基于克隆算法的舰船区域配电系统故障恢复算法

舰船电力系统的网络重构是故障后恢复系统、提高舰船生命力的重要途径之一.故障恢复在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.为了提高区域配电系统故障恢复算法的准确性和快速性,针对舰船区域配电系统的特点,建立了重构数学模型,提出了一种克隆算法对其进行求解;通过选择亲和力高的抗体并且对亲和力高的抗体分别进行克隆来有效地加快收敛速度.理论分析及实例证明,克隆算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大的提高.     

现代舰船区域配电

文章通过对舰船传统配电技术和区域配电技术的比较,并以美国海军DD(X)舰配电系统为例,介绍了现代舰船的区域配电技术,分析了区域配电通过改善供电的连续性,在提高舰船生命力方面所起的作用.     

舰船环形区域配电网络结构可靠性分析

伴随新兴技术的应用,现代舰船配电网的拓扑结构多种多样,而舰船电网结构是关系舰船性能的关键因素,需要从可靠性角度进行严格的论证分析.本文以环形区域配电系统为模型,设计了3种区域内部配电网结构,并借鉴陆地上电网可靠性评估成果,采用网络等效简化思想,对所设计配电网结构与传统干馈式单母线配电结构的可靠性指标进行定量计算和分析比较,从而选择出高可靠性的区域配电网结构.     

基于直流区域配电的舰船综合电力系统智能保护方式研究

相对于传统的舰船电力网络,直流区域配电电力网络具有容量大、电能密度大、网络拓扑结构复杂等特点.本文分析了基十时间电流原则的传统保护方法对于直流区域配电电力网络保护的局限性.并从系统论的角度分析了智能保护系统的结构和功能,即数据采集和实时数据库系统实现故障信息的采集、处理,专家系统调用实时数据库、专家数据库,输出决策指令,执行系统快速实现对网络的重构,保护.实例分析表明了该保护方法实现了较好的保护功能.     

复杂结构船舶配电系统故障恢复算法

利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。     

舰船事故配电系统优化设计

分析了国内外舰船事故配电系统的现状，并着重对国内新型舰船的事故配电系统优化设计作了介绍。     

一种舰船直流区域配电系统故障定位方法

短路故障对舰船电力系统危害极大,必须对系统中出现的短路故障迅速定位并及时排除,以减少损失。针对直流区域配电这一新型配电方式,提出了一种采用故障特征集匹配来进行故障定位的方法。经仿真试验验证,该方法可以快速定位故障位置,为及时排除故障保证舰船电力系统的安全运行提供了必要的技术支持。     

区域配电网络在舰船电力推进系统中应用与发展

舰船配电网络结构是关系舰船电力系统可靠性的关键因素,现有舰船配电网络结构已不能满足未来舰船电力系统发展的要求.本文介绍了目前舰船配电网络结构,指出了现有配电网络结构中存在的不足,然后总结分析了区域配电的特点,提出区域配电将是未来舰船配电网络的发展方向.     

基于图论理论的舰船配电网故障恢复算法

提出基于最小生成树理论和分割分层拓扑模型的舰船配电网故障恢复快速算法,利用图对实际配电网进行符合图论要求的简化,给出舰船电力系统的配电网络分割分层拓扑结构,建立综合了舰船负载优先级、开关动作次数最少、电网可靠性最高为目标的数学模型。考虑了线路容量限制、配电网连通性及节点电压约束的约束条件。理论分析及实例证明,算法充分利用舰船配电网监控系统中的实时信息,能提供最优解,直接控制相关开关动作,具有明确的可操作性。     

基于改进型遗传算法的舰船舱室布局优化

从布局优化角度分析求解舰船舱室的布局问题,以生活区舱室为切入点,借鉴二维FLP问题的理论和方法,对舱室布局进行分析和模型简化,并进一步分析和构建优化的数学模型。在数学模型构建过程中,定义舱室序列变量、目标评价函数和布局约束。对基本遗传算法在编码方式、遗传算子和流程框架上均做出适应性改进,并用于优化和求解该数学模型,最终输出Pareto舱室序列解集。理论和实例分析表明,所提出的改进型遗传算法能有效解决生活区舱室的布局优化问题。     

多Agent粒子群算法在船舶电力网络重构中的应用

根据船舶电力系统自身所具有的特点,结合智能控制算法以及多Agent技术在电力系统的应用,本文提出了一种基于粒子群算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的拓扑模型以及数学模型。在粒子群法的基础上,给出多Agent系统的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例进行验证分析。     

多智能体遗传算法在船舶电力网络重构中的应用

船舶电力系统故障恢复的网络重构问题可以抽象成为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题.根据船舶电力系统特点,结合多Agent在电力系统的应用,提出了一种基于进化遗传算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的含有节点—支路的馈线拓扑模型和目标供电最优的数学模型.在遗传算法快速寻优能力的基础上,结合进化算法的方向性和反馈性,得出多Agent船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例与普通遗传算法比较分析,验证了其良好的可行性.     

基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究

在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出一种船用集装箱装载优化问题的改进遗传算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

改进差分进化算法在舰船电力系统网络重构中的应用

针对舰船电力系统的网络重构,建立了以负载恢复量、开关操作数和发电机效率均衡为多优化目标的舰船电力系统故障恢复模型,提出了一种带自适应离散断点算子和动态变异、交叉因子的改进离散差分进化算法进行求解。改进后的算法能有效地提高收敛速度,并克服传统差分进化算法收敛精度不高、易陷入局部最优的问题。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的系统重构方案,并具有较好的优化性能。     

基于GA的电力系统无功优化

本文针对电力系统无功优化的问题,建立了基于GA的电力系统无功优化模型,设计了遗传算法用于求解,并通过实例进行仿真。计算机仿真结果表明,优化后的网损减少1／5,有效地降低了网损并提高了电压质量。     

舰船环形区域配电结构及可靠性分析

舰船电网形式的选择直接关系到电力系统供电的可靠性,其重要性不亚于电站。本文首先对舰船电网形式进行了分析研究,然后利用基于可靠性框图的网络分析法,对几种典型的船舶电网进行了可靠性计算,通过对四种船舶电网的对比分析,得到环形区域配电的可靠性水平高于辐射网结构和电源环形网结构,是舰船电网结构发展的方向。     

混合遗传算法在舰空导弹武器系统火力分配中的应用

论文通过保证最大数量的目标满足射击条件为优化目标,以指挥员决策、舰空导弹武器系统照射雷达有效作用范围等因素为约束条件,建立火力分配模型。然后采用基于自适应惩罚函数法的混合遗传算法,快速有效地解决武器系统照射雷达的火力分配问题。     

基于改进层次分析模型的舰载无人机系统修理级别分析研究

在对原有舰载无人机系统评价指标体系进行组合优化以简化修理级别分析流程的基础上,从利用三标度法简化判断矩阵的构建和采用最优传递矩阵性质避免一致性检验两个层面对层次分析模型进行了改进,并基于这一改进模型对舰载无人机系统的修理级别分析模型进行了研究。算例表明该改进模型计算过程简单、结果可靠。