检索结果-内蒙古大学图书馆

机械制造与自动化 2019年第6期48卷 178-182页

作者：陈鹏朱智富黄福闯张洪信青岛大学机电工程学院山东青岛266071 青岛大学物理科学学院山东青岛266071

通过研究储能电站的电源管理系统,解决储能电站电池SOC的预测、电池组充放电控制、电池组均衡控制以及分布式储能系统管理等问题。采用pso-bp神经网络算法对电池SOC进行预测。仿真结果表明:该算法对非线性函数具有较高的拟合能力,预测... 详细信息

通过研究储能电站的电源管理系统,解决储能电站电池SOC的预测、电池组充放电控制、电池组均衡控制以及分布式储能系统管理等问题。采用pso-bp神经网络算法对电池SOC进行预测。仿真结果表明:该算法对非线性函数具有较高的拟合能力,预测输出和期望输出间最大误差<0.015。对储能电站进行功率特性和均衡特性实验,实验结果表明:电源管理系统可以实现对电池组的充放电控制和均衡控制,电池SOC可以被准确地估算,从而实现对整个电池系统的监测,保证整个储能电站的高效运行。

关键词：储能电站电源管理系统 pso-bp神经网络算法功率特性均衡特性

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基于反分析理论的给水管网有效管径计算方法研究

基于反分析理论的给水管网有效管径计算方法研究

引用

作者：郭东东西南交通大学

学位级别：硕士

目前应用较为广泛的给水管网建模技术可以实现对城市给水管网的实时运行工况进行跟踪模拟,以便于对实际给水管网进行管理及优化调度等。在实际城市给水管网中存在很多老旧管道,这些管道敷设年代较为久远由于各种原因导致其有效管径发生... 详细信息

目前应用较为广泛的给水管网建模技术可以实现对城市给水管网的实时运行工况进行跟踪模拟,以便于对实际给水管网进行管理及优化调度等。在实际城市给水管网中存在很多老旧管道,这些管道敷设年代较为久远由于各种原因导致其有效管径发生较大变化,这将直接影响给水管网模型的准确性。因此对城市给水管网有效管径进行校核求解具有重要的实际意义。本文采用反分析方法对给水管网有效管径值进行校核求解。利用bp神经网络强大的非线性映射能力,对隐藏在有限个节点压力及管段流量与待求解管段有效管径之间的函数关系进行逼近求解,从而获得由已知的节点压力及管段流量到待求解管段的有效管径之间的映射关系,并采用MATLAB编制求解实验管网有效管径的bp神经网络程序,用EPANET模拟生成的测试样本对训练的bp神经网络的准确性进行验证,得到模拟样本数据有效管径的实际值与bp预测值的平均绝对误差为0.841 mm,平均相对误差为1.625%。分析bp神经网络算法发现,该算法迭代收敛速度较慢、很可能陷入局部最优解,由此提出采用pso算法对bp神经网络进行优化,优化后的模拟样本数据有效管径的实际值与pso-bp预测值的平均绝对误差为0.086mm,平均相对误差为0.164%。最终将各种工况条件下的实验实测数据分别带入训练好的bp神经网络和pso-bp神经网络中,得到相应的有效管径的计算值,将有效管径的计算值带入EPANET对实验管网模型进行模拟计算,对比有效管径计算结果下的各管段流量及节点压力值与实验实测值之间的误差,bp算法的各个工况条件下的管段流量的平均绝对误差为0.384m3/h,平均相对误差为3.922%,节点压力平均绝对误差为0.203 m,平均相对误差为2.929%,pso-bp算法的各个工况条件下的管段流量的平均绝对误差为0.152 m3/h,平均相对误差为1.535%,节点压力平均绝对误差为0.140m,平均相对误差为1.503%。通过对实验管网平台管段有效管径计算分析表明,单纯的采用bp神经网络对管段有效管径进行求解已经可以满足精度要求,当采用pso-bp神经网络进行计算时计算精度进一步提高,并且网络的训练速度也得到提高,但该方法编码复杂不便于操作。在对小型的城镇给水管网进行求解计算时可以考虑直接采用bp神经网络进行求解,此方法求解速度快并且编程简单易于实现,在处理规模庞大结构复杂的大型给水管网问题时,为提高算法的全局搜索能力推荐采用pso-bp算法,虽然编码操作较单纯的bp神经网络复杂,但是可以获得较高的计算精度以及较为稳定的求解结果,可以有效的避免在处理复杂问题时陷入局部最优解。通过以上研究结果为实际给水管网管段有效管径校核求解提供参考。

关键词：给水管网管段有效管径反分析 bp神经网络算法 pso-bp神经网络算法

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