基于最优变分模态分解的渭河流域多步径流预报

针对渭河流域月径流序列的非平稳性日益加剧而难以对其进行精准预测的问题,提出了一种基于最优变分模态分解(OVMD)、随机配置网络(SCN)和递归多步预测策略的月径流序列多步预测模型。首先,利用OVMD将径流数据投影到不同频率的子序列中;然后通过SCN对每个分解部分进行预测,叠加得到单步预测结果;最后通过递归多步预测方法对未来较长时间的径流数据进行预测,得到多步预测结果。选取渭河流域华县水文站和咸阳水文站1970~2019年的实测月径流时间序列进行实例分析,并与其他常用模型进行对比,选取均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE以及纳什效率系数NSE对预测结果进行评价。研究结果表明:在华县水文站和咸阳水文站的单步预测试验中,OVMD-SCN模型的NSE分别达98.15%和98.52%,显著高于其他流行模型;在两个水文站的多步预测试验中,OVMD-SCN的各项评价指标均优于其他流行模型,表明所提方法可以精准预测5个月后的径流量。研究成果可为渭河流域的月径流精准预测提供技术支持。

基于最优变分模态分解与相空间重构的LSTM船舶横摇运动预测

为提高船舶海上作业稳定性,需要精确预测船舶横摇运动,以增强船舶横摇补偿控制效果。建立了一种基于最优变分模态分解与相空间重构的长短时记忆神经网络船舶横摇运动预测模型。该模型利用最优变分模态分解方法,将船舶横摇运动数据分解成多个不同频率尺度且相对平稳的模态分量;基于最大Lyapunov指数对各模态分量进行混沌性判定;对非混沌分量进行单维LSTM预测,对混沌分量利用C-C方法重构相空间后进行多维LSTM预测;将所有分量预测结果线性组合,得到船舶横摇运动预测输出。通过仿真试验与ARIMA、BP、LSTM模型进行对比,结果验证了模型在提高船舶横摇运动预测精度方面的优越性。

基于OVMD-HWOA-KELM模型的变压器油中溶解气体体积分数预测方法

针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的组合预测模型。首先,运用OVMD获取最优分解参数,并将原始序列分解为一系列相对平稳的分量;其次,通过在鲸鱼种群中融入混沌映射、非线性收敛参数、自适应权重因子和改进的算术优化算法提出HWOA算法,并利用测试函数验证HWOA算法的优越性;然后,对各分量分别构建KELM预测模型,使用HWOA优化KELM的关键参数。最后,将各分量的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。案例分析表明,所提模型对变压器正常和异常案例预测的决定系数分别可达97.7%和93.46%,相较于现存方法,该模型具有更好的准确性和适应性,可为电力变压器运维管理提供有利技术支撑。

大规模电网月度方式变压器变比优化方法

针对工程实践中面临的大规模电网月度方式变压器变比优化问题,提出了一种基于集群并行计算的枚举组合优化方法。采用确定变比上下界、相同电气分区组合和逐步寻优方法缩小最优变比搜索区间,在线性区间内再基于变比灵敏度通过线性规划求解,并通过内点法收敛性改进提高计算效率。上述方法可以有效避免"组合爆炸"问题。通过南方电网实际案例,验证了所提方法的有效性。

基于最优变权正态云模型的电力变压器绝缘状态评估

电力变压器整体绝缘状态评估过程中的主、客观因素并存,致使评价结果具有较大的随机性和不确定性。为此,笔者提出一种基于最优变权正态云模型的变压器绝缘状态评估策略。首先确定了绝缘状态评估指标体系,并基于复合二元语义实现了主观评估标度的定量转换,通过最优变权确定了各状态量的权重,在合理确定云模型数字特征的基础上,采用正态云模型描述绝缘状态评估中的模糊性与随机性,通过云运算确定绝缘状态及故障类型。实例分析验证了该方法的可行性,为针对性的变压器绝缘状态在线检修工作提供了一种新思路。

基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测

为了充分利用航空运输事故征候的数据信息、提高预测精度,采用最优变权组合模型对其进行预测。以灰色Verhulst模型、Brown指数平滑模型及非线性回归模型为单项模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为原则,构建航空运输事故征候的最优变权组合预测模型。根据2002—2011年的相关数据,分别利用单项模型和组合模型预测事故征候万时率。结果表明:未来2 a事故征候万时率分别为0.347和0.331,呈下降趋势;最优变权组合模型能够克服灰色Verhulst模型和回归预测模型不能反映数据波动性及指数平滑预测滞后性的缺陷,其预测稳定性和精度都高于单项预测模型。

基于最优变目标策略的TCSC与励磁系统协调控制

发电机励磁系统以及可控串联电容补偿器(thyristor-controlled series capacitor,TCSC)对远距离输电系统的稳定性影响很大。基于最优变目标控制(optimal variable aim control,OVAC)理论,提出了TCSC与励磁系统协调控制的方法。首先针对含有TCSC的单机无穷大系统的非线性模型,建立了状态空间方程;然后利用最优变目标控制理论推导出了TCSC与励磁系统的协调控制规律;最后利用算例进行了仿真验证。仿真结果表明,该策略提高了系统阻尼,有效地抑制了系统的功率振荡,改善了系统的稳定性。

基于最优变目标策略的励磁系统与SVC协调控制

发电机励磁系统以及静止无功补偿器(SVC)对远距离输电系统的稳定性有很大影响。文章基于单机无穷大系统的非线性模型,建立了包括状态变量发电机机端电压在内的状态空间方程,提出了一种最优变目标控制(OVAC)策略,根据励磁系统和SVC不同的控制目标分别采用不同的控制策略,从而协调控制这两种控制器。仿真结果表明,该策略能够有效提高故障时发电机的无功出力,并能提高系统阻尼,抑制振荡,同时改善系统的功角和电压稳定性。

提高交直流系统暂态稳定性的最优变目标控制策略

提出一种用于改善交直流互联系统暂态稳定性的非线性控制策略。通过建立多机电力系统观测解耦状态空间模型,应用最优变目标控制策略推导出HVDC与发电机励磁的综合控制规律。该控制策略只需要当地信号实施控制,首先驱动系统达到按最大稳定域选择的人工中间稳定平衡点,然后才驱动系统到达所希望的稳定平衡点。仿真结果表明,该控制规律能较好地提高交直流互联系统的暂态稳定性。

最优非负变权组合模型在大坝变形中的应用

提出基于灰色GM(1,1)、BP神经网络和普通卡尔滤波3种单一模型的最优非负变权组合预测模型。该模型继承单一模型的优点,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。与最优加权组合模型、各单一模型对比分析表明,该模型预测精度较高,均方根误差为0.11 mm,在大坝变形预测中具有一定的实用价值。

月球卫星最优小推力变轨研究

对利用小推力发动机将月球探测器从双曲线轨道转移到圆轨道的燃料最省转移问题 ,进行了研究 .首先 ,将问题分解为从双曲线到椭圆的转移和从椭圆到目标圆轨道的转移两步 .然后 ,分别利用遗传算法解决了冲量假设下的最优转移、小推力加速情况下从双曲线到椭圆的转移轨道优化 ,以及转移时间有约束情况下的从椭圆到目标圆轨道的转移轨道优化问题 .

舵机加载系统的最优滑模变结构控制

研究了舵机加载系统的变结构控制问题。针对系统中存在的未建模部分、参数时变等不确定因素,在前馈控制补偿舵机运动扰动的基础上,引入伺服系统中广泛应用的积分策略增广系统,利用带期望衰减度的二次最优化方法产生滑模面,采用具有良好动态品质的趋近律,构造系统的最优滑模变结构控制。仿真表明,复合控制下系统具有良好的动态和稳态性能,对干扰具有较强的鲁棒性。

最优非负变权组合模型在卫星钟差预报中的应用

针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM(1,1)和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。

多元正态分布参数的最优同变估计

设 Ｘ１，…， Ｘｎ 是取自ｍ 维正态总体 Ｎｍ （μ，Σ） 的ｉ．ｉ．ｄ．子样，并且μ′Σ－ １μ＝ Ｃ２， Ｃ２ ＞ ０ 已知；文中在损失函数 Ｌ（Σ－ １ ，δ） ＝ ｔｒ［（Σ－ １ － δ）′Σ（Σ－ １ － δ） Ａ］（这里 Ａ ＝ ∑ｎｉ＝ １ Ｘｉ Ｘ′ｉ） 得到了 Σ－ １

一类最优相位协变量子克隆

相位协变量子克隆在量子密码术中有重要的应有。利用一般的量子克隆幺正变换形式,得到克隆的保真度。结果表明存在一类最优相位协变量子克隆。对这一类量子克隆的幺正变换,拷贝的保真度最大且相等。基于腔量子电动力学,提出实现这类量子克隆幺正变换的实验方案。

MC-最优变权组合模型在建筑物变形中的应用

提出一种基于马尔科夫链(MC)误差修正的最优变权组合预测模型。该模型用马尔科夫链误差修正理论分别对GM(1,1)模型和线性回归模型的预测值作进一步的修正,充分发掘残差序列隐含信息,再建立最优变权组合预测模型,给出了MC-最优变权组合预测模型算法的实现流程。通过算例验证表明,该模型继承各单一模型的优点,并克服其模型缺陷,同时具备了马尔科夫链的误差修正特性,在一定程度上可以确保较优的局部预测数据和较好的全局预测精度,在建筑物变形预测中具有应用价值。

多机电力系统发电机励磁与调速器的最优变目标非线性控制的研究

提出了一种新的考虑故障后发电机输入机械功率变化的平衡点解耦观测方法,及发电机组励磁和调速协调的最优变目标非线性控制策略。它们仅利用发电机组的就地信息,实现了分散观测与控制,便于工程应用。对一个3机9节点系统的仿真结果表明,新的故障后平衡点解耦观测方法对网络结构和故障类型具有自适应能力,总是能够快速搜索并引导变目标非线性控制系统很快地收敛于最近的平衡点,提高了系统暂态稳定性,改善了系统的动态品质。

基于三点比较式最优梯度变步长MPPT算法研究

为了提高光伏并网发电系统效率,解决目前常用最大功率点跟踪(MPPT)算法结构复杂、可行性差、且跟踪精度和跟踪速度无法兼顾等问题,提出一种基于三点比较式和最优梯度变步长相结合的扰动观察法。通过三点比较式将光伏阵列工作点快速锁定到最大功率点(MPP)区域,以保证算法的跟踪速度;利用最优梯度变步长精确逼近MPP,实现高精度跟踪要求;釆用电流微分替代功率微分简化算法结构,并将该算法应用到两级式光伏并网逆变器,以验证该算法的可行性。通过Matlab仿真模型和光伏模拟器TerraSAS验证基于三点比较式的最优梯度变步长MPPT算法的准确性、快速性和稳定性。

ANC系统中对次级通道最优变步长算法的研究

该文基于主动噪声控制(ANC)系统中次级通道建模的稳定性和准确性等问题提出了一种新的次级通道建模的最优变步长算法。该算法针对前馈有源ANC系统中次级通道辅助随机白噪声做出改进:通过改变辅助随机白噪声的连续注入使得次级通道的在线建模和离线建模可以相互转换以及通过改变辅助白噪声的固定功率使得次级通道能够跟踪ANC系统稳态下的小变化。仿真结果表明,控制次级通道辅助随机白噪声连续注入和功率调度的最优变步长算法提高了ANC系统的降噪性能和次级通道的收敛速率以及建模精度。

反馈线性化最优滑模变结构励磁控制

将滑模变结构控制具有对摄动的完全自适应性与反馈线性化理论和最优控制理论结合起来,针对励磁系统,提出了一种基于反馈线性化最优的滑模变结构控制方法,给出了控制器的设计过程,避免了通常设计滑模变结构控制器时参数选取的盲目性,保证系统运行在较佳状态,且按指数趋近律设计的滑模变结构控制器不易产生抖动.仿真结果表明,这种方法能够充分发挥滑模变结构控制的鲁棒性优点,对电力系统具有较好的稳定作用.