一种基于环境特征的智能电能表初值优选型K-means聚类算法

为探究不同环境特征(温度、湿度等)对智能电能表运行误差的影响,需要将不同地区运行下的智能电能表根据环境特征进行聚类划分。现有关于智能电能表的聚类算法研究中,都是依据运行数据或者负荷曲线进行聚类,缺少利用环境因素对其进行聚类的研究。因此,文章提出环境信息提取原则,有效降低数据维度提高计算效率。并提出初值优选型K-means算法,该算法是对传统的K-means算法在初值选取和聚类中心移动规则上进行改进,使其更加适用于基于环境特征的智能电能表聚类问题。通过数据仿真验证,该方法的准确率较其他算法平均提升17.7%,计算耗时平均减少0.16 s。

优选初值-微变搜索算法及其在双馈风力发电机参数辨识中的应用

为解决现有辨识方法初值不稳定和辨识结果不精确的问题,提出了优选初值-微变搜索算法。该算法包括2个步骤:首先优选初值,把测量数据对应于不同运行状态进行分类,结合相应的简化模型直接求解参数,或组合起来求解参数,得到参数向量的值,需要时,把测量数据和已知参数向量的值作为已知条件,采用搜索类算法搜索其他参数向量值;再进行微变搜索,把所有测量数据作为已知条件,以已求得的参数向量值作为初值点,进行微变搜索,即在已知参数向量各分量上作微小变化,按照排列组合的方法得到其周围的若干点,分别计算其目标评价函数值。比较和保留最好的点,继续缩小步长进行微变,直至精确化定位到最优解。仿真算例显示,该方法能有效地精确辨识双馈风力发电机的参数。

基于改进戴维南等值方法的电压稳定裕度研究

为了更好的应用电力系统同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)测量数据评估系统的电压稳定性,本文提出利用戴维南等值参数求取电压稳定裕度的改进方法。加入初值优选环节,全面考虑戴维南等值参数和节点电压电流不断变化的关系,把每一时刻求出的戴维南等值参数作为下一时刻的计算初值,逐步迭代求解。基于单个电压稳定裕度指标估算的局限性,根据系统本身的特性,求出了阻抗模裕度指标和角度裕度指标的加权平均值表征电压稳定裕度。通过对IEEE39节点系统的仿真分析,证明了其准确性和有效性。该研究能准确的反应系统的电压稳定性,提高表征的精度和准确性,具有一定的实际应用价值。

基于PSO-SQP算法的空地导弹弹道优化

利用高斯伪谱法(GPM)将空地导弹快速打击地面目标的弹道最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题;构建粒子群算法(PSO)对初始弹道进行求解,进而实现对序列二次规划(SQP)算法初值的优选;代入SQP算法中求解非线性规划问题。仿真结果表明,仅用随意选取初值的SQP算法求解弹道优化设计问题,很难求得最优解,利用PSO算法可以很好地解决SQP算法的初值依赖,增加得到最优解的可能性。上述算法流程可有效解决弹道最优控制问题,具有较强的全局寻优和局部精确搜索能力,在工程上易于实现,可为工程设计提供参考。

直驱永磁同步风力发电机的电气参数辨识

文中首先运用机组空载和多组稳态运行点数据,研究直驱永磁同步风力发电机电气模型参数的可辨识性问题,证明机组的电气参数可唯一辨识;然后,计及测量数据的误差效应,给出优选初值—微变搜索辨识算法的具体化实用步骤表达式;最后,运用实测数据,辨识了直驱永磁同步风力发电机的特性参数,证明了理论分析的正确性和辨识算法的有效性。

关于TMA的Taylor级数法的分析

对Taylor级数法在纯方位TMA(目标运动分析)问题中的发散问题进行了仿真分析。针对原始方法的奇异性,提出了一种大权值改进方法,依据仿真分析结果,给出了迭代初值的选取原则,最后给出了一种“万无一失”的发散补救方案。仿真结果表明,改进后的方法对于常用态势以及优选的初值没有发散情况出现,全部收敛。