双种群模糊粒子动态优化多能互益微网配置

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为增强风光柴储多能互益微网运行稳定性、降低运行成本,并解决传统微网优化多目标决策随机性大、收敛慢及精度低等问题,提出一种双种群模糊粒子动态优化多能互益微网方法.首先从微网系统可靠性、经济运行性和环保性角度建立多能互益优化模型.然后依据模糊理论对多目标决策函数进行动态优化,避免人为设置权重因素,其中采用双种群惯性权重线性下降粒子分别针对传统粒子群算法中收敛速度慢及易陷入局部最优情况进行改进.算例对比表明,该方法在优化结果合理性及优化效率上均更优,为用户电力增容提供一种安全、经济、环保的策略,具有较好的工程实用性.
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为实现低成本、快速、高精度的电动汽车锂电池健康预测,提出一套基于深度学习模型和ZYNQ硬件平台的锂电池健康预测系统.首先,使用锂电池历史退化数据训练多层卷积神经网络模型,得到模型各层的权重;其次,采用动态精度数据量化策略对各层的模型参数进行量化,有效减少内存占用和带宽需求,进而提升硬件加速器的性能;然后,利用高层次综合工具实现了模型参数在ZYNQ硬件平台的嵌入和部署;最后,整套系统在Xilinx XC7020平台上进行验证.实验结果表明,该系统在实现高精度预测的同时,能够有效降低功耗、降低时延,满足车载条
转向架作为高速列车车体与轨道的连接部位,承载着保证列车在轨道上安全运行的重任.然而,在列车长期服役过程中,轨道不平顺以及轮轨磨耗等原因会造成转向架部件故障,严重影响列车的安全运行.实际运行过程中故障的发生具有随机性,无法将转向架故障诊断简单归类于已知组别分类问题.针对深度学习无法辨别未知故障的缺陷,在卷积神经网络(CNN)中引入随机微分方程(SDE)对转向架已知以及未知故障进行判别.实验证明,随机微分方程网络(SDE-net)不仅能高效分辨出已知故障,还能有效判别出未知故障,且准确率都超过93%.与此同时
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锂离子电池作为一种高效的储能元件,被广泛应用到生产生活的各个领域,其健康状态事关系统的安全性,受到越来越多的重视.基于粒子群优化算法,优化了具有注意力机制的双向长短期记忆网络,实现了锂离子电池的健康评估.首先,考虑到锂电池数据的时序特征,采取了一种双向长短期记忆网络提高预测效果,并且引入注意力机制解决信息过载问题,提高任务处理的效率和准确性.接着,利用粒子群优化算法优化网络模型结构的参数,获得高效的锂电池健康状态估计.最后,引入NASA锂离子电池数据集.实验结果验证了所提方法的有效性.
直流充电站变流器开关器件的开路故障严重影响电站安全运行.考虑充电站运行中不可避免存在着非高斯测量噪声,提出一种基于尺度空间理论的经验小波变换(EWT)和循环熵(CCE)的变流器IGBT开路故障检测方法.首先,分析非高斯噪声对变流器IGBT开路故障的影响;接着,利用改进EWT方法分解IGBT开路故障时交流侧电流信号,通过相关性分析筛选得到有意义的模态分量并重构故障信号;进而,计算其循环熵并映射到循环熵谱中,提取故障特征值.不同故障类型下的实验结果表明,该方法可有效降低非高斯噪声的影响,具有较好的诊断准确性与
针对复杂驾驶环境中智能车辆的路径跟踪问题,提出了一种新型自适应容错学习控制策略.为了便于路径跟踪控制器的设计,首先,创新地将车辆动力学转化为一种参数化形式.在此基础上,考虑到车辆动力系统的欠驱动特性,我们控制器设计中引入一种新型处理非方输入矩阵的方法.该方法不仅拓展了自适应学习算法的应用范围,同时也为处理一般非方动力系统提供了一种新思路.其次,针对行驶过程中车辆损耗或意外可能导致的故障,我们提出了一种容错学习机制.此外,利用Lyapunov理论给出了该控制方法的严格收敛性证明,并通过实例验证了该方法的有效
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城市开发建设逐渐从增量走向存量,国土空间规划对城市土地及规模容量提出了更高的要求.位于城市更新地段,以住宅为主、兼具高比例商业的“多元复合社区”项目出现的频率将会越来越高,这类项目需要平衡更多方面的利益才能取得良好的结果.笔者作为设计总负责人完成的雅居乐中匠金陵花园项目作为典型案例之一,在项目组共同努力下,最后得到了相关方高度认可,并取得了良好的经济效益和社会效益,具有较高的参考价值和借鉴意义.本文详细介绍了该项目前期的限制条件,过程中遇到的各种问题以及解决方法,希望可以通过该项目的介绍为有关从业人员提供
本文深入分析了钢筋检测试验要点,并详细论述了钢筋检测试验中的常见问题,包括试验样品信息源不足、抽样数量不符合规定要求、执行标准选择不当、试验方法应用不当和数据处理不当等问题,并从抽样方案制定、加强检验人员学习与培训、规范试验检验过程等方面提出了建议措施,以期为钢筋检测试验提供参考.
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