基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂SIS系统机组负荷优化分配功能模块为应用背景,针对基本粒子群优化算法易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法。并且通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法

针对传统算法预测回转窑煅烧带温度存在精度低、速度慢的问题,提出了基于改进极限学习机(ELM)的回转窑煅烧带温度预测方法。对ELM输入权值矩阵定义了变换系数,采用黄金分割法在给定区间内搜寻变换系数的最佳值,改进了ELM网络参数的确定方式,弥补了随机确定输入权值并且不作调整的缺陷,在保证ELM训练速度的前提下提高预测精度、减小模型随机性。实验结果表明,改进的ELM预测精度高、训练速度快、模型性能优,可满足工况恶劣的回转窑的生产需要。     

风力发电统一变桨距的双模糊控制策略研究

风电机组输出功率有两个主要影响因素,一个是风速的波动性,另一个是不可控性,对该目标的实现带来了困扰,使得传统控制策略在其稳定性控制方面效果并不理想。针对这一缺陷,提出了统一变桨距的双模糊控制策略。该双模糊控制系统的主体部分由模糊PID控制器和模糊前馈补偿器两部分组成。与传统控制策略相比,双模糊控制策略减小了风电机组输出功率的波动范围,降低了控制器参数的调整频率。仿真结果证明了该控制策略的有效性。     

基于BP网络和专家系统的铝电解槽分层故障诊断

针对铝电解槽故障种类繁多和不易诊断的问题,设计了基于BP网络和专家系统的分层故障诊断系统,包括前层分类和后层预报;通过对槽电阻信号的频谱分析,提取了故障特征信息,并对故障进行分类;建立了基于BP网络的前层分类器,用于诊断特征显著的故障;制定了故障诊断和控制规则,完善了专家系统的知识库,根据前层分类结果对余下故障进行诊断;通过制定规则,将前层分类和后层预报相结合,实现了故障诊断系统的整体设计;仿真结果及理论分析表明,该系统可有效预报单一及复合故障,提高故障诊断的准确率,保证铝电解槽工作状况的稳定。