基于改进ANFIS算法的故障分类

高压输电线路是电网的骨架,发生故障如不能及时排除会造成很大的影响,因此在故障定位之前首先要确定故障类型。利用比例共轭梯度法(Scaled Conjugated Gradient,SCG)对ANFIS(自适应神经模糊推理系统)算法进行改进,对线路发生的故障类型进行分类。利用MATLAB软件对改进ANFIS算法与标准ANFIS算法进行对比分析,得出改进ANFIS算法收敛速度更快,所需的训练时间和训练步数也更少,并且其故障分类结果也更加准确。

电动汽车电池组管理系统研究及实现

根据动力电池组在电传动车辆上的使用要求,设计出电池组分布式管理系统,它采用模块式结构,解决了8块电池单体电压的实时精确采集问题,为准确判断电池状况、精确测量荷电状态(SOC)打下良好基础。通过采用ANFIS算法不断优化参数,并得出一些经验数据有效预测出电池的剩余电量。实际应用表明,系统运行良好,扩展性好,对电池组预测准确。

基于Multi-agent技术的露天矿山生产调度系统的优化实现

针对动态变化、复杂非线性的露天矿山生产调度系统引入多智能体技术进行建模优化,将系统分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent以及破碎Agent五个单智能体。在任务Agent中给出矿山的矿石需求量,运用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和遗传算法(GA)对爆破Agent进行建模优化;破碎Agent根据破碎能力以及破碎需求量对运输Agent进行约束,引入自适应变异程序改进粒子群算法(PSO)对运输Agent进行优化;生产调度Agent协调处理矿石需求量与各生产工艺Agent生产能力之间的矛盾,运用MATLAB软件对模型进行模拟实现。以某露天矿山为例构建露天矿山生产调度系统,建模优化结果表明该方法可行。

电动汽车充电站短期负荷预测

为了保证规模化电动汽车接入后的配电网的稳定性,文章对电动汽车充电负荷特性进行研究,建立了电动汽车充电负荷预测模型,考虑到适应复杂的天气变化情况下的电动汽车充电站负荷预测,采用基于GA-ANFIS-FFNN算法的电动汽车充电负荷预测方法,采用GA优化的ANFIS算法进行充电负荷预测,预测输出结果采用FFNN算法优化提升整体预测准确性,并采用多种算法对比验证本文所提算法在突变天气下的充电负荷预测的优越性。