基于多智能体遗传算法的电力网络重构方法分析

电力网络重构对于舰船电力系统十分关键,针对传统遗传算法的电力网络重构效率低,稳定性差等缺陷,设计了基于多智能体遗传算法的舰船电力网络重构方法。首先分析当前舰船电力网络重构的研究现状,并采用供电负荷最大化作为目标函数,建立舰船电力网络重构的数学模型,然后引入多智能体遗传算法对舰船电力网络重构的数学模型进行求解,最后进行舰船电力网络重构仿真测试。结果表明,本文方法的舰船电力网络重构问题求解时间短,可以快速找到最优舰船电力网络重构方案,而且找到最优舰船电力网络重构方案的成功率要高于其他方法,具有一定的实用性。     

大型舰船电力系统新型综合保护的研究

根据大型舰船电力系统的独特特性,确定电流差动保护作为本系统的首要保护策略的基础上,提出了以舰船电力系统快速区域保护为基础,基于矩阵算法的故障后电力网络快速重构的新方法。在快速故障诊断与故障隔离后,快速故障重构算法将迅速对电力网络剩余部分进行功率平衡,减少故障对电力系统的冲击。     

NSGA-Ⅱ算法在舰船电网故障恢复中的应用

现代大型舰船的电力系统规模越来越大,促进了舰船的自动化、电气化水平,同时也对电力系统安全性、稳定性提出了更高的要求。舰船电力系统的故障恢复是指当舰船电网某一环节出现故障时,电力系统可以根据电网结构,快速重构配电网络(包括定位故障区域、隔离故障区域等),保证舰船多数用电设备的供电需求。本研究针对舰船配电网络的故障恢复问题,利用遗传算法和NAGA-Ⅱ算法,确定了舰船电网故障恢复的优化函数,并对电网故障恢复的效果进行仿真实验。     

基于分布式总线的舰船配电网络研究

综合电力系统是舰船的关键组成部分,为舰载用电设备提供高质量、稳定、安全的电源。随着舰船自动化水平的提高,舰载用电设备的装机量越来越大,导致舰船综合电力系统的网络拓扑结构日益复杂,系统的故障检测和维护变得困难。配电网络主要起到电力系统电源分配、调度和管理的重要作用,为了提高大型舰船电力系统的工作性能,国内外研究人员对电力系统配电网络的设计投入了大量的精力。本文在传统电力系统配电网络的基础上,结合分布式总线技术和潮流计算,研究了舰船电力系统网络重构和优化等问题,显著改善了舰船电力系统的故障检测和抗干扰能力,具有重要的实际应用价值。     

基于直流区域配电系统的网状网络

本文在综合电力系统的输电网络研究方面,分析了直流网状网络在舰船容量设置以及故障重构方面的优点,阐述了直流区域配电系统在隔离故障和优化舰船设计方面的优势.对于基于直流区域配电系统的直流网状网络,提出了此类网络在继电保护研究方向上主要的研究内容.     

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.     

基于混沌遗传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恢复系统故障、提高舰船生命力的重要途径之一。本文提出了一种混沌遗传混合算法对其进行求解,提高了遗传算法的收敛速度及精度,避免了不成熟收敛。     

舰船综合电力系统分析技术研究现状与展望

舰船综合电力系统将传统上相互独立的机械推进系统与电力系统集成,是舰船动力系统发展的重要趋势,在舰船系统中具有举足轻重的地位,因此,开展舰船综合电力系统分析技术研究具有重要意义。首先,综述当前国内外在舰船综合电力系统关键技术领域的研究进展,包括潮流计算、短路故障检测与分析、恢复性重构、电压控制与无功优化、可靠性评估以及稳定性分析等。然后,分析舰船综合电力系统在这些关键技术领域所面临的困难与挑战,并提出各技术领域需要重点关注的研究课题。最后,对舰船综合电力系统未来的发展提出设想和建议,为以后舰船综合电力系统的分析指明方向。     

遗传算法的舰船电力系统供电恢复研究

船舶电力系统的故障重构是船舶运行管理系统中的重要内容。为保障船舶运行过程安全可靠,根据船舶电力系统的特殊性,结合遗传算法对舰船电力系统供电恢复问题进行研究。将遗传算法具体用于船舶电力系统的网络故障重构并通过对遗传算法对电力系统故障信息进行快速、准确地判断,以便更及时准确的对复杂的船舶电力系统供电恢复情况进行调整和控制,确保船舶在中电力系统出现故障的情况下可快速恢复供电,以保障航行安全。通过调查分析和实验检测充分证明了该方法能有效地提高船舶供电恢复的速度及精度,可较好地实现了舰船电力系统的多目标故障恢复。     

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.     

开关动作次数最少目标函数的舰船电力系统重构

任何电力系统都是由一组开关连接具体的元件组成的。文章用图的形式来描述电力系统模型的结构,将一个具体的电力系统抽象分解为一些线段及联结这些线段的点的集合。通过改变开关的状态可以优化运行网络的结构,以达到研究重构问题的目的。按照特殊的舰船网络重构目标要求与限制,在重构过程中一组开关的可开、可闭变化形象反映在二进制数组的运算上。最后以一个典型的电力系统为例,描述成图简化后,对点进行赋权,以验证其可行性。     

采用序列函数法在身管导热反问题中的应用

根据外壁面的温度分布推算内壁面的温度是一类不适定的导热反问题。通过研究身管内膛壁热响应特性,建立应用多个温度测点、多个未来时间步的计算模型。根据Becks序列函数法的思想,计算结构内部温度场,并取其中数点温度信息作为反问题输入条件,反演得到内膛壁热流响应。在此基础上,利用FORTRAN语言编写程序进行计算求解,由身管外壁温度随时间的变化得到管内膛壁温度随时间的变化。计算结果表明,计算值与准实验值吻合,序列函数法能够准确地计算得到管内壁不同位置温度随时间的变化。     

海底地形辅助导航全面仿真技术研究

介绍了利用纯软件仿真的海底地形辅助导航系统(STAN),对系统体系结构、水下运载体、捷联式惯性导航系统、测深测潜仪、导航精度分析与评价以及电子海图与航迹规划等进行了综合研究,分别建立了相应的系统模型和数学模型并用VC 语言进行了实现。经过多种海底地形匹配算法的运行检验,系统设计合理,易于扩展和维护,实现了对STAN系统的原理和功能验证,为STAN系统工程化、实用化提供了一定的理论依据。     

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。     

65Mb／s顽存式综合业务光纤环形数字网

舰载６５Ｍｂ／ｓ存式综合业务光纤环形网采用ＴＤＭ传输和混合交换方式，具有面向ＩＳＤＮ的Ｓ０、Ｓ２接口和ＥＴＨＥＲＮＥＴ接口。它不仅具有高的可靠性与顽存性，而且以通信和传输一体化为设计目标，能够舰船内部诉所有要求和数据与视频传输的需求。本文重点介绍了该网的组成、帧结构、重配功能和用户－网络接口，并描 适应更大规模容量的多环网结构。     

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。     

船舶主柴油机缸套冷却水出口温度的智能控制

利用传热学的有关理论,对船舶主柴油机缸套冷却水系统的传热机理进行了分析,给出了船舶主柴油机缸套冷却水系统的动态热力数学模型,并将基于神经网络的模糊PID控制引入到缸套冷却水出口温度控制系统中,以实现对对象进行在线控制.仿真结果表明,基于神经网络的模糊PID自适应控制比传统的PID控制的控制性能更好,而且前者具备适应控制环境变化的能力和自学习能力,当主机运行工况发生变化时,仍具有很好的控制性能.     

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。     

基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构

船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。