简介：本文从孤岛检测盲区和电流谐波畸变率两种孤岛检测算法有效性评价指标出发，根据算法参数与检测盲区和电流谐波畸变率之间的关系，对主动频率偏移法（AFD）和Sandia频率偏移法（SFS）进行了算法改进，提出一种基于参数自适应的孤岛检测算法。使得在负载发生变化时，能够进行自动参数择优，提高孤岛检测成功率，并减小电流谐波畸变率，最后通过仿真验证了该改进算法的优越性。

简介：摘要：随着配电自动化的发展，在具体的业务开展中，以电力线通信作为数据通信平台，成本低廉，但是受到配电网特点的影响，在未知的网络拓扑和信道时变之下，使得可靠性下降，没有足够的通信距离。针对这些问题要想解决，只能借助上层通信协议，所以也就提出了自适应的路由算法，以此确保节点间正常路由以及链路修复功能的实现，增加通信距离，确保其可靠性。本文针对电力线通信自适应中继路由算法的相关内容展开具体研究，以供参考。

简介：【摘要】为了提高城市照明系统的智能化管理，本文设计了一套基于无线传输技术的 LED智能监测照明系统。该系统主要通过 GPRS系统技术和 ZigBee传感网络技术，实现了智能控制数据无线传输区域覆盖和照明系统网络智能控制功能。该系统还设计了智能监控算法，实现了照明系统的智能监控功能和智能控光功能。

简介：摘要：本文深入探讨了机电系统中智能控制与自适应算法优化的关键概念与应用。智能控制通过引入模糊控制、神经网络控制和遗传算法等方法，实现系统的学习与适应，为提高机电系统性能提供新思路。自适应算法以实时监测系统状态为基础，通过参数自动调整，应对工作环境和负载条件的变化，提高系统鲁棒性。文章还强调了智能控制与自适应算法的互补性，通过案例展示二者结合应用在智能制造等领域的潜力。尽管面临挑战，如算法复杂性和系统可靠性，但通过算法改进、硬件优化和跨学科合作，可促进机电系统的智能化发展，推动未来工程实践的创新与进步。

简介：摘要针对变电站变压器油中气相色谱识别的要求，设计一套自适应阈值色谱识别的算法。传统的一阶导数法只用斜率阈值来实现色谱峰识别，因此自动化程度低及容易失真。针对这些缺点，本文在一阶导数法的基础上进行了改进，在数据预处理和峰值识别算法的基础上，加入确定合适阈值，结合谱峰曲线以及标准气体的特性对谱峰进行识别。由于算法的阈值参数可以固定，从而保证了重叠峰检测较少地受到人为的影响，进一步提高了色谱识别的准确性。

简介：摘要介绍了一种能很好解决等离子点火系统断弧问题的方案。它通过自适应跟随气压的波动，实时自适应的在一定范围内调整等离子电流设定值，从而研制成功使得等离子发生器不断弧的自适应跟踪算法。确保不会出现因气压波动而断弧。克服了常规等离子点火系统频发的断弧问题。文中详细介绍了该方案和算法的细节。已经在新疆等几个电厂投入使用，取得了良好效果。

简介：针对常见的PD型迭代学习控制算法收敛速度慢、收敛精度低的问题,提出了一种具有自适应学习的开环PD型迭代学习控制算法。该算法融合自适应学习和开环PD型学习律,采用自适应因子来优化学习率,通过数学方法证明了其收敛性,并通过仿真验证了算法的有效性。

简介：在自适应RIO算法基础上提出了一种自适应队列管理算法（EnhanceAdaptiveRIO，EARIO），EARIO对具有不同目标速率的流区别对待，使得网络可以很好地保证各流聚集在共享带宽资源上的公平性，而且算法实现简单。仿真结果表明，EARIO能很好地保证流聚集之间的带宽共享公平性。

简介：在电网集中监控模式中，变压器负载率监视所采用的传统负载率计算方法受变压器中、低压侧开关遥测采样正确性的影响。本文利用调度技术支持系统的网络拓扑分析，引入开关状态参数和主变压器状态参数，提出一种主变压器自适应负载率算法，并通过仿真模型进行仿真验证，结果表明该方法能正确反映变压器负载率，并且不受变压器中、低压侧开关遥测采样正确性的影响，对科学调度、精细监控具有重要意义。

简介：为提高入侵性杂草优化算法（IWO）的种群多样性,使算法在处理高维多峰问题时具有更好的全局收敛性。结合小生境思想提出一种小生境杂草优化算法（NIWO）。该算法根据种群内个体间的欧式距离对杂草种群进行分类,并采用自适应小生境数策略确定分类个数,对种群进行繁殖竞争等其他操作,从而增强种群的多样性,提高算法的全局寻优能力,保证算法的收敛精度。利用4个标准测试函数测试算法的寻优能力,仿真结果表明,无论对于低维还是高维多峰函数,NIWO算法的收敛精度和稳定性都优于标准IWO算法。

简介：

简介：摘要现代社会各种能源的使用密切相关息息相关，对区域能源互联网进行相关的分析和研究显得尤为关键，可以引领能源模式走入一种全新的模式，开拓能源互联网新时代。本文借助计量自动化系统提供的大量电力负荷数据，基于用户群体分析与识别，分类随机森林算法、自适应分类随机森等大数据技术对负荷进行预测，并对不同行业和部门，不同能源结构进行深入的分析与研究与探讨。本研究帮助我们对区域能源互联网进行深入的解读，自适应随机森林算法对负荷预测的精准性有了很大的提高；为云南电网在区域能源互联网的应用贡献出宝贵的理论经验和技术支撑。

简介：摘要谐波污染是一个经久不衰的话题，谐波污染也是长期存在的问题，随着工业中大量非线性负载的投入使用，比如大量的电力电子设备，都严重加大了谐波污染，因此需要认真考虑谐波所带来的问题，而且谐波的进入使得电能质量下降也为各行各业带来一定的困扰。首先，本文介绍了现有几种较成熟的谐波检测技术，并指出谐波电流检测环节是APF中至关重要的一环。

简介：摘要本文介绍一种基于自适应学习机制的接触网导线识别算法，主要应用于地铁线路接触网导线识别，便于进行后续相关几何参数测量检测。该方法以相机成像图像分析为基础，通过训练学习方法获取接触网导线几何和空间分布模型，最终实现识别率高、稳定性强的导线识别算法，同时该算法能适应不同线路成像差异性问题，能快速扩展应用到不同铁路线路检测。通过试验数据对比表明，该种方法检测识别在准确率、稳定性方面都优于传统图像处理算法，同时也满足较强扩展性，具有很好的实际应用价值。

简介：摘要：当今电力系统的规模和复杂性不断增长，对自动化控制技术提出了更高要求。自适应算法以其能够动态调整的特性，在电力系统自动化中扮演着越来越重要的角色。本文着重探讨了自适应算法在电力系统中的应用现状，并分析了通过优化这些算法来提高电力系统性能的潜在方法。文章的目的是为电力系统自动化的进一步发展提供理论支持和实践指导，以期实现更加高效、可靠的电力供应。

简介：实际生产过程中,系统受到环境的影响而产生参数漂移,传统的PID控制算法应用受限.自适应控制应运而生并显示了其强大的控制优势.其中,模型参考自适应控制因其历史最为久远,应用简单而受到广泛的关注.本文将一种新型的模型参考自适应控制应用于单元机组的协调控制.通过仿真实验可以看出,这种方法有良好的适应性.

简介：在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.

简介：针对微型水电站中水轮机组频率波动较大的问题，采用自适应模糊算法对其PID调节器进行优化设计，根据工程实际完成了微型水轮机组系统的数学建模，并应用MATLAB7．0对自适应模糊算法和传统PID算法的控制效果进行了仿真分析和比较，证明运用该算法提高机组受到扰动时动态性能是有效的。

简介：针对遗传算法求解到一定范围容易产生大量冗余迭代、求解精度低,蚁群算法初期信息素匮乏、求解速度慢的缺陷,在电网规划算法中,将遗传算法与蚁群算法融合,在网架规划初期采用遗传算法求解出最优解,通过最优解生成蚁群算法的初期信息素,确定吸引强度的初始值,建立强度更新的模型,从而得到满足电网规划的最优方案。最后通过18节点的算例证明,融合算法在收敛性与寻优性上均得到提高。

简介：摘要当前，遗传算法已经获得了广泛的应用，其作为一种优化成功的搜索算法，其在应用市场上十分畅销。但是，随着技术的发展，此种算法存在诸多的缺陷。例如，容易出现局部最优的问题，或者是收敛速度缓慢的问题等，尤其是在神经网络优化算法方面。文章是对遗传算法的改进进行了详细的研究，对改进遗传算法的神经网络优化算法展开了深度探究。此次探究的主要目的是为了通过对算法改进策略的研究，进而进一步对算法的可行性进行验证。