声道、出现1路故障声道时带补偿算法和不带补偿算法时的示值误差和重复性,以验证补偿算法的有效性。该研究对于设计多声道气体超声流量计的工程人员有一定的指导意义。

基于ISSA的有杆泵抽油井产量计量方法

油井产量计量是油田开采过程中最重要的工作之一,准确计量产量对提高油田开采效率和经济效益至关重要。传统翻斗、两相分离式和示功图等量油技术存在投入大、维护成本高和适应性差等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进松鼠搜索算法(improved squirrel search algorithm, ISSA)的油井产量计量方法。通过分析抽油井的工作过程,提出一组描述抽油泵漏失和充满度的故障参数,建立故障条件下的抽油系统过程仿真模型。针对油井故障参数优化问题,提出一种基于食物定位因子的改进松鼠搜索算法,建立基于ISSA的产量计量模型。采用大庆油田数据验证模型,算法平均预测精度为94.52%,表明本方法可为低成本数字油田建设提供支撑。

基于电力大数据和天牛群算法的直流电能数字化计量方法

为了提高直流电能计量的准确性,基于电力大数据和天牛群算法提出一种直流电能数字化计量方法。利用多周期滤波算法对电力大数据进行处理,提取电压和电流的基波分量。通过谐波计量分析技术识别和分析电力信号中的谐波分量。设计直流电能计量流程,结合自适应梳状滤波器和天牛群算法,实现对电能的精确计量和修正。测试结果表明,采用提出的方法对直流电能进行计量处理时,电能计量相对误差值多数在10 W以下,最低误差值为6.6 W,能够提高直流电能计量的准确性,具备较为理想的计量效果。

基于智能算法的电力计费核算系统设计与优化

阐述基于智能算法的电费计量技术特点,介绍智能系统的设计与架构,包括系统需求分析、数据采集与处理模块设计、抄表与核收算法选择与优化。探讨电费抄表、电费核收算法的优化方法。

复合分析算法下智能电表数据的运用

智能电表数据的运用在能源领域具有重要的意义,可帮助用户更好地管理和优化能源使用,提高电网的可靠性和效率。文章介绍了复合分析算法的原理、特点和优势,并探讨了实施过程中可能面临的挑战及相应的解决方案。

智能计量中的电费差错率优化措施分析

阐述智能计量中的电费差错率问题原因和影响因素,提出优化措施,包括数据采集与传输优化、算法优化、校准与检验措施、用户培训,以提高电费计量的精确性和准确性。

小型微电网系统电能计量表自动化控制研究

小型微电网系统电能智能管理过程中,依靠基础的PID算法对电能计量表进行自动化控制,易受震荡作用影响,导致该控制模式下电能计量表的示值误差较大。因此,该文研究了一种新型小型微电网系统电能计量表自动化控制方法。考虑电能计量表工作原理,运用均值偏移算法实时跟踪计量表运行参数。建立CAN大数据通信协议,实现运行参数和控制指令的高质量传输。以PLC控制思想为核心,结合遗传优化PID整定算法搭建自动化控制框架。再引入多目标优化思想,完成对电能计量表多目标协同自动化控制。实验结果表明:应用新研究方法对电能计量表运行状态进行自动化控制后,远程自动抄表的示值误差不超过±0.5%,满足了电能计量的准确性要求。

基于防盗算法的多功能智能电力计量系统

针对市场上传统数字电表的局限性,提出一种多功能智能电力计量系统。该系统通过集成物联网,实现智能电表的实时监控、波形谐波消除、防盗检测和负荷预测等功能。采用傅里叶分析对谐波进行分解,并使用电感器将失真降低30%,以满足IEEE 519标准。采用防盗算法,通过比较总用电量和单个电表用电量来识别异常情况。采用长短期记忆(LSTM)神经网络进行下一天的负荷预测,平均绝对百分误差为7.56%。实验结果表明,该系统在增强供电质量、安全性、实时监控以及合理的短期预测方面都较好地满足了市场的需求。

基于改进决策树算法的电能计量装置故障自动化诊断系统

电网中电能计量装置具有周检工作量大、数量多、巡检成本较高、巡检效率较低以及故障定位用时较长等问题,该文提出以改进决策树算法为依据的电能计量装置故障自动化诊断系统。设计相应的电能计量装置在线监测流程,结合数据挖掘以及决策树算法进行算例模型的搭建。经过实验验证,所提系统能够更高效地进行故障诊断,同时其自动化诊断故障的准确率相比人工判读更高。

中国天眼馈源舱接收比的优化控制

建立了中国天眼——500米口径球面射电望远镜(FAST)馈源舱接收比优化控制的数学模型,得到天眼系统反射面的理想抛物面方程,并基于遗传算法给出天眼系统主索节点的调节方案,为天眼系统工作抛物面的构建提供了一个重要参考。数值仿真表明,在被观测天体方位角为36.795°,仰角为78.169°时,馈源舱接收比为61.43%,高出基准球面的馈源舱接收比约55.97个百分点,优化效果明显。

相关式油井液相计量系统研究与设计

针对现有油井计量方式自动化程度低,误差较大等问题,利用同轴线相位法含水率计设计了一种相关式油井液相计量系统,该系统以同轴线相位法含水率计为传感器构建了相关流量计,基于互相关法建立了计量模型,实现了流量与含水率的同步测量。通过对不同情况下上、下游含水率计信号的分析可知,两路信号之间具有相关性,满足相关流量计的使用条件。该系统在现场试验的测量结果与涡轮流量计相比,平均误差为11.36%。试验结果证明了相关式油井液相计量系统在实际应用中的可行性。