基于HYPERSIM的大型舰船电力系统梯形网络故障重构研究

在分析舰船电力系统梯形网络重构特点、故障类型的基础上,提出了基本的供配电系统网络重构步骤,给出系统重构目标函数,以具体算例验证网络重构步骤及重构目标函数的可行性,并以HYPERSIM为仿真平台,建立四电站舰船电力系统梯形网络的仿真模型,HYPERSIM仿真结果进一步表明舰船电力系统梯形网络在故障重构过程中具有灵活多样的运行特性,且具有较其它网络结构更好的供电可靠性。     

求解舰船电力系统网络重构的贪婪DPSO算法

  目的  为了更好地分析和解决舰船电力系统故障重构问题,并建立以负载失电量、开关操作次数为优化目标的舰船电力系统故障重构模型,提出一种改进灰狼优化算法来对其求解。  方法  针对灰狼优化算法的不足,首先加入Tent混沌映射;其次,用余弦函数改进收敛因子,使收敛因子初期维持较大的值缓慢减小,后期提高衰减速率;然后,加入非支配排序和拥挤度计算改进决策狼选择策略;最后,将灰狼个体进行离散化处理,使其可用于舰船电力系统故障重构问题。  结果  舰船电力系统网络故障重构算例表明,在负载和发电机故障这两种情况下,所提方法得到的Pareto解集中负载失电量、重构开关操作次数与改进差分进化算法、改进粒子群算法及改进遗传算法相比均较小,并在最佳迭代次数即寻优速度上具有一定的优势。  结论  所提方法能获得更好的系统重构方案,可克服传统灰狼优化算法收敛速度慢、初始化种群多样性较差、容易陷入局部最优等问题,更好地保证舰船安全稳定的运行。     

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。     

船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究

配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。     

蚁群优化算法在船舶电力系统重构中的应用

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。     

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。     

舰船电力系统的网络重构与数学模型设计

舰船电力系统是整个船舶设计制造的核心,电力系统的好坏直接决定了整个航向的安全性能,因此必须采用科学合理的方法,对船舶的电力系统进行数学建模,在设计之初就对各项参数进行优化,从而大大提高整个电力网络的性能,文章采用了粒子群优化算法对船舶电力网络进行重构,对各项相关参数进行系统调制,大大改善了电力网络的综合性能。     

求解舰船电力系统网络重构的贪婪DPSO算法

\t  目的   \t为了解决现有约束多目标优化算法在求解船舶微电网重构时收敛性和分布性不佳的问题,提出一种基于两阶段差分进化（TSDE）算法的约束多目标优化方法。\t  方法   \t第1阶段采用双种群混合法（即自适应罚函数法和可行性法则）来处理约束条件;第2阶段将第1阶段产生的双种群合并为单种群,再采用可行性法则解决约束优化问题;最后,在不同的阶段采用不同的精英选择策略和改进无参数变异算子,从而进一步优化差分进化算法。\t  结果   \t根据算例仿真结果：在故障1和故障2工况下,TSDE算法求得的最小负荷失电量分别比基于混沌迁移及无参数变异差分进化（CMPMDE）算法和基于环境Pareto支配选择差分进化（EPDSDE）算法降低了185 A和940 A;在故障1工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法多1次,与EPDSDE算法相同;在故障2工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法和EPDSDE算法均少1次。\t  结论   \tTSDE算法求得的最优非劣解集更接近真实的Pareto前沿且分布较为均匀,在满足重构时间要求的前提下,该算法可以更好地保证船舶的安全稳定运行。     

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.     

舰船环形电力重构系统中多智能控制算法研究

舰船电力网络重构能够有效的保证船舶的正常运转。本文在传统粒子群算法的基础上,利用开关的二进制编码来表示其状态,阐述其实现流程。最后在列表法系数矩阵的基础上利用粒子群算法实现舰船电力网络的重构仿真。仿真实验结果表明本文算法开关代价最小,系统运行的稳定性好。     

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。     

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。     

船舶电网重构网络中的粒子群算法研究

船舶电网重构是船舶电网控制的重要功能之一。本文在深入研究船舶电网结构和需求的基础上,提出一种有效的电网重构方法。选择粒子群算法(Selective Particle Swarm Optimization,SPSO)作为电网重构的优化方法,并将最小化电网重构的功率损失作为优化目标。选择粒子群算法是二分粒子群算法(BPSO)的改进方法,相比于BPSO,本文采用的SPSO能够实现更好的优化性能。最后在多种不同电网负载情况下,比较SPSO和BPSO算法的网络重构效果,证明本文提出的方法具有较好的性能。     

基于DSP的船舶电力系统智能通信电源设计

随着电力电子技术和船舶技术的迅猛发展,种类繁杂、数量庞多的高端电力电子设备越来越多地应用在船舶这一重要的交通工具上,通信设备在其中起着监视、控制与管理其他电子设备的目的。而通信电源为通信设备的正常运转提供着必备的能量来源。本文对于船舶上这一至关重要的通信电源,根据给出的实际规格,设计了总体结构方案。并借助于DSP,充分地运用现代数字控制技术的优势,极大地缩短了控制方案的设计周期,并大大地提高了通信电源的开发效率。     

基于网络拓扑结构的大型船舶电力系统的建模及算法研究

船舶电力系统是船舶动力的重要生命源。本文在网络拓扑的基础上对船舶电力系统进行重构,建立电力系统的重构模型,并通过改进的遗传算法求解最佳组合解,最后通过对故障后的网络拓扑跟踪进行仿真,实验结果表明,本文算法能够满足一级负载和部分二级负载的供电,可行性强。     

基于DSP的舰船电网智能脱扣器设计

针对舰船电网短路故障时电压跌落、电流增大的特征,研制了基于DSP的数字化智能脱扣器.论述了短路故障的快速检测算法,提出了虚拟功率的概念,并用简单的功率检测算法代替电流幅值检测.介绍了数字处理芯片选择、软件算法实现和脱扣信号输出电路,并利用DSP芯片TM S2407A研制出试验装置完成相关试验.试验结果证明了本装置可以快速、有效地检测出的短路故障,具有广泛的应用前景.     

采用ARM内核的舰船动力控制算法研究

传统的船舶动力定位控制器存在功耗和体积大等缺点,这是因为传统的船舶定位控制器一般由计算机和工控机组成。这对狭小的驾驶舱来说是一种负担,并且其不是一个整体,集成度较差。为了解决这些问题,本文将ARM硬件技术、嵌入式操作系统和动力定位控制算法集成到一起,使体积小、功耗低和集成度高的船舶动力定位控制器成为可能。     

基于智能算法的风力助航船舶航线优化

本文研究船舶风力助航技术,着重分析风速风向测量技术,包括一维测量技术以及二维测量技术;构建风力助航船舶运动的数学模型,研究船舶在海面上的受力结构,分析风翼角和最大助推力系数之间的关系;以退火算法为基础,结合Metropolis准则,研究船舶航线的优化方法,同时构建最优航线模型。