一种基于杜鹃搜索算法求解非线性规划模型的方法和装置

    公开(公告)号:CN104834957A

    公开(公告)日:2015-08-12

    申请号:CN201510259313.3

    申请日:2015-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法求解非线性规划模型的方法,包括:A、随机生成m个鸟巢并计算每个鸟巢的适应度;B、随机选择一个鸟巢,通过执行列维飞行产生一个新鸟巢,并计算新鸟巢的适应度,若新鸟巢的适应度大于原鸟巢的适应度,则用新鸟巢代替原鸟巢;C、随机选择m×Pa个鸟巢,通过执行基于正弦载波的列维飞行产生m×Pa个新鸟巢,计算新鸟巢的适应度,并用新鸟巢代替原鸟巢;D、获取适应度最高的鸟巢,若该鸟巢的适应度大于当前最优鸟巢的适应度,则将该鸟巢存储为当前最优鸟巢;E、判断迭代次数是否达到预设门限值,若是,将当前最优鸟巢作为最优解输出,否则,返回步骤B。本发明还公开了一种与所述方法对应的装置和包括该装置的计算设备。

    一种有源配电网的规划方法及装置

    公开(公告)号:CN104268682A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410484076.6

    申请日:2014-09-19

    CPC classification number: G06Q10/06313 G06Q50/06 H02J13/0006

    Abstract: 本发明公开了一种有源配电网的规划方法及装置。所述规划方法包括:以综合经济费用最小为目标、以表征系统网络拓扑结构以及馈线线型的第一向量为控制变量,建立有源配电网的网架规划模型;以DG与有源配电网网架之间的“潮流-电压-网损”综合协调度改善程度最优为目标、以表征系统中DG的安装位置以及在该安装位置的配置台数的第二向量为控制变量,建立有源配电网的DG配置模型;采用预定算法对网架规划模型和DG配置模型进行迭代求解,得到第一向量和第二向量的最优解,并将该最优解作为有源配电网的规划方案。本发明从分布式电源和网架结构整体协调规划的角度出发,使配电网在总体上具有良好经济性的同时,实现DG与电网发展的最优协调。

    电网安全性水平评估方法

    公开(公告)号:CN101800426B

    公开(公告)日:2012-11-07

    申请号:CN201010136966.X

    申请日:2010-03-31

    Abstract: 本发明涉及电网安全性水平评估方法,首先确定假想事故集,依次断开假想事故集中的元素;断开某一元素后,对系统进行拓扑结构分析、潮流计算,然后计算电网失负荷风险评估指标、电网过负荷风险评估指标、电网低电压风险评估指标和电网电压崩溃风险评估指标;重复上述过程,直到所有假想事故集中的元素都计算完毕;再计算系统单项风险评估指标和系统总风险评估指标;本发明将风险理论和效用理论引入到对电网的安全性评估之中,从不同侧面对系统的安全性进行“分诊”,并进一步应用层次分析法(AHP)得出整个系统的风险评估指标,所得结果简单、清晰明了,具有较好的区分度,能体现不同偶然事故的发生可能性和其所造成的后果严重程度。

    一种基于1D-CNN和GRU-SVM的控制器模块智能BIT设计方法

    公开(公告)号:CN112000084B

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202010927835.7

    申请日:2020-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于1D‑CNN和GRU‑SVM的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法,属于重型燃气轮机控制系统智能BIT领域。针对智能BIT设计方法和常规BIT虚警率高的问题,提供了一种利用1D‑CNN模型和GRU‑SVM模型实现重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT诊断、降虚警的方法。利用控制器模块中功能电路的历史数据训练1D‑CNN模型,根据1D‑CNN能够直接处理时间序列信号的特点,更高效率地对含有故障的信息进行特征提取以及故障分类和定位,并在1D‑CNN识别结果的基础上利用GRU对BIT智能诊断的结果进行预测,依据时间特征处理1D‑CNN输出的BIT信号并送入SVM进行分类,过滤虚警,从而有效解决了现有常规BIT虚警率高的问题。

    一种基于多任务特征共享的重型燃气轮机状态监测方法

    公开(公告)号:CN114757283A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210403503.8

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于多任务特征共享的重型燃气轮机状态监测方法,属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机运行工况识别、健康状态监测以及运行性能预测效率低且准确性不高的问题,利用卷积神经网络和门控循环单元神经网络提取燃气轮机运行数据的空间和时间特征,将提取到的深层特征融合、共享,利用多任务联合训练,建立基于生物激励神经网络的多任务模型,实现对运行工况的正确识别、健康状态的实时监测以及运行性能的准确预测,提高重型燃气轮机运行的安全性和可靠性。

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