简介：为了探讨遗传算法在大型矿用电动轮自卸车油气悬架设计中的应用，对遗传算法的理论和具体应用进行了研究，对车辆的油气悬架的原理进行了分析，建立了油气悬架的数学模型，整车五自由度模型，确定了以车身加权加速度均方根值为目标函数，及约束条件，并利用遗传算法，选择合适的遗传算法参数，在Matlab软件了中进行参数的优化设计。研究结果表明，矿用自卸车的车身垂向加速度均方根值减少了25．6％，意味着明显改善了车辆的振动响应。

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：固态变压器作为能源互联网的核心设备具有电压等级转换和隔离的功能,可以有效地整合分布式可再生能源,但模块级联H桥型固态变压器也存在各个H桥模块之间的均压问题。本文首先研究了单相任意单元数级联H桥固态变压器的SVPWM及其电压平衡控制原理,提出一种固态变压器电压环控制一个H桥直流母线电压,然后通过在SVPWM中增加一个新控制环控制其他H桥的矢量脉冲宽度,从而使其他H桥电压跟随的控制策略来实现各个H桥均压的目的。最后通过仿真验证了所提控制策略的正确性。

简介：随着新能源技术的发展，电力系统网络结构将日趋复杂，区域性供电不平衡和负荷波动较大等问题将导致系统电压跌落现象频发，针对性的治理工作急需开展。动态电压恢复器（DVR）作为一种电压跌落治理设备，可迅速补偿电压凹陷，恢复负荷侧的电压波形，从而使用户端免受影响。本文从分析动态电压恢复器的国内外研究现状为出发点，对动态电压恢复器的电压跌落检测算法、电压补偿策略、动态电压跟踪控制方法和系统控制策略进行了详细分析和比较，为后续研究工作的深入奠定了基础。

简介：针对电力系统低频振荡问题,在运用阻尼转矩对单机无穷大系统分析低频振荡机理与特点的基础上,对低频振荡经验模态分解时存在的端点效应问题进行了理论分析与改进,提出了一种基于端点优化对称延拓法的有效改进EMD分解边界效应的HHT算法对电力系统低频振荡进行辨识。通过对测试信号进行仿真,同时也利用广域FNET监测系统的测试结果进行低频振荡参数辨识及抑制实验,研究了该算法在模式辨识方面的有效性和准确性。仿真和实验表明,基于改进HHT算法的低频振荡辨识方法能快速高精度地辨识出振荡模态信息,并能有效指导电力系统稳定器PSS的配置及参数设计,从而维持电力系统的安全与稳定。

简介：提出了一种填充粒子群算法（FPSO）,用以解决双次级永磁同步直线电机优化设计问题。在有限元分析的基础上,采用支持向量机拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的关系,建立用于优化计算的非参数模型;引入填充函数,对传统粒子群算法进行改进,并采用多峰值函数对算法进行测试,结果表明：FPSO具有良好的快速性和全局收敛性;采用FPSO对电机结构参数进行优化,得到一组最优的电机结构参数。仿真实验表明：采用该算法优化后的电机推力大、推力波动小且峰值电流小,符合电机的优化设计目标。

简介：为了提高风电功率预测精度，针对支持向量机（SVM）模型在风电功率预测中存在的参数选取问题，提出用人工鱼群算法（AFSA）寻找SVM模型的最优核函数参数和错误惩罚因子的优化方法。建立AFSA—SVM模型，结合聚类分析后的数值天气预报（NWP）数据对风电功率进行预测。经仿真实验并与BP、粒子群优化的支持向量机模型对比，AFSA-SVM优化模型在短期风电功率预测中有更好的预测效果。

简介：为了提高风力发电机叶片故障的识别率，利用支持向量机建立风力发电机叶片故障和特征参数之间的非线性关系。在蜂群算法中引入一种动态柯西因子，动态调节蜂群寻优过程中的搜索步长，提高蜂群算法的扰动能力，避免蜂群陷入局部搜索，采用这种动态柯西蜂群算法对支持向量机的参数寻优，建立动态柯西蜂群算法优化的支持向量机模型。采集南方某风场风力发电机叶片的四种工况下的特征数据训练此模型并进行故障诊断，诊断结果表明改进后的蜂群算法优化支持向量机模型能够提高风力发电机叶片的故障识别率，具有一定的工程参考意义。

简介：针对小波变换电压暂降检测算法在谐波干扰条件下的不足，提出了一种基于滑窗小波和二点法的电压暂降算法。该算法首先通过滑窗小波滤除暂降信号中的谐波分量，得到电网基波信号；再利用二点法计算电压暂降幅值比及相位跳变角。实例仿真表明，所提算法不存在因小波系数最大模难以识别而导致的暂降特征量无法计算的问题，能够在谐波干扰条件下准确地检测出电压暂降特征参数，且相关检测结果延迟小于一个工频周期，满足实际工程需要。

简介：以差速轮式移动机器人为研究对象,考虑负载转矩的情况下,为了实现高效精确控制机器人速度和转向的功能,建立了永磁无刷直流电机的数学模型,从电机转速控制出发,设计了基于粒子群算法和蚁群优化算法的PID控制器,自动调整PID参数。结果表明,基于粒子群算法设计的控制器,完全满足设计标准,具有良好的动态和稳态性能,同时证明了该智能优化控制策略的可行性、优越性。

简介：本文在ANSYS仿真计算环境下建立了配电变压器典型油纸绝缘系统模型，施加回复电压测量过程中的电压波形，分析了其在关键时间点的电场分布特征。应用集总电路分析了回复电压的产生原理，通过理论公式解析了多参数扩展德拜模型，并在Matlab／Simulink平台上将德拜参数模型推广至多支路集总参数电路。提出Simulink—PSO联合算法实现了德拜参数的非线性拟合，定量分析了集总参数对极化谱的影响规律。研究表明：场一路模拟分析发现回复电压测量中存在暂态变化过程，且油纸复合绝缘界面处电荷迁移是状态参量存在暂态过程的主要原因，为油浸式配电变压器绝缘状态监测提供了一定的理论指导。

简介：最大功率点跟踪（MPPT）控制可以使光伏模块最大程度地输出功率，因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略，利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测，解决了恒压控制法误差较大的问题；利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化，克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点；将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中，然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境，结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。

简介：利用电流与空间磁场的对应关系，将电弧视为具有变弧径多条电流线集合。基于毕奥萨伐尔定律，通过正演分析获取组合电弧电流线在空间的磁场分布。为简化问题复杂度，考虑电弧未入栅片的阶段，利用多种群遗传算法优化目标函数求解电磁逆问题非线性方程组，以确定电弧空间位置。在上述基础上，为解决逆问题不适定性，采用截断奇异值分解法反演电弧电流分布，并通过GCV准则获取正则化参数。反演结果有助于理解开关电弧的物理特性。

简介：次同步振荡采集信号中含有的高斯白噪声，经过滤波处理后会转变为高斯色噪声。针对传统辨识方法在同时存在色噪声和白噪声环境中辨识精度不高的问题，本文从减少噪声的角度提出以实测信号的四阶混合平均累计量（FOMMC）的对角切片来代替实测信号，并结合总体最小二乘一旋转不变技术参数估计（TLS—ESPRIT）算法进行次同步振荡模态在线辨识。仿真结果表明，FOMMC—TLS—ESPRIT能够从强噪声环境中有效辨识次同步振荡模态，为次同步振荡的抑制奠定基础。