- 彭赛;谭爱国;王海文;廖红华;钟建伟;杨永超;田相鹏;
为实现对叉指电极式传感器响应目标的全局优化,提出了一种基于改进鹅优化-最小二乘支持向量机(IGOOSE-LSSVM)的近似模型与非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA)的联合优化方法。分析了IGOOSE-LSSVM近似模型和NSWOA算法的建立原理,搭建了叉指电极有限元模型,并选择好所需优化的结构参数;在电极仿真模型的基础上通过拉丁超立方样本采样构建了近似模型的样本数据集,将样本数据输入到IGOOSE-LSSVM模型中进行训练以此得到所需的近似模型;联合近似模型与NSWOA算法,以叉指电极输出电容最大、电极尺寸最小为优化目标,求出了叉指电极的最佳参数优化组合,并对所得结果进行了对比验证。实验结果显示:所建立的近似模型能较好地拟合出电极输出电容与电极尺寸,其相关性分别达到0.995 1与0.995 6;联合优化方法相比正交试验其输出电容提高35.61%,输出电容响应灵敏度提高50.96%,电极尺寸减小43%。
2025年06期 No.330 1-7+55页 [查看摘要][在线阅读][下载 1205K] [下载次数:11 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 李文华;顾月霞;谷金洋;李国全;李阳洋;徐梓霖;
给水泵系统是热电厂中不可或缺的设备,对其进行状态趋势预测有助于维持热电厂的正常运行。为降低因给水泵系统故障造成的损失,在主成分分析(PCA)的基础上建立了粒子群优化(PSO)算法、长短期记忆网络(LSTM)的混合模型对给水泵系统进行状态趋势预测和故障预警。该方法采用PCA对多维参数进行降维处理,提取出主要特征;将提取的特征参数输入到经PSO优化后的LSTM模型中,当预测结果超过阈值时给出预警。实验结果显示,PCA-PSO-LSTM模型拥有较高的预测精度和较好的稳定性。
2025年06期 No.330 8-13页 [查看摘要][在线阅读][下载 1181K] [下载次数:15 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 杜嘉诚;史明明;李斌;姜锋;倪俊贤;
为了实现含高渗透率光伏的配网与主网协同无功优化运行,针对光伏出力的波动性,提出了一种新型的主配网协同优化方法。建立负荷和光伏出力的概率模型,使用半不变量法和Gram-Charlier级数结合的概率潮流算法实现对节点电压的快速统计;将主配网分解并考虑互相支撑作用,对粒子群算法进行改进,并将概率潮流计算嵌入算法中进行电压优化。构建主配网算例进行仿真,结果表明,计及光伏波动性的主配网协同优化方法能够更有效实现含高渗透率光伏的主配网的优化运行。
2025年06期 No.330 14-18页 [查看摘要][在线阅读][下载 1178K] [下载次数:10 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 汪楚皓;郭航;
电动汽车充电负荷的随机性波动对电力系统的安全稳定性带来挑战,提出了一种基于电动汽车充电负荷变动速率与人工智能算法结合的短期预测方法。分析了电动汽车充电负荷的历史数据,提出了一种反映充电负荷速率变动特征的指标;结合时空卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)构建了预测模型,对充电负荷进行精准预测。实验结果表明,该方法能够有效研究区域内电动汽车用户的充电规律,对充电负荷峰谷态势的预测表现出较高的准确性,为深入分析用户充电行为模式、准确预估短期充电负荷提供了重要技术支持,对提升电力系统运行效率与稳定性具有重要意义。
2025年06期 No.330 19-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 1177K] [下载次数:33 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 黄素娟;贺丽平;吴爽;冯秋侠;
大量分布式光伏的接入,使配电网电压问题更加凸显的同时也为配电网提供了可控资源。为充分挖掘有源配电网的调节潜力,实现全过程电压控制,提出一种包含接入前电压评估、日前网络重构、日内电压调节的多时间尺度有源配电网电压控制系统。光伏接入前的电压估算为合理规划分布式光伏接入提供依据,光伏接入后,日前基于净负荷进行网络重构,日内基于灵敏度进行电压调节,从而实现电压越限控制。提出的电压估算方法及灵敏度计算方法充分考虑工程实际情况,计算简单、计算量小,通过某10 kV配电网的算例分析,表明该方法准确度较高,能够满足工程应用。
2025年06期 No.330 24-28+71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1171K] [下载次数:17 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ]