简介：针对煤与瓦斯突出的准确预测与控制，提出了一种基于最大最小蚂蚁系统与BP神经网络相结合的煤与瓦斯突出预测方法，将最大最小蚂蚁系统的全局优化与BP神经网络算法的自适应求解相结合，以煤与瓦斯突出影响因素作为输入量，并寻找最优初始解，减少了在煤与瓦斯预测过程中收敛时间。实验结果表明，该检测方法具有较高的准确性和可行性。

简介：为满足日益严格的环保要求,同时伴随着机组利用小时数的下滑,火力发电厂盈利空间不断被压缩,电厂正在通过优化运行方式、设备技术改造等方法提高生产效率。利用动态规划（DP）算法,使用计算机编制程序确定磨煤机最优运行方式可以降低制粉系统耗电量,提高机组供电效率,该节能降耗的思路和方法具有一定的推广价值。

简介：能量解析在分解综合负荷及提高设备的能量效率方面起到重要作用。当前,能量解析方法主要存在较低准确性和效率问题。论文提出一种基于低频监控数据的多输出极限学习的能源解析方法。该方法的特征映射函数可一次随机生成且无需调整其参数,与支持向量机方法相比,其优化目标函数具有较少的优化约束条件且更易实现。用实际记录的房屋能量数据进行仿真,仿真结果表明：与支持向量机相比,本文方法具有更高的训练速度和分类精度、更少的计算时间和更强的泛化能力。

简介：小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号解决了IMF模态混叠并可靠滤除了高频干扰。基于单相接地故障电流经改进EMD分解出的IMF在不同故障角下展现出不同的特征,分别利用故障时刻低频波形的单调性与线路故障特征能量作为判据进行小电流接地故障选线。基于Matlab/Simulink的配电网单相接地故障仿真验证了该选线方法的有效性。

简介：高频开关动作产生的振荡对对数字采样有一定的影响，以Boost型PFC电路为例，分析了受影响区间，进而提出线性外推的改进算法，最后把此算法运用到一个实验模型中，实验结果证明了该算法的有效性。

简介：简单介绍了整流器空间矢量PWM（SVPWM）控制的原理，就几种SVPWM波的谐波含量，开关损耗进行了比较，同时给出了集成DSP电机控制器TMS320F240实时产生SVPWM的实现算法。

简介：本文从孤岛检测盲区和电流谐波畸变率两种孤岛检测算法有效性评价指标出发，根据算法参数与检测盲区和电流谐波畸变率之间的关系，对主动频率偏移法（AFD）和Sandia频率偏移法（SFS）进行了算法改进，提出一种基于参数自适应的孤岛检测算法。使得在负载发生变化时，能够进行自动参数择优，提高孤岛检测成功率，并减小电流谐波畸变率，最后通过仿真验证了该改进算法的优越性。

简介：提出一种基于智能电子设备（IED）的高容错性的广域后备保护算法，用于变电站间分布式广域后备保护系统。该系统根据保护范围内的故障距离I、II段信息，和故障方向信息通过容错性判别确定故障位置。该算法需要的信息量少，原理简单，可靠性高，在存在各种信息缺失、错误及通信中断情况下仍具备很好的适应性，可极大地提高后备保护系统的性能。

简介：故障树分析法在运用过程中容易产生“维数爆炸”等问题，本文重点研究基于BDD算法的故障树分析法，分析故障树转化为BDD的方法，并基于BDD算法求解顶事件发生的概率以及底事件的结构重要度，最后采用该算法进行算例分析与应用。

简介：电动汽车行业快速发展，因充电而引发的安全事故也时有发生，充电设备和动力电池是事故发生的两大主体。当前对电气安全的考核还处于满足相关标准的层面，缺乏完善的考核评价指标。本文针对电动汽车充电设备的电气安全保护，提出了一种基于综合权重的合格率考核指标，将抽象的电气安全保护能力量化处理，并对一台箱式充电站进行了充电设备电气安全保护合格率的测试，验证了考核指标的有效性。

简介：以某型防爆电机用支架为研究对象,运用ANSYSWorkbench对其进行静态应力分析,得到了最大受力及总变形量,通过模态分析得到了支架的固有频率和振型特征,有利于对支架进行动态特性分析,通过DesignExplorer对支架进行结构优化设计,从而实现支架轻量化设计.

简介：通过研究用户在使用普通键盘进行文本输入时前肢及背部的三块肌肉的表面肌电信号（sEMG），探讨腕托缓解肌肉疲劳的实际效用，为改进腕托以及键入姿势提供更加符合人体工效学的理论依据。实验共测试10名被试者在不使用腕托以及使用三种不同材质腕托的状态下前肢及背部肌肉的表面肌肉信号，并对所得数据进行标准化处理，再使用统计分析软件SPSS对标准化后的数据（NsEMG）进行数据分析。结果表明背部上斜方肌（UT）为键盘操作过程中最易产生疲劳的肌肉，且其肌肉疲劳与腕托的材质使用与否并无关系，而使用布料腕托时指浅屈股（FDS）标准肌电值出现显著差异（P〈0．05）。

简介：粒子群优化（PSO）算法是智能算法的一种，有较好的全局搜索能力，已经被应用于局部阴影条件下的最大功率跟踪（MPPT）当中。但PSO算法的搜素速度慢，收敛不稳定。本文通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出特性曲线提出了改进型粒子群优化算法（IPSO），以变换器的占空比为粒子，初始化时将粒子均匀分散在可能的功率峰值点处，依据迭代次数线性调整惯性权重、学习因子，并通过引入反正切函数，对传统PSO算法的速度更新进行修改，以减小追踪过程的振荡，更快地找到最大功率点，提高收敛速度。最后通过仿真验证了与常规的PSO算法相比，改进的PSO算法具有跟踪速度快、动态响应波动小等特点。

简介：利用最大功率追踪技术（MPPT）来提高太阳能电池板的发电量，是太阳能发电领域的重要研究课题。文中结合实际项目开发，介绍了几种MPPT算法，并在实际太阳能功率优化器上进行了应用。

简介：本文介绍了一种根据电流平均法代替传统滤波器的方法，给出了simulink环境下对应的仿真模型，并对其仿真．结果发现该方法比传统滤波器有较快的动态响应。

简介：对含随机变量的大规模概率潮流问题,若使用Gram-Charlier级数展开式逼近随机变量的概率分布,计算量较大。建立考虑风电出力随机性和负荷波动性的概率潮流模型,并采用Edgeworth通过的Hermite正交矩阵的递推性降低级数高阶展开的计算复杂度,针对级数变换法高次项被舍去影响逼近精度的问题,采用多重线性化的方法通过对系统总有功功率的均匀划分,减小因潮流方程线性化时输入的随机变量的变化范围较大而引起的截断误差。IEEE39节点系统的算例仿真结果验证了本方法的有效性。

简介：根据光伏电池的工程数学模型，在光明强度变化条件下光伏电池输出特性进行了研究。结果表明，光伏电池的输出特性呈非线性，功率最大值只在某一特定点上。分析了传统的电导增量法的特点，提出了改进的电导增量法。实验表明，从跟踪速度和精度方而较传统方法都有提高。

简介：本文提出一种改进的人工免疫算法，免疫算法是根据动物免疫系统的机理设计而成的。对免疫算法的种群采用实数编码的同时引入矢量距的概念保证种群的多样性。实际计算表明该算法有搜索能力强，收敛速度快的优点。

简介：准确的电机参数是无速度传感器交流调速系统设计的前提。运行过程中，由于温度、频率和磁通的影响，电机参数通常会发生变化，特别是，转子电阻和磁链电感的变化直接关系到磁链和转速的辨识精度，影响驱动系统性能。本文通过测量定子电压和电流，基于扩展卡尔曼滤波器（EKF），研究了一种新颖算法，通过将两个基于扩展卡尔曼滤波器模型有机结合，协同工作，实现了对转子电阻、励磁电感、转子磁链和转速在线辨识。仿真和实验结果表明这种新颖的电机参数辨识算法具有较小的辨识误差，可以满足无速度传感器交流调速系统对电机参数准确性的要求。

简介：针对常见的PD型迭代学习控制算法收敛速度慢、收敛精度低的问题,提出了一种具有自适应学习的开环PD型迭代学习控制算法。该算法融合自适应学习和开环PD型学习律,采用自适应因子来优化学习率,通过数学方法证明了其收敛性,并通过仿真验证了算法的有效性。