主动配电网多源协同三层优化调度

合理协同各类并网间歇性能源、储能装置、柔性负荷等可调资源,是实现主动配电网优化调度的有效途径。在设置各类能源调度顺序及分段开关控制方案的前提下,从环境、运行、经济三个层面,构建主动配电网多源协同三层优化调度模型,并运用一种融有蛙跳算法、遗传算法核心思想的改进人群搜索算法求解该模型。仿真结果表明多源协同优化调度可有效提升可再生能源消纳率、平稳负荷波动、降低网络损耗、提高用户体验,由此证明该优化方案的合理性及优越性。

基于WFSOA的2D-Otsu钢轨缺陷图像分割方法

针对二维最大类间方差阈值法(2D-Otsu)抗噪性较弱、计算时间较长的问题,文中提出了一种基于随机权重及异步价值因子取值的人群搜索算法,并将其应用于2D-Otsu中对钢轨缺陷图像进行分割。该算法采用随机权重加快收敛速度,采用异步价值因子提高搜索能力,有利于全局收敛到最优值。根据测试函数分析,WFSOA算法能够快速收敛,寻优值结果精度高,收敛时间短,算法稳定性好。在钢轨缺陷图像分割中,将2D-Otsu的迹函数作为WFSOA的目标函数,实验结果表明图像检测实时性高,对表面灰度不匀或生锈的钢轨缺陷分割结果清晰,有效降低了钢轨缺陷误检率和漏检率,在计算时间上仅占2D-Otsu算法的2%,可满足实际工程对实时性的需求。

考虑多源协同的主动配电网区域能源三层优化配置

全面提升分布式能源利用率与消纳能力,同时改善用户体验,是主动配电网区域能源优化配置工作面临的新问题。为此,围绕环境、运行、经济3个方面,按照广义电源定容选址、可控负荷签约量以及电网运行3个层次,建立了考虑多源协同的主动配电网区域能源三层优化配置模型,并综合考虑遗传算法及混合蛙跳算法的优利用率最大化缺点,将精英的遗传变异策略、蛙群的分组与混合策略引入至改进人群搜索算法,避免算法陷入局部最优,加速收敛。以IEEE33节点配电系统为例进行相关的仿真计算及结果分析,证明了该优化配置方案在提升分布式能源利用效率及用户体验的同时,有效降低主动配电网的综合成本。

BCOISOA-BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.