简介：摘要：本研究旨在提出水电站检修维护的优化模型与算法，以应对其复杂性和高效性需求。通过对水电站检修维护流程进行深入分析，结合先进的模型和算法，旨在设计出更精准、高效的维护计划。本研究突破性地探索了可应用于水电站维护的模型和算法，为提高维护效率和减少成本提供了新途径。通过本研究，读者将深入了解水电站维护的挑战性质、目前的挑战以及如何借助优化模型与算法寻找更有效的解决方案。这将为相关领域的专业人士和研究者提供重要的参考和启示，以推动水电站维护领域的发展与进步。

简介：摘要：本文研究了基于智能算法的水电站水泵异响故障诊断与处理方法。通过对水电站水泵的异响故障进行分析，提出了一种基于智能算法的故障诊断与处理方法。该方法采用了神经网络算法和遗传算法相结合的方式，通过对水泵的运行状态进行实时监测和数据采集，利用神经网络算法对采集到的数据进行分析和判断，然后利用遗传算法对故障进行诊断和处理。

简介：变电站选址是配电网规划的关键步骤之一。随着计算机技术的不断发展,现代智能算法对选址提供了新思路。通过对微分进化算法、粒子群算法这两种现代智能典型算法以及其他相关算法的分析研究,总结各种算法在变电站选址中的应用并分析这些模型与算法存在的问题与不足。

简介：摘要本文主要介绍了现有电能备用容量交易方法，对电能量交易市场与备用市场单独出清进行了简单的研究，给出了详细数学模型。

简介：摘要由于受到天气、水调等因素的影响，水电站水工数据往往具有较强的周期性，但在实际应用中，部分数据由于采样周期不同，且自动化系统采集的数据存在事实上的不同步、不等长，造成分析上的困难。本文将DFT算法引入到水电站水工数据分析中，对离散数据进行分析计算，使分析不再依赖于传统的连续型数据模型，实践表明，本模型的性能达到较高水平。

简介：摘要：果蝇算法是一种群智能算法，通过仿照果蝇的觅食方式来实现全局优化，由模拟果蝇群体通过视觉、嗅觉和群体之间的相互竞争和合作而搜寻食物的过程，在很多领域发挥了巨大作用。果蝇（FOA）算法和粒子群（PSO）算法、遗传（GA）算法相对比，有计算量小、计算速度快、精度较高的优势，参数容易调节，算法流程相对容易，可以实现高效率的理解仿真，迅速的收敛速率和较强的寻优功能也成为了它非常大的优势。

简介：摘要：水电站作为清洁能源的重要组成部分，在电能生产中具有重要地位。为了实现对水电站的高效调度和电能的优化利用，本文基于现有的调度方法和电能优化理论，提出了一种综合考虑水电站调度和电能利用的方法。通过建立水电站的数学模型，结合实际运行数据，优化调整水电站的出力分配，以最大化电能的产出。同时，引入了智能算法和优化算法，以进一步提升调度的效率和精度。研究结果表明，所提出的方法能够显著提高水电站的发电效率，降低能源浪费，具有实际应用价值。

简介：摘要:高速铁路网络优化是现代交通领域的重要课题。本文聚焦于高速铁路网络的综合规划与列车运行的高效调度，旨在提升网络运营效率和服务质量。通过分析高速铁路网络的特性，我们提出了一种创新的数学模型，该模型兼顾了线路布局、车站设置与列车编组的协同优化，以实现网络的整体效能最大化。实证分析部分，我们选取了某实际高速铁路网络进行案例研究，对比了优化前后的网络性能。结果显示，所提出的模型和算法在提升网络运能、缩短旅行时间、降低运营成本等方面均表现出显著优势。此外，我们还探讨了未来高速铁路网络优化的发展趋势和挑战，提出了相应的研究展望。综上所述，本文提出的高速铁路网络优化模型与算法为实际工程提供了有力的理论支持和实用工具，对于推动高速铁路网络的持续改进和高效运行具有重要意义。

简介：摘要

简介：摘要：随着航空工业的快速发展，对飞机结构件的质量和生产效率提出了更高的要求。铆接作为连接飞机结构件的主要方式之一，其质量直接影响到飞机的整体性能和安全。然而，传统的铆接工艺存在一定的局限性，如铆接参数选择依赖经验、生产效率低下等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于智能算法的飞机铆接工艺优化方法。通过分析铆接过程中的关键参数，利用智能算法对这些参数进行优化，以提高铆接质量和生产效率。实验结果表明，该方法能有效提升铆接工艺的性能，具有重要的实际应用价值。

简介：摘要：本文聚焦于基于智能算法的机械设计优化领域。详细阐述了智能算法的基本原理和特点，包括遗传算法、粒子群优化算法等。深入探讨了这些算法在机械设计中诸如结构优化、参数优化等方面的应用。同时，讨论了智能算法在机械设计优化中面临的挑战，如计算复杂度高、早熟收敛等问题，并提出了相应的改进策略。

简介：摘要：传统的电力拖动系统控制方法主要依赖于硬性控制策略，如PID控制，这种控制方式在一定程度上存在响应速度慢、动态性能差、无法适应复杂工况等问题。而智能算法，如模糊逻辑控制、神经网络控制、遗传算法、粒子群优化算法等，以其强大的非线性处理能力和自适应能力，为电力拖动系统的优化控制提供了新的可能。

简介：摘要：本文聚焦于基于智能算法的机械设计优化领域。详细阐述了智能算法的基本原理和特点，包括遗传算法、粒子群优化算法等。深入探讨了这些算法在机械设计中诸如结构优化、参数优化等方面的应用。同时，讨论了智能算法在机械设计优化中面临的挑战，如计算复杂度高、早熟收敛等问题，并提出了相应的改进策略。

简介：摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，算法优化与性能提升已成为AI研究中的关键问题。优化算法旨在提高AI模型的计算效率、准确性及通用性，推动其在各类应用场景中的广泛应用。本文探讨了常见的算法优化方法，包括数据预处理、模型结构优化、参数调整、并行计算与硬件加速等策略，并对其在不同AI任务中的应用效果进行了分析。此外，针对性能提升问题，本文进一步探讨了如何通过分布式计算、深度学习模型压缩、自动机器学习（AutoML）等前沿技术手段来提高AI系统的整体性能。

简介：摘要：矿井通风系统对矿井安全与生产效率至关重要。智能算法的发展为其优化设计带来新机遇。本摘要阐述了智能算法应用于矿井通风系统优化的意义，包括提高通风效率、降低能耗等。介绍了常用智能算法如遗传算法、神经网络算法在通风网络解算、通风机选型等方面的应用，探讨了其面临的数据准确性、算法复杂性等挑战。

简介：摘要:针对现代工业生产中PLC（可编程逻辑控制器）设备调试效率和精度的提升需求，深入探讨了智能算法在该领域的应用。文章首先阐述了研究的背景与意义，强调了PLC设备在工业控制中的重要地位以及现有调试方法存在的局限性，提出了基于智能算法的优化策略的必要性。论文进一步探讨了相关理论与技术基础，包括深度学习、遗传算法等智能优化技术，以及它们在PLC设备调试中的潜在应用。在此基础上，我们构建了一种新型的基于智能算法的PLC设备调试优化方法，该方法能够通过学习和模拟调试过程，自动识别故障模式，从而提高调试的效率和准确性。

简介：群智能算法是一种新兴的演化计算技术，它已经成功地被运用于许多领域。实践证明，群智能方法是一种能够解决许多全局优化问题的有效方法。本文介绍了群智能理论的产生和发展过程，并着力阐述群智能理论中的两个主要算法（粒子群算法和蚁群算法）的算法思想以及研究现状。

简介：针对基本粒子群算法中存在的精度较低、易发散、容易陷入局部最优解僵局的情况，提出了免疫粒子群算法。并以卢村水电站为例，进行验证分析，结果表明免疫粒子群算法是一种可靠的研究水电站优化调度的方法。

简介：摘要：智能电网是利用先进的信息技术与人工智能算法对传统电力系统进行升级与优化的重要手段。本文首先介绍了智能电网的概念、发展背景和关键特征，接着探讨了人工智能在智能电网中的应用，包括基于机器学习、深度学习和进化算法的优化策略及其原理。通过机器学习算法对历史数据的分析，深度学习算法对复杂数据的建模，以及进化算法对解空间的优化，智能电网得以提高供需平衡、优化能源配置、提高系统效率的能力。未来，智能电网将继续以智能化、高效化、可持续化为关键词，推动电力行业迈向新的发展阶段。

简介：摘要 ：本文提出了一种基于SWMM耦合优化算法和管网数学模型的排水系统优化调控方法,它将SWMM(Storm Water Management Model)中的排水管网模型和优化算法相结合，使用基于SWMM的优化方法开发和解决排水系统优化调控问题。通过模拟城市动态的降水-径流过程，提升管网系统蓄排能力，改善城市排水系统性能。结果表明，SWMM耦合优化算法和管网数学模型可有效改善排水系统截污效能。