会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

基于模型预测控制算法的配电网源荷跟踪技术_付昊博

随着大量分布式能源接入配电网,功率波动的随机性对新能源消纳能力以及设备的利用率都产生了严重的影响。本文充分利用负荷侧功率的可调节特性,对馈线首端电压进行调节,使负荷功率能够跟踪新能源出力,实现对配电网公共连接点功率的平抑。为保证在配电网经济运行的基础上有效平抑波动性,并消除新能源随机性对控制效果的影响,本文建立了基于日内优化-实时控制框架的源荷跟踪模型。在日内优化层面,以相邻周期公共连接点功率差值和运行成本为目标函数建立优化模型,求解公共连接点功率最优值；在实时控制层面,基于模型预测控制算法并结合日内优化结果,滚动优化求解调压量,从而实现源荷跟踪。最后以广州某工业园区实测数据为例验证了该模型对功率波动平抑的有效性。

  • 2021-05-06
  • 阅读448
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
  • 阅读431
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型_梁晶亮

高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat,APT）是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集,隐匿地实现网络空间的数据窃取。电力网络具有天然的稳定性需求,其覆盖广、涉及面大、灾后损失大。当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题。本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型。通过设计电力网络的全域可信系统模型,采用流形进行安全边界扩散,将碎片化节点进行柔性关联,确保全域安全控制。构建APT攻击的时效模型,实现攻击对可信系统的损害分析。将APT攻击特征等效为蚁群信息素,实现对APT攻击的自动跟踪和适应。通过实际测试表明,蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6%。

  • 2021-05-07
  • 阅读507
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法_王玲

本文针对响应变量取值为（0,1）区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法；然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点；最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。

  • 2021-05-07
  • 阅读670
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

  • 2021-05-07
  • 阅读669
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型_皮骏

利用广义回归神经网络（GRNN）良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度（EGT）进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络（IFOAGRNN）,并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN（fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN）、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法；同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

  • 2021-05-07
  • 阅读689
  • 下载0
  • 10页
  • pdf

基于蚁群算法的无人机任务规划优化模型研究_蒋莎

目的】为了研究无人机在灾情巡查中的航径优化问题。【方法】设计了一个蚁群算法求解该问题,并通过仿真实例进行验证。【结果】无人机的航径优化问题是一种具有多约束条件的复杂任务规划问题,将时效性和均衡性为核心的评价体系考虑到问题中,构建一个双目标优化模型,实现了无人机的外部合理分配和内部航径优化。【结论】仿真结果表明提出的模型与算法在解决无人机巡查灾情飞行航径方面具有一定的应用价值。

  • 2021-05-07
  • 阅读688
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法_孙辉

针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。

  • 2021-05-07
  • 阅读683
  • 下载0
  • 7页
  • pdf