布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测

针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题,建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构,运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数,结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析,可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高,证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.     

铁路路基动力测试数据分析实验教学设计

在实验教学改革的背景下,采用"科学研究与实验教学相结合"思路,依托列车荷载作用下路基动力响应测试数据分析方法,结合Origin软件集成的绘图和分析功能,进行了铁路路基动力测试数据分析的实验教学设计,介绍了实验教学的流程和内容,针对教学内容进行了详细阐述并给出了操作案例.实验教学在传授传统专业知识的基础上,采用了新的实验...     

特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究

非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,...     

可预见大客流下的跳停轨交列车时刻表优化

在某些特定情况下,轨道交通系统内会出现可预见性大客流,对列车正常运营产生冲击,此时需要及时对列车时刻表进行调整,必要时可要求部分列车在一些站点选择跳过停止,以为大客流站点提供更充足的运能.基于此,在单条轨道交通线路上,提出了一种可跳停的轨道交通列车时刻表优化模型,以容量、链接、安全前进和可行域等作为主体约束,优化乘客总...     

基于实测数据的高铁候车厅声环境特征分析

为探究人群活动噪声、公共广播声及列车经过时的噪声对高铁候车厅声环境的影响,以1个高架候车厅和3个线下式候车厅作为研究对象,采用现场实测的方式分析了这3类声音的声压级、频谱特性以及影响因素.结果表明,人群活动噪声的A声级与候车厅内的旅客数量成对数关系.广播声能量主要分布在500～1 000 Hz的中高频率段,且信噪比为6.9～11.1 dB.列车经过时的噪声频谱曲线中,100 Hz以下存在明显的低频噪声峰值,此时的噪声能量超过相关标准限值,且对线下式候车厅的影响要高于高架候车厅.研究结果有利于进一步了解高铁候车厅声环境规律,为改善声环境提供参考意见.     

基于热舒适的空调系统变水温节能

为研究部分负荷下满足建筑所有房间热舒适要求的空调系统变冷冻水温优化运行策略及其节能潜力,以某办公建筑为研究对象,构建了空调末端仿真模型.并基于最不利房间的负荷变化研究不同负荷率下冷冻水温变化对室内舒适度的影响规律,提出了基于房间负荷率变化的空调系统最佳冷冻水温分时段优化运行策略并进行节能分析.结果表明:为保证室内环境满足热舒适要求,当房间最大负荷率低于60%时,冷冻水供水温度可提高至15℃,若房间负荷率长时间高于85%,冷冻水温需维持在7℃;在供冷季采用提出的变冷冻水温优化策略运行,相比按7℃定水温运行,冷水机组能耗最少可节约12.6%,因而具有较好的节能效果.     

外用碳酸氢钠在高水平足球运动员高强度间歇训练期的试验

碳酸氢钠对提高运动员竞技表现水平和缓解运动疲劳有较好效果,但运动员口服碳酸氢钠会有碱中毒、肠胃反应、心律失常等副作用,从而无法在竞技体育中广泛应用。目的：研究碳酸氢钠经皮肤外涂给药对男子足球运动员的高强度间歇训练期间血清指标和延迟性肌肉酸痛的影响。方 法：选取16名高水平男子足球运动员为研究对象,每天为其分别涂抹碳酸氢钠外用乳剂和安慰剂乳剂后,分别在7天高强度间歇训练后对训练后的主观疲劳程度和下肢延迟性肌肉酸痛程度进行统计,对训练前后血乳酸、肌酸激酶、尿素氮、血红蛋白等血液生化指标、训练期的训练刺激量、最大心率、能量消耗、有氧和无氧训练效果指标,跑动距离、跑动速度、加速度、高速跑距离、总负荷等运动表现指标进行分析。结 果：在一次高强度间歇训练前后,实验组相比对照组,血乳酸升高数值显著降低（p< 0.05）,肌酸激酶升高数值增高,血尿素氮升高幅度降低;在7天训练期,相比于对照组,实验组的下肢DOMS和RPE总体水平显著降低（p< 0.05）,下肢DOMS数值在第2天和第6天显著下降（p< 0.05）;在反映训练强度和训练效果的TRIMP数值上,实验组的总体水平高于对照组,且变化幅度更小。实验组运动员训练的无氧训练效果、EPOC峰值、最大心率、能量消耗相比于对照组均有所提升,其中最大心率、无氧训练效果有显著性提升（p< 0.05）。结 论：碳酸氢钠的外涂给药可以显著降低足球运动员高强度间歇训练带来的肌肉延迟性酸痛,并显著降低高强度训练产生的血液血乳酸浓度升高,有利于高强度训练后的无氧训练效果提升,使得运动员心率储备能力和快速恢复能力的增强,从而促进专项运动能力的提升。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法

针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。