基于克隆算法的船舶配电网络故障恢复研究

配电网络是连接船舶电站和船载用电设备的桥梁,其安全性、可靠性决定了船舶的正常航运。船舶配电网络的故障恢复是指利用分段开关和联络开关的功能,改变整个配电网络的结构,进而避开故障节点使配电网络恢复正常。本文系统介绍克隆算法和模拟退火算法,进行船舶配电网络的故障恢复多目标重构计算,并在此基础上研究了船舶配电网络的故障恢复技术。     

大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析

电力网络输电线路一旦出现异常,将直接导致船舶上各设备运行受到影响。为此,进行大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析研究。该研究首先利用故障录波装置采集电气量信号,然后利用基于小波能量熵的方法提取特征,最后利用BP神经网络构建识别模型,自动识别船舶电力网络输电线路异常类型。结果表明,所研究方法应用下,得到的识别结果与人为设置的异常类型一致,证明了所研究识别方法的有效性。     

惯性粒子算法在船舶电力网络重构中的应用

海上船舶电力系统在出现故障无法供电时会导致船舶难以行驶与无法作业,必须在此情况下对电力网络结构进行重新构建,确保重要功能部件的恢复正常供电。为实现船舶电力网络的重构,本文对船舶上配置的一种电力网络的结构形式进行分析,并据此研究在电力故障时实现网络的重构数学模型。基于经典粒子群算法分析研究惯性加权粒子群算法在电力网络重构上应用。最后,以一种电力网络拓扑形式为仿真对象,对本文算法在电力网络重构进行实验,结果证明惯性粒子群算法能够构建合理的电力网络重构方案。     

船舶电力网络的模型参考自调节控制技术

船舶电力网络是船舶动力的核心组成部分,当船舶网络中某些单元发生故障或异常时,可能会导致整个船舶电力网络异常甚至崩溃。在船舶控制系统中引入模型参考自调节控制技术以提高船舶电力网络的稳定性和运行性能。本文对模型参考自调节控制技术进行深入研究,在此基础上,提出了改进的K-means聚类算法。     

基于LSTM-FCN神经网络的船舶电力系统故障识别方法

船舶电力系统拓扑结构日趋复杂，故障种类繁多且不易区分。为确保继电保护动作的正确性，本文基于船舶电力系统故障录波数据，利用全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)在局部特征提取上的优势，以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)在时序特征提取上的优势，提出了一种基于改进LSTM-FCN网络的故障诊断模型，并应用于船舶电力系统故障识别。依托PSCAD/EMTDC仿真软件对典型船舶电力系统各种故障进行仿真，通过小波变换对采样信号进行预处理。实验结果表明：本文所提出的故障诊断模型能够很好地对船舶电力系统故障进行分类识别。     

梯形船舶电力系统网重构模型及算法设计

船舶电力系统网络是船舶内部重要的输配电网络,负责为各种船载设备、仪器和系统提供动力和能源,是整艘船舶中最不可或缺的部分。在船舶日常航行中,电力系统网络往往会出现多种故障,由于船舶电力系统网络的特殊构造,局部的故障往往会对网络的其他部分产生较大的影响。为避免这一情况的发生,通常采用网络重构的方法,隔离故障网络和正常网络,使得电力网络能够不受局部故障的影响,继续为其他设备和仪器提供电力。本文对梯形船舶电力系统网络进行研究,提出一种固定费用网络流模型,并设计相应的解决方法,证明本文提出的方法能够有效解决梯形船舶电力系统网络的重构问题。     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

船舶电力系统故障恢复中免疫克隆选择算法研究

在船舶电力管理系统中,网络故障恢复能力作为至关重要的一项内容,正受到越来越多的关注。如果船舶在航行过程中,电力系统中的某个部位发生异常,此时电力恢复系统会快速定位故障的位置和种类,采取进一步的措施防止故障扩大,避免影响船舶的安全航行。本文首先研究船舶电力系统故障恢复系统中的主要组成部分,介绍其关键功能,并采用免疫克隆选择算法对故障系统中的核心功能进行数学建模。通过仿真实验,本文提出的免疫优化算法能够快速排除系统故障,取得了良好效果。     

利用多Agent算法进行船舶电力系统网络重构模型研究及仿真

船舶电力系统(SPS)的网络重构通常用于船舶电网的输配电,故障恢复等,是一种重要且常用的电网控制技术。船舶电力网络重构可以被抽象为具有多目标和多约束的典型非线性离散优化问题。本文根据SPS的特点,建立SPS的简化网络模型和重构数学模型。提出一种多代理和粒子群优化(MAPSO)算法,给出该算法的算法流程和实现方法。分析验证结果表明,MAPSO可以有效重构船舶电力系统。     

船舶配电故障恢复系统设计

针对传统船舶配电故障恢复系统存在故障恢复性能较差的问题,设计一种新的船舶配电故障恢复系统,该系统的硬件配置为通信模块。通信模块的构成为2台前置机、1台交换机、2台通信服务器、数字隔离板、解调调制板。系统的软件构成包括故障负荷统计模块、故障恢复模块以及数据支持管理模块。其中故障负荷统计模块主要利用状态估计法获取负荷母线实时的网络潮流与负荷情况,计算船舶配电故障的具体失电负荷;故障恢复模块主要通过舰船配电故障的实时过载处理实现配电故障的恢复;数据支持管理模块主要由基础数据管理单元、二次装置故障数据管理单元构成。通过硬件与软件相结合实现船舶配电故障恢复。为了证明该系统的故障恢复性能较好,进行该系统与传统系统的对比实验,实验结果证明该系统的故障恢复性能优于传统系统,实现了性能提升。