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计算机仿真
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吴连伟

月刊

1006-9348

kwcoltd@public.bta.net.cn jsjfz@compusimu.com

010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    微网dVOC逆变器预同步控制策略

    蒋东荣任鹏贾勇杨超...
    114-118,549页
    查看更多>>摘要：在微网并网切换过程中，由于逆变器侧与电网侧频率电压不同步，将导致并网过程中存在功率波动、冲击电流等问题。为此，提出了一种微网并网预同步控制策略，该策略在逆变器可调度虚拟振荡控制(dispatchable Virtual Oscillator Control，dVOC)基础上，基于单同步坐标系软件锁相环(SSRF-SPLL)获取幅值和角频率的补偿值，并对参考电压向量进行修正，在开关两侧电压同步后再进行并网操作，从而实现微网的平滑并网切换。仿真结果表明:孤岛状态下，dVOC作为构网型逆变器能提供优越的电压频率支撑特性;所提出的预同步策略在微网并网瞬间不但抑制了暂态冲击，而且能够保持功率平衡，有利于微网的稳定运行。

    微电网预同步逆变器可调度虚拟振荡器

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    风电机组中主传动设备运行状态精准监测仿真

    陈臣南明军马宏怡薛晗光...
    119-122,131页
    查看更多>>摘要：风电机组中主传动设备出现故障或性能下降会直接影响风力发电机组的运行效率和发电能力。为了可以及时发现设备的异常状态或潜在故障，避免影响整个风电场的运行，对风电机组主传动设备运行状态进行监测。采用K-最近邻算法与局部离群因子检测相互结合的方式进行风电机组主传动设备运行工况划分。根据划分结果，使用层次分析法计算各个层次元素对应的相对重要性次序的权重，由此得到运行状态指标，并利用核密度估计技术设定状态指标阈值，通过阈值判断，实现风电机组主传动设备运行状态监测。仿真结果表明，所提方法应用后，风电机组主传动设备运行工况划分准确率为99。95%，G值接近100%，且监测到的风电机组主传动设备健康度与实际健康度拟合度较高。说明所提方法可以精准反映风电机组主传动设备运行状态，具有良好的监测性能。

    风电机组主传动设备运行状态监测局部离群因子层次分析法

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    基于梅尔滤波器的变电站开关故障监测仿真

    廖华申晓杰潘勇斌陈磊...
    123-126,500页
    查看更多>>摘要：变电站开关故障的信号特征范围较大，存在混淆与特征不清晰的问题。提出基于声音信号的变电站开关故障状态监测方法。利用概率密度函数计算变电站开关设备的异常运行概率，确定重点监测的开关设备;对变电站开关设备信号展开预加重与分帧处理，建立梅尔滤波器提取变电站开关设备信号的MFCC特征;将MFCC特征输入学习矢量神经网络(LVQ)中输出故障状态监测结果，同时引入回溯搜索算法优化学习矢量神经网络的初始权重，实现变电站开关故障状态监测。仿真结果表明:所提方法具有良好的故障状态监测效果。

    变电站开关概率密度函数学习矢量神经网络梅尔滤波器故障状态监测

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    油气工程多源信息数据K-medoids聚类集成研究

    高丽娟王志伟李明江曲晓慧...
    127-131页
    查看更多>>摘要：油气工程领域的信息数据量庞大且源自多元渠道，数据分布广泛且质量参差不齐，直接整合所有数据点进行集成往往会导致信息矩阵质量退化，难以满足实际应用需求，提出基于K-medoids聚类的油气工程多源信息数据集成算法。首先，构建多源数据集，基于决策图选择多源数据代表点;然后基于最近邻近似原则混合代表策略，构建稀疏亲和子矩阵并进行稀疏化处理，结合最近代表快速近似方法获取油气工程多源信息数据的基聚类结果;最后，利用拉格朗日函数对基聚类后的结果赋权，计算聚类成本，完成油气工程多源信息数据的集成。通过实验证明:所提方法对数据集的平均迭代次数较低，CA始终保持在 96%以上，NMI值保持在0。94 以上，曲线平稳波动幅度较小，说明聚类集成准确性较高，效果较好。

    K-medoids聚类多源信息数据决策图稀疏亲和子矩阵基聚类

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    IOPPC光缆拉伸与温升特性的有限元分析

    吕安强王震
    132-136页
    查看更多>>摘要：为获取IOPPC新型复合光缆(Insulated Optical Phase Conductor)在架设时所受机械拉伸和运行后电流温升的特性，进行了力学和电热学有限元仿真分析。首先，建立了光缆的多层绞合几何模型，采用扫略六面体进行了高精度网格划分，并对其施加了拉力载荷;然后，建立了考虑传导、对流和辐射的稳态电热模型，对其施加了额定载流量。有限元计算结果表明，在95%额定拉断力下，光单元最大应变为 1。09%，没有超出光纤应变窗口，拉伸过程中没有出现单丝断裂;855A额定载流量下，光缆整体温度分布均匀，约为82。3℃，没有局部温度过热点。上述研究可为输电线路新型光缆的设计、研发和运维提供参考。

    全绝缘光单元复合光缆机械拉伸电流温升有限元仿真

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    基于RRPNN-CEEMD-BiLSTM的短期电力负荷预测

    魏晓宾焦丕华胡钰业于洋...
    137-141页
    查看更多>>摘要：随着低碳经济的不断发展，准确的电力负荷预测对于能源管理至关重要。为了提高电力负荷短期预测的准确度，提出基于改进的岭多项式神经网络(RRPNN)、互补集合经验模态分解(CEEMD)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的短期电力负荷预测。首先通过自回归输入调整RRPNN的输出精度，实现快速处理非线性负荷数据并实现初始预测。然后，通过CEEMD和BiLSTM方法，减少模态混叠和模态间的相互影响，从而获得准确的模态分量预测结果。最后，以某地区实际电网负荷为例，进行仿真验证。通过验证可知，与RRPNN-BiLSTM、CEEMD-BiLSTM、RRPNN-PSO-BiLSTM等其它模型相比，RRPNN-CEEMD-BiLSTM模型能够有效实现短期电力负荷的精确预测，具备较高的负荷预测精度。

    短期负荷预测岭多项式神经网络互补集合经验模态分解双向长短期记忆网络

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    傅里叶变换下电力系统采样数据加密仿真

    钱旭盛翟千惠朱萌张轩城...
    142-145,290页
    查看更多>>摘要：电力系统采样数据通常用传感器、仪表等设备采集的电压、电流、频率等具有明显时间序列特性的信号数据。上述数据格式与许多加密算法所处理的数据格式不匹配，因此，无法直接对其进行加密。为了在保障电力系统采样数据安全的同时，高效地分析和处理电力系统中的信号，提出基于傅里叶变换的电力系统采样数据加密方法。使用离散傅立叶变换算法提取电力系统采样数据离散信号频率值，将其转换为可加密数据;对电力系统采样数据的信号频率值进行属性基加密;为进一步确保数据的安全性，在数据属性基加密基础上，通过椭圆曲线加密算法对属性基加密结果实施二次加密，从而实现电力系统采样数据加密。仿真结果表明，利用所提方法开展数据加密时，有效转换了电力系统采样数据，对变换后的电力系统采样数据加密效果较好、泄露风险明显降低。

    傅里叶变换算法电力系统采样数据属性基加密椭圆曲线加密算法

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    电压波动下智慧光伏场站最大发电量预测仿真

    刘文杰高立明王宇秦程...
    146-150页
    查看更多>>摘要：智慧光伏场站输出电压的稳定性对电网的整体运行至关重要。而电压与气象因素(如太阳辐射、温度等)产生耦合效应，使得其波动具有随机性，增加了发电量预测的复杂性，降低了预测的准确性。为此，提出考虑电压波动的智慧光伏场站最大发电量预测方法。采用AdaBoost算法和SVM算法相结合的方式对电压波动类型展开分类处理，获取不同天气状态下的电压波动情况。引入深度信念网络，将电压波动类型分类结果作为预测模型的输入特征，在电压存在波动的情况下展开智慧光伏场站最大发电量预测，以适应电压波动随机性，提高预测准确性。经过大量实验测试表明，所提方法具有更好的智慧光伏场站最大发电量预测效果，可以全面推动清洁能源技术的持续发展和应用。

    电压波动智慧光伏场站最大发电量预测深度信念网络

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    基于LSSVM函数的两相流含油率测量仿真研究

    孟虎郭瑾刘冬冬向军...
    151-155页
    查看更多>>摘要：两相流体间存在较强的相互作用，界面扰动较大，易产生异常数据点，影响数据采集，导致难以精准反映油体比热特征，使得含油率测量误差较大。因此，展开基于支持向量机的两相流含油率测量方法仿真研究。在已知两相流系统含油率条件下采集传感数据，并在3σ准则的基础上引入奇异谱分析法，以剔除因干扰所产生的异常数据点，获得有效数据。依此计算油体比热值，来反映油体比热特征。结合最小二乘法与支持向量机算法构建LSSVM函数，通过多次训练与学习，提升LSSVM函数的泛化能力，确保测量准确性。依此将获得的油体比热值作为输入，利用训练后的LSSVM函数实现含油率测量。实验表明，采用所提方法测量后，NSE最高可达到0。98，表明其能够实现两相流含油率的精准测量。

    奇异谱分析比热计算最小二乘法

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    基于数据空间的电力工程物资需求预测

    杨迪王辉刘达张依依...
    156-161,238页
    查看更多>>摘要：精确的物资需求预测有助于企业制定科学的采购策略，减少采购成本，是物资采购管理工作中的重要环节。影响电力工程物资需求的因素较多，且分属于不同部门。企业各部门之间缺乏协作，形成严重的"数据孤岛"现象，导致采购部门很难跨部门挖掘数据价值。同时，企业进行年度物资需求预测时，可用样本量少，效果欠佳。为此构建了电力工程物资数据空间整合多部门数据，通过自然语言处理挖掘文本型数据中的重要信息;采用树模型，从工程项目角度出发探索数据之间的潜在联系，扩大样本量，提高项目层面的物资需求预测精度。研究表明，所提预测方案的准确率提高了30 个百分点，比现有方法更稳定，为物资管理提供了有效的决策支持。

    电力工程物资需求预测数据空间树模型

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