摘要：配电网规划设计具有重要的现实意义,但传统粒子群算法在求解最优参数是易陷入局部最优解,易造成配电网整体规划效益差。为解决上述问题,采用平均极值与惯性权重优化的方式改进PSO算法,提出一种DAPSO最优求解算法。首先为提高电力系统的安全性与稳定性,将网络稳定度设计规划作为目标函数对配电网设计进行约束;然后构建以建网运行成本、电力生产成本和能量损失成本为中心的经济目标模型;最后构建了27节点的TE配电网的规划最优模型,并以DAPSO算法其中的三个节点进行重新分布式规划设计。仿真结果表明,较传统PSO算法相比,改进DAPSO算法的平均计算时间减少了39.9%,且不存在局部最优的问题,同时上述算法可以更快的收敛至总运营成本最低,即全局最优解。即DAPSO算法在通过优化,解决了传统算法存在局部最优的问题,且降低了平均计算时间,提升了收敛速度,综上DAPSO算法在配电网规划设计最优求解中具有重要的研究意义。

摘要：路径规划是移动机器人领域中的重要问题之一。传统遗传算法在寻找最短路径时容易陷入局部最优,为了缩短机器人运动路径长度和提高避障性能,本文提出一种免疫克隆自适应遗传算法,该算法结合了免疫克隆算子、自适应算子从而提高解的质量,设计栅格模型,给出适应度函数用于计算机器人路径长度,并针对复杂的二维路径编码问题,设计一维路径编码方式。在仿真实验中针对不同障碍物数量对免疫克隆自适应遗传算法和粒子群算法、模拟退火算法进行对比,结果显示:当障碍物数量提高至20时,免疫克隆自适应遗传算法优化过的路径长度与粒子群算法与模拟退火算法相比分别降低了5.99%和11.04%。因此,本文提出的免疫克隆自适应遗传算法可减少路径寻优时间,有效提升机器人路径规划的效率。

摘要：为解决传统桩-塔脚现浇型连接接头存在的受拉性能差、施工周期长等问题,提出了一种新型预应力混凝土高强管桩(precast high-strength concrete pile,PHC)管桩-塔脚机械型连接接头。先通过理论分析对新型连接接头中的圆筒和腹板最小厚度进行确定,再利用ABAQUS软件对其进行轴向性能有限元分析,并将其与传统现浇型连接接头进行对比。研究结果表明:当圆筒厚度为10 mm、腹板厚度为10 mm时,其能满足单项承载力要求、整体承载力要求及经济性要求。在受压荷载下,传统现浇型连接接头最终因塔脚全域受压屈曲而破坏;机械型连接接头最终因连接主体中的圆筒和腹板全域屈服而破坏,其可满足同型号管桩-塔脚的受压设计承载力要求,且可选择增大圆筒厚度和腹板厚度来提高整体受压承载力。在受拉荷载下,现浇型连接接头最终因预埋件中锚筋与混凝土锚固力不足而发生拔出破坏,拉伸位移均为预埋件刚体位移,连接接头具有很差的延性。机械型连接接头最终因啮合式连接接头中的连接销受拉变形过大而破坏,其受拉承载力远大于现浇型受拉承载力且具有较好的延性。

摘要：我国社会经济不断发展的同时,国民用电需求量相应增加,电网铺设面积也越来越大。我国作为能源需求大国.同样也是能源损耗大国,面对全球能源不断缩减的局面,越来越多国家意识到节约能源的重要性,为节约能源资源,促进社会经济可持续发展,我国采取节能发展措施,并制定一系列绿色环保发展战略目标。电力产业作为社会经济发展不可或缺的一部分,同样也是能源损耗中最为严重的产业之一,因此加强对节能高压输电线路的设计与管理,实现电力系统节能环保运行成为我国电网设计重要任务之一。

摘要：传统配电网设计指标检测系统与分布式能源的高速发展相驳,安全、稳定的指标体系无法完全反映出新形势下电网的经济性与可持续性优势,为提高配电网设计指标的完整性与检测稳定性,基于自适应卷积网络与FBD等效配电网构建出FBD-ACNN配电网指标智能检测模型。模型首先对采用FBD算法将设计好的配电网系统进行等效,提高配电网指标的获取能力;然后从安全、可靠、环保与运行四个方向,分别构建配电网设计一、二级指标待检测体系接着对获取的配电网四类指标进行去量纲化处理,提升指标检测模型的建模效率;最后将Adam算法与退火算法有机融合,提高卷积网络的指标权重与网络学习率的自适应调整性,构建出配电网指标智能检测模型。基线算法仿真分析结果显示,在PGI指标检测数据上,较其它三类基线检测算法相比,FBD-ACNN算法的单项指标与综合指标均为最优值,这表明提出的算法在实际数据中有良好的应用效果,且最优值说明该算法的稳定性与泛化性均较好。综上,提出的FBD-ACNN算法能有效的将新能源体系纳入配电网设计指标检测中,且提升了检测的稳定性与泛化性,在智能计算机领域具有重要的研究价值。