基于模拟植物生长算法的电力系统ATC计算

提出将模拟植物生长算法PGSA(plant growth simulation algorithm)应用于可用输电能力ATC(available transfer capability)计算。该方法结合电力系统ATC求解特点,将不等式约束转化为PGSA算法可行域,计算等式约束的可能解;引入步长自适应调整机制,动态调整寻优步长。由于将ATC目标和约束分开处理,采用兼顾方向性和随机性的搜索机制,无需引入罚函数处理约束条件,避免因参数不确定性和寻优方向无引导性而陷入局部最优。IEEE-30节点系统仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于ATC和GA的可重构制造单元分级调度研究

为了优化以零件族为单位进行生产的可重构单元内单个零件族的加工时间和协调各零件族同时完工以实现整体调度所用时间最短,提出一种分级调度算法。该算法将调度过程分为三层,即时间决策层、分配决策层和路径决策层。以时间决策层为最终优化目标,通过将时间分解至分配决策层再至路径决策层,下层时间达到最优后反馈至上层,层层优化以实现整体调度时间最优。最后通过实例验证该算法在分配各零件族的机器数量和零件的加工路径中的合理性和有效性。

电力现货市场下的输配协同缓解阻塞模型与求解

电力现货市场中需协调调度输电网中可控资源实现对传输阻塞的缓解。考虑配电网中含有大量分布式电源以及可响应负荷,提出了以配电网公司作为主体参与电力现货市场阻塞管理的双层优化调度模型。输电网层以阻塞调度成本最小为目标,对各配电网公司的可控负荷和常规机组协同调度。配电网层以配电网电压波动和用户响应满意度为目标,在满足配电网安全约束的前提下,对配电网中资源进行协同调度。采用ATC算法对上下层模型进行求解,获取最优调度策略。最后对IEEE9节点的输电网和改进的两个配电网组成的输配全局电网进行仿真,验证所提方法的有效性。

基于信赖域内点法的静态ATC计算

可用传输容量(ATC)计算已成为电力市场研究的一个重要部分。将一种信赖域内点法应用到基于最优潮流(OPF)的总传输容量(TTC)计算模型中,以IEEE-39节点系统为例进行了验证计算,并就此算法的优化性能与连续二次规划法(SQP)进行了比较。

电力市场下电网的可传输容量

电网的可传输容量 (ATC)是在电力市场前提下产生和发展的 ,它反映出输电网对电力市场还可提供的最大传输容量 ,并随着电力市场运营的深入 ,双边交易的剧增 ,而受到广泛关注。介绍了ATC的概念 ;阐述了ATC的计算方法 :连续潮流法、最优潮流法和灵敏度分析法 ,总结了各种方法的优缺点和适用范围 ;并通过分析目前ATC在美国的实际应用情况 。

计算电网可用输电能力的方法述评

在电力市场环境下,电网可用输电能力(ATC)是反映输电系统可用于传输电力的剩余容量的重要指标。文中根据国际公认的NERC关于ATC的定义,讨论了TRM和CBM两种裕度的含义及几种计算方法;详述了现有的多种ATC的计算方法,包括线性分布因子法、重复潮流法、连续潮流法、最优潮流法和灵敏度分析法,并分析比较了各种方法的优缺点。最后对我国电力市场环境下大型互联电网之间的ATC计算提出了一些建议。

基于改进人工鱼群算法的电网可用传输能力计算

利用改进人工鱼群算法构造了可用传输能力问题的优化模型。首先采用潮流校验法解决了人工鱼群算法的初始值敏感问题;然后引入遗传算法,解决了人工鱼群算法的早熟问题;最后运用IEEE 30节点算例系统验证了所提算法的准确性和有效性,同时分析了人工鱼群算法在电网可用传输能力研究中尚需解决的问题。

分布式雷达航迹融合关键技术研究

为实现全国范围内的空中交通动态监视,必须将分布于全国各地的管制中心的雷达融合数据经通信线路传送到全国空情融合中心,常用的办法是进行动态雷达数据拼接,在拼接边界存在航迹平滑度差,航迹易跳变等问题。考虑采用分布式融合算法来处理各融合节点输出的雷达航迹,解决了航迹在融合边界质量差的问题。并针对分布式雷达数据融合过程中的几个关键问题:误差校正、航迹关联、融合算法展开分析,分别给出了有效的处理方案,并在实际工作中进行验证,均取得了良好的效果。

基于GA-BP算法的管制员人为差错风险评估模型

空中交通管制安全是确保飞行安全的重要因素,为提高空中交通管制系统的安全性,需要对空中交通管制员人为差错风险进行评估。首先,基于SHEL模型构建了管制员人为差错评估指标体系,之后针对BP神经网络算法容易陷入局部极小值的缺点,通过引入遗传算法优化神经网络的权值和阈值,建立了一种混合算法;经实例评估表明,GA-BP算法与传统的BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,具有较好的适用性和可行性,为加强航空业安全管理体系建设提供了一定的参考依据。

基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制

提出了一种以神经网络为主 ,并综合使用模糊系统、遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法。分别采用模糊控制的 BP网络和基于遗传算法的模糊神经网络 ,实行了站间运行控制和定位停车控制 ,仿真取得了令人满意的结果。结果表明 ,将神经网络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的 ,可以保证较好的舒适性、停车准确性 ,具有精度高 ,适应性、鲁棒性强等特点。

A*算法在飞行冲突解决策略中的应用

为实现对航空器飞行冲突调配策略的自动搜索和优化,首先对飞行冲突的探测方法、冲突类型及解决策略进行了分析。利用A*算法构造了策略选择模型,为减少搜索空间,设定了以管制员工作负荷最小为优化目标的估价函数。北京区域管制中心02扇扇区TZH导航台附近的航路仿真算例表明了该方法的可行性,为管制员的指挥提供了科学的决策支持。

多目标流量管理优化模型及算法研究

针对日益增长的空中交通需求所带来的严重航班延误现象,采用单目标难以解决离场时隙、飞行路径和管制员工作强度分配等问题,提取了造成空域拥挤和航班延误的要素,综合考虑离场时隙飞,行路径和管制员工作强度等目标,建立了多目标、非线性规划模型.设计了多目标遗传算法对其进行求解,并利用实际航班数据进行仿真,结果表明:所建立的模型和算法不仅能在合理的时间内为空域内全部航班找到较优离场时间和较优飞行路径,还能降低管制员高强度工作的持续时间,使流量更符合实际情况,有效缓解了空域拥挤现象.

改进细菌群体趋药性算法在可用输电能力计算中的应用

针对基本细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法中存在的缺陷进行改进,在基本BCC算法中引入了带有权重系数的细菌变速公式,使算法能较快收敛在几个最优解周围并进行细致搜索,从而寻找到全局的最优解;引入了细菌感知范围的动态调整机制,提高了算法的寻优精度;引入了记录本,把细菌寻优过程中的最优值暂记在记录本里,从而避免了最优值被随机抛弃的情况。文章建立了基于最优潮流的可用输电能力的计算模型,并运用改进的细菌群体趋药性算法来求解该模型。通过以IEEE-30节点测试系统为例进行仿真计算,并与基本BCC算法的计算结果进行了比较,结果表明IBCC算法能以更快的速度得到最优解,其性能明显优于基本BCC算法。

配电网与多微网联合分布式鲁棒经济调度

对于一种混合连接的联合多微网以及配电网的拓扑架构,通过引入虚拟协调器以及互联线等效化,将拓扑分解为具有“部件-子系统-主系统”特征的3层系统,从而便于利用目标级联分析算法分布式求解对应的经济调度问题,同时采用鲁棒优化来处理由可再生能源和负荷带来的不确定性。具体来说,建立的鲁棒经济调度模型采用列与约束生成算法且联合目标级联分析算法进行分布式求解。所提的分布式算法仅需配电网运行商、虚拟协调器代理商和微网运行商各个层级之间的少量数据交换即可求得最优值,有效地保证了不同实体的隐私。最后,在含有6个微网的改进的IEEE 33系统上进行了算例分析,结果表明了所提分布式算法的有效性。

基于自适应遗传算法的可用传输能力计算

在常用的计算可用传输能力(ATC)问题的基础之上,构建了自适应遗传算法的ATC计算的数学模型,能够满足的前提是电力系统静态安全约束,构建出使负荷节点的所有有功增量的和达到最大值时的目标函数。在传统的遗传算法中采用混沌理论,这样做的目的是自适应改进了遗传算法,主要是为了解决传统的遗传算法的不足之处,改进后的遗传算法提高了算法的鲁棒性,对于迭代计算结果突破局部收敛的能力有所提升,采用改进遗传算法求解电力系统的ATC,不但可以大大改善计算特性,也可以有效提高计算效率和计算结果的精度。最后,以IEEE-30节点标准系统为例进行验证,剖析了自适应遗传算法的性能,验证了所建数学模型和自适应遗传算法的有效性,同时分析了自适应遗传算法在电力系统中ATC研究中急需解决的问题。

基于改进遗传算法的可用传输能力对比研究

根据可用传输能力(ATC)问题求解的特点,构建了基于标准遗传算法的ATC优化模型。目标函数为在满足系统的静态安全约束条件的基础上,使受电区域所有负荷节点有功功率增量累加达到最大。并通过对传统遗传算法的改进,采用了自适应遗传算法,并引入了混沌理论,加入了三角函数选择算子,有效改善了ATC的求解特性。最后,以IEEE-30节点系统为例,对遗传算法的性能进行剖析,验证了文中所建模型和算法的有效性。

半导体激光器自动温度控制系统优化设计

本文设计了一种基于C8051F020单片机的半导体激光器(LD)自动温度控制(ATC)系统,该系统在温度采样、热电制冷器(TEC)驱动和PID控制等方面都进行了优化设计,大大提高了温度控制的精确性和稳定性。

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式（IMM）是一种有效的机动目标跟踪算法，但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标（同样适用非机动目标）的跟踪算法，该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测，并通过改变Kalman滤波的相关参数，实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性，同时也避免了对非机动目标的跟踪中，在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统（ATC）的大量模拟实验，验证了该算法的有效性和重大应用价值。

基于改进KMP算法的空管自动化日志分析系统设计

研究并提出一种改进KMP算法,该算法每次比较字符不匹配时,可根据模式串的当前字符特征值U,使得主字符串指针自动前进至U位置,且保持模式串指针在起始位置,加快了字符串匹配速度。利用所研究的算法设计了一套空管自动化日志分析系统,使用KMP算法对自动化系统日志信息进行故障关键字匹配,达到快速定位故障原因的效果。文中详细给出了系统的设计原理与软件设计流程,并进行查询性能分析。实验结果表明:改进KMP算法应用于空管自动化日志分析系统使得查询性能显著优于同类系统和人工查询方式,所设计的系统可高效、准确进行故障查询,在空管单位和地方机场塔台具有广泛的应用前景。

基于协同运行的进离港排序系统的设计

借鉴航空运输一体化思想,利用已有ATC系统和A-SMGCS处理形成的可用信息,应用协同运行概念设计了用于提高机场资源利用率、减轻管制员压力的进离港航班排序系统。从进离场管制现状出发,引入协同运行技术,阐述进离港排序系统运转需要的外部支持,并着重描写了系统的主要功能及要解决的关键技术,该系统的实现有重大的实际意义。