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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于优先贝叶斯与深度Q学习的交通信号工程控制优化研究

    张文利甘新立邹俊辉
    96-99页
    查看更多>>摘要：交通信号工程控制一直是城市交通管理中至关重要的组成部分.研究以城市路网中的最小单元—单点交叉口作为研究对象,引入深度Q学习算法,提出了一种新的动作空间设计方法,以解决传统方法难以应对交叉口各方向车流到达率不同的问题.研究通过融合贝叶斯与支持向量机,搭建行程时间预测模型.收集车辆路径数据,预测出行路径和相位需求.结果表明,两种交通状态的仿真实验中,在平峰时段研究所提控制方法在仿真时间超过 400 s后,车辆平均延误基本稳定在32 s～35 s之间.该研究主要针对交通信号控制调控策略进行了分析,希望能提高道路交通效率,为城市居民提供方便及可持续的出行体验.

    深度Q学习交通信号控制贝叶斯优化交通状态

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    基于改进列约束生成算法的电网储能系统规划研究

    闫泊
    100-104页
    查看更多>>摘要：为了使当前电网储能系统运行更加稳定,电量损耗更少,研究在列约束生成算法的基础上对其进行改进,通过加入粒子群算法对系统的位置等参数进行计算,再使用列约束生成算法进行分析.研究结果表明,不同场景的全天电压分布情况基本在电压 1.0 p.u.之间变化,场景 1 的最低电压值分别为,0.351 p.u.、0.421 p.u.和 0.432 p.u.,场景 2 的最低电压值分别为 0.543 p.u.、0.423 p.u.和 0.321 p.u..不同场景规划后的充放电过程更加充分,场景 1 中的配电网储能系统运行较为平稳,电量的释放和充盈都能够满足配电网的运行.场景 2 中配电网的储能系统基本处于充电过程,这个系统都能够完成当前时刻的电量储能过程.由此可见,使用改进列约束生成算法能够提升储能系统的运行状态,这为该领域的研究提供了新思路.

    电网储能系统列约束生成算法平稳运行状态能量损耗

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    基于样本选择和启发式搜索算法的大数据处理框架自动配置优化研究

    吴淑英
    105-109页
    查看更多>>摘要：此次研究针对大数据框架自动配置数据处理成本过高以及自动配置算法性能不足等问题,提出了一种基于样本选择和启发式搜索算法的大数据框架自动配置优化模型,新模型能够通过遗传算法在大数据框架的配置空间中进行数据搜索,完成数据框架的自动配置.同时还能够实现对大数据的自动配置进行优化.研究结果表明,使用样本选择和启发式搜索算法能够提升模型的性能,在对模型的优化配置上,遗传算法的配置优化速度明显高于其他算法模型,使用样本选择的方式还能够降低算法模型的误差值.综上所述,使用该方法能够提升模型效率,降低模型使用成本.

    大数据框架自动配置样本选择启发式搜索算法

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    基于PSO-CS算法的主动配电网规划系统研究

    刘丽梁大鹏薛璐璐杨亮...
    110-114页
    查看更多>>摘要：近年来,主动配电网规划作为一种新兴的电力系统规划方法,已经得到了广泛的关注和研究.为减少配电网的损耗,提高系统的稳定性,同时降低投资成本,研究在布谷鸟算法的基础上对其步长因子进行优化,并将改进的布谷鸟算法与粒子群算法结合为一种混合算法,最后将其应用于配电网规划问题的求解中,结果显示,混合算法的平均计算时间为12.5 s,显著低于其他 3 种算法,证明了其计算效率较高.基于混合算法的配电网系统的电压幅值差比其他 3 种算法低28.6%、50.0%、266.7%,证明了该系统稳定性较高.以上结果说明设计的基于混合算法的配电网系统有助于提高电力系统的效率和稳定性,能够为电力系统的发展提供技术支持和指导.

    电力系统主动配电网布谷鸟粒子群算法规划

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    一种储能系统协调控制方法的设计与实现

    曹茜陈伟伟荆世博边家瑜...
    115-120页
    查看更多>>摘要：独立型微电网系统的风、光发电单元出力受风速、光照强度、温度等自然条件因素影响较大,其输出功率具有波动性和间歇性,同时,用电负荷也是随机波动的,这些波动占整个微电网系统总功率的比例往往较高,通过控制储能充放来平抑微电网并网功率的波动,提高清洁能源接入电网的"友好性",这是一种可行的解决方案.提出基于多源信息融合的储能系统协调控制方法.分析储能系统的工作状况,选取Buck/Boost双向变流器的功率和AC/DC双向变流器的电流作为底层控制对象参数;设计智能控制算法,对参数提取后,通过全连接层融合和选择,由输出层输出潜在控制结果;结合控制算法构建储能系统控制器,采用Buck/Boost双向变流器功率外环和AC/DC双向变流器电流内环相结合的方式实现对储能系统的协调控制.为了验证所提方法在实际应用中是否具有理想的协调控制能力,在风力发电基地对方法展开实验测试,结果表明,所提方法可实现Buck/Boost双向变流器功率和AC/DC双向变流器电流的平衡分配以平抑波动,还能有效控制储能系统电荷维持在 390 MC,具有极佳的协调控制效果.

    储能系统变流器协调控制功率外环控制模型平衡分配清洁能源

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    考虑火电灵活性改造的电源规划研究

    宣文博雷铮闫大威张天宇...
    121-124页
    查看更多>>摘要：高比例新能源发电接入电力系统给电力系统的调度运行带来了新的挑战,对系统调节灵活性的要求也越来越高.本文建立了综合考虑火电、新能源、储能及火电灵活性改造的电源规划模型,其中嵌入了机组组合模型以准确计及电力系统灵活性,采用机组聚合技术降低整型变量数目,提高计算效率,同时将火电灵活性改造决策变量与运行变量的非线性关系线性化,得到混合整数线性规划模型,最后以某省级电力系统为例验证了模型的有效性.

    电源规划聚合机组组合火电灵活性改造混合整数线性规划

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    包含电车的虚拟电厂热电联合优化调度

    周霜章瑶易戴玉艳
    125-129页
    查看更多>>摘要：针对传统电车的虚拟电厂调度存在寻优能力低和能量损耗量大的问题,提出一种基于改进鸽群算法的包含电车的虚拟电厂热电联合优化调度求解方法.首先,将电车、热电厂、风力发电和光伏发电设备组合为一个虚拟电厂,并在虚拟电厂中引入电锅炉解耦技术,确定其目标函数和约束条件;然后搭建一个包含电车的虚拟电厂热电联合优化调度模型;最后采用改进鸽群算法对该模型进行优化调度求解.结果表明,相较于改进前的鸽群算法和粒子群算法,改进后的鸽群算法的收敛速度明显更快,寻优能力更强,可应用于包含电车的虚拟电厂调度模型中.在调度模型中采用 4 种策略进行测试后发现,D策略的出力偏差仅为 8.021 MWh,明显低于A、B、C策略.且D策略的环保成本和净利润分别为 13 138.83 元和 782 541.92 元,均高于另外3 种策略.综合分析可知,采用D策略能够降低虚拟电厂优化调度模型的能量损耗,充分利用了电车与电锅炉的调度特性,提升了虚拟电厂的经济效益.

    鸽群算法虚拟电厂电车热电联合优化调度

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    面向新型电力系统跨域分层算力网络的协同调度关键技术研究及应用

    李济伟王洋宋季彤陈紫儿...
    130-134页
    查看更多>>摘要：针对目前电力系统跨域分层算力网络的协同调度能力不足的问题,研究提出将遗传算法和模拟退火算法相结合得到融合算法,并基于融合算法构建分层算力网络的新型协同调度技术.在提出融合算法的性能测试中发现,该融合算法的损失值和拟合度分别为 0.005 和 0.965 3,显著优于遗传算法、人工鱼群算法以及松鼠搜索算法.之后对协同调度技术进行对比分析,结果显示,研究提出调度技术的调度效果和响应时间分别为 0.92 和 82.2 ms,显著优于对比技术.上述结果说明,研究提出的协同调度关键技术的实际应用效果较强,可促进电力系统的智能化发展.

    算力网络协同调度SA-GA电力系统

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    面向分层算力网络和高维目标优化的多能源微网系统协同调度关键技术研究

    汪大洋江凇贾平李沛...
    135-139页
    查看更多>>摘要：针对多能源微网系统的能量协同调度问题,研究引入算力网络将计算任务分成不同层级构建目标函数,并采用高维目标优化算法对其求解,设计出一种面向分层算力网络和高维目标优化的协同调度方法.结果表明,在不同场景下,优化后的平均成本为 405.3 元,表明其能够有效降低运营成本.在电价计算中,优化后不同时间段内的购电成本分别为 0.02 元、0.03 元、0.04 元,表明该方法能够提高系统经济性.以上结果证明了设计方法的可行性,对于推动能源系统向更加经济、高效和可持续的方向发展具有重要意义.

    多能源微网算力网络高维目标优化协同调度

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    融合OMAAPS算法的现代智慧配电网技术研究与应用

    郑悦
    140-144页
    查看更多>>摘要：针对未知环境下智慧配电网电压越限求解问题,研究选择有源配电网与多智能体深度强化学习算法作为基础.同时使用集中式训练分布式执行框架、裁剪函数和注意力机制进行优化,并引入迭代策略提取验证算法对训练进行进一步改进,得到多智能体注意力近端策略优化算法,最后设计融合多智能体注意力近端策略优化算法的现代智慧配电网技术.研究结果显示,在实际应用中,与主流的下垂控制方法相比,研究方法的用电成本降低了 1.75％,最小为 582.955 6 元,同时平均室内温度偏离与平均电压偏离结果均最小,分别对应0.001 1℃与1.37*10-7 p.u..上述结果说明研究方法能帮助用户有效节约用电成本,有效提升现代智慧配电网对分布式光伏等新能源的消纳能力.

    OMAAPS算法智慧配电网电压调节民用建筑能源系统

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