国家自然科学基金(61170024)
- 作品数：27 被引量：173H指数：8
- 相关作者：方彦军唐猛方源孔政敏贺瑶更多>>
- 相关机构：武汉大学广东电网公司平顶山学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理文化科学更多>>
- 基于控制棒调节的核电机组调峰仿真研究被引量：2
- 2012年
- 以1 200 MW压水堆核电机组为研究对象,研究了机组功率补偿棒组控制系统模型,建立了功率棒棒位控制系统模型;结合控制系统工作特性和经验公式,对各模块函数进行MATLAB仿真,得到调节功率时棒速和棒位偏差的变化曲线。由曲线得到结论:利用控制棒调节能使机组输出功率达到设定值,调节过程中功率变化平稳,功率峰误差移动在可接受范围内,达到了理想的控制效果。此外还对该方法的适用范围进行了探讨。
- 方源陈世和方彦军
- 关键词：核电机组功率控制控制棒MATLAB仿真
- 基于改进遗传算法的堆垛机调度路径建模与优化研究被引量：11
- 2015年
- 为提高广东电网计量检定中心自动化立体仓库的堆垛机出入库作业效率,详细分析了堆垛机出入库的作业方式,建立了数学模型,提出了一种基于改进遗传算法的路径优化方法。该方法在寻找全局最优解时引入了贪心交叉算子和高斯变异算子,提高了该算法全局的搜索能力。仿真实验结果表明该方法能提高堆垛机出入库作业的效率,在路径的优化方面达到了满意的效果。
- 卞和营方彦军
- 关键词：自动化立体仓库堆垛机遗传算法
- 基于径向基函数极限学习机的短期负荷预测被引量：7
- 2018年
- 负荷预测对电网规划和售电市场调控具有重要意义。由于电力负荷与天气、日期、区域等多个因素密切相关,存在较强的不确定性和非线性特征,导致传统方法的负荷预测精度较低。为了提高负荷预测精度,提出基于正交投影径向基函数极限学习机(OPRBF-ELM)的短期电力负荷预测算法。该算法将ELM的隐含层节点替换为径向基神经元,基于训练误差二范数最小化准则,采用正交投影计算输出权值向量,并在核函数的数量取值范围内索引获取使得训练集均方根误差(RMSE)最小的预测负荷结果。算法预测过程中只需要设置网络的径向基神经元(RBF)个数,不需要调整输入权值及隐含层偏差,且正交投影能较好地消除输入样本特征之间的相关性,快速有效得到输出权值向量,从而提高负荷预测精度。以我国某省电动汽车用电领域的负荷数据作为标准样本进行仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性,与支持向量机(SVM)和传统RBF-ELM相比,该算法的预测精度高、泛化能力强,具有广泛的实用性。
- 李伟徐晓寅夏坤赵子齐吕何孔政敏
- 关键词：正交投影径向基函数极限学习机电力负荷
- 电能计量设备检定中心智能立库调度优化研究被引量：3
- 2014年
- 为有效解决电能计量设备检定中心智能立体仓库的出入库作业调度优化问题,提出了一种改进的人工鱼群算法(AFSA)。针对系统出入库作业的特点,设计了一种包含轨道引导小车(RGV)的升降机在各阶段选择信息的编码和解码方法。将记忆行为和个体交流行为引入算法,并采用自适应步长和视野范围来避免算法陷入局部最优,加快算法的后期收敛速度。结果表明,该改进算法收敛速度更快、优化率更高、得到的解最优,具有较强的实用性和鲁棒性。
- 孙卫明方彦军肖勇唐猛
- 关键词：电能计量升降机调度优化
- 多通道网络化系统跟踪性能极限被引量：2
- 2013年
- 本文基于白噪声和编码影响研究多通道网络化系统跟踪性能极限.网络化系统的跟踪性能指标是通过跟踪误差的能量来定义的,采用谱分解技术和范数矩阵理论得到多通道网络化系统跟踪性能极限的下界表达式.研究结果显示了对象的固有特性(非最小相位零点、零点方向、不稳定极点和极点方向)和多通道的编码器及白噪声决定网络化系统跟踪性能极限;同时也说明了多通道网络是如何影响系统跟踪性能极限.仿真结果验证了该结论的正确性.
- 詹习生关治洪吴杰张先鹤吴博
- 关键词：多通道网络化系统性能极限
- 基于PSO-SVR的飞灰含碳量软测量研究被引量：8
- 2013年
- 针对飞灰含碳量测量的研究现状和不足,采用基于粒子群优化的支持向量回归法对飞灰含碳量软测量展开建模研究,该方法利用粒子群算法的寻优功能,实现支持向量机模型的参数优化,使模型具有良好的预测能力。以大唐潮州电厂1000 MW超临界机组为研究对象,将现场采集数据分为训练数据和测试数据,分别用来辨识飞灰含碳量软测量模型和检验模型的泛化能力。仿真结果表明,飞灰含碳量软测量模型仿真输出与实际输出基本吻合,验证了模型的有效性和泛化能力。
- 贺瑶方彦军
- 关键词：飞灰含碳量支持向量回归粒子群软测量
- 时序动态关联规则挖掘中趋势变化与预测被引量：2
- 2015年
- 针对时序动态关联规则挖掘中,支持度向量在时间特性上不宜观察其整体变化趋势与预测问题,提出了把小波变换应用到动态关联规则挖掘中,并建立自回归模型预测其整体趋势变化。该方法首先利用小波技术对挖掘出的动态关联规则支持度向量进行变换;其次,通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分,同时利用近似部分观察其整体趋势变化;然后对两个部分分别进行重构,并利用自回归预测模型对重构的两个部分进行预测和累加,从而得到最后的预测结果,并用绝对误差检验其预测的精准度;最后实验证明其预测精度较高。
- 赵昊汪涛许凡方彦军
- 关键词：小波变换动态关联规则自回归模型
- 分时电价下核电机组调峰的经济性探讨被引量：4
- 2012年
- 针对核电站逐步参与并网调峰的需求的问题,对分时电价下核电机组的经济性进行研究。通过分析核电机组运行的技术和经济特点,分别建立了发电机组频繁变动上网电价调峰损失计算模型、调峰损失与负荷比、调峰经济性系数的调峰模型,并对模型进行优化改进,获得调峰临界电价系数与负荷比、调峰系数之间的关系曲线。仿真曲线的分析结果表明,所建经济分析模型能正确表达核电经济效益与调峰负荷比之间的关系,为制定核电分时电价提供了真实依据。
- 陈世和方彦军方源
- 关键词：核电机组调峰分时电价
- 基于MMAS算法的计量检定中心仓储堆垛机拣选路径优化被引量：5
- 2013年
- 针对省级电网计量检定中心的自动化立体仓库,研究了堆垛机拣选路径优化问题.根据检定中心运作的实际情况,分析自动化立体仓库拣选的工作特点,构建含装箱约束条件的堆垛机拣选作业路径最短的数学模型,分别采用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法进行求解.利用最大最小蚁群算法的信息素初始化机制,可有效克服基本蚁群算法过早陷入停滞状态而出现局部极值的问题,对于求解自动化立体仓库拣选路径优化问题具有很好的效果.Matlab仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,最大最小蚁群算法所求得的解性能更优,能有效提高自动化仓库拣选作业的工作效率.
- 方彦军谢宜净
- 关键词：自动化立体仓库蚁群算法
- 基于物联网技术的电能智能计量分层协作系统研究被引量：3
- 2013年
- 提出了一种物联网构架下电能智能计量分层协作体系,由感知层、网络层和应用层构成。在感知层中,采用UHF RFID和传感技术来感知电量参数的变化,获取电能信息;在网络层中,构建一套异构网融合方案,实现不同网络协议的转换,并将计量信息实时可靠地传输给应用层主站系统;在应用层中,提出基于k-means聚类算法的主站海量数据挖掘技术,研究了ORM技术将数据对象持久化到数据库,实现异构数据的集成。指出所提出的物联网构架下的电能智能计量分层协作体系解决了传统电能计量的低效问题。
- 方彦军韩玲肖勇孔政敏
- 关键词：物联网智能电网RFID无线传感器网
