检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于人工蜂群算法的温差发电阵列最优重构方法被引量：1: 1; 作者杨博胡袁炜骥 +3 位作者郭正勋束洪春曹璞璘李子林《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期111-126,共16页; 在新能源发电技术快速发展的背景下,温差发电(TEG)技术能够很好地利用新能源发电中产生的废热.然而,温度分布的变化会使得TEG阵列的输出特性恶化、发电效率降低.提出基于人工蜂群(ABC)算法的TEG阵列重构方法,在3种不同温度分布情况下,利... 展开更多; 关键词温差发电人工蜂群算法动态重构硬件在环实验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容被引量：20: 2; 作者杨博俞磊 +3 位作者王俊婷束洪春曹璞璘余涛《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1673-1688,共16页; 建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)... 展开更多; 关键词配电网分布式电源选址定容自适应蝠鲼觅食优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于孔雀优化算法的配电网储能系统双层多目标优化配置被引量：17: 3; 作者杨博王俊婷 +3 位作者俞磊曹璞璘束洪春余涛《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1294-1307,共14页; 考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略... 展开更多; 关键词电池储能系统双层优化配置模型孔雀优化算法 Pareto多目标优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

极限学习机及其在质子交换膜燃料电池参数辨识中的应用被引量：2: 4; 作者杨博曾春源 +2 位作者陈义军束洪春曹璞璘《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期482-494,共13页; 为对质子交换膜燃料电池(PEMFC)进行精确建模,需要准确辨识PEMFC中的未知参数.然而,PEMFC的参数辨识是一个多变量、多峰值和强耦合的非线性优化问题,传统的参数辨识方法往往得不到满意的结果.此外,不同运行条件下产生的噪声会阻碍启发... 展开更多; 关键词质子交换膜燃料电池参数辨识极限学习机启发式算法降噪处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工蜂群算法的温差发电阵列最优重构方法被引量：1: 1; 作者杨博胡袁炜骥郭正勋束洪春曹璞璘李子林; 机构昆明理工大学电力工程学院香港理工大学电机工程系; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期111-126,共16页; 基金国家自然科学基金项目(61963020,62263014)。; 文摘在新能源发电技术快速发展的背景下,温差发电(TEG)技术能够很好地利用新能源发电中产生的废热.然而,温度分布的变化会使得TEG阵列的输出特性恶化、发电效率降低.提出基于人工蜂群(ABC)算法的TEG阵列重构方法,在3种不同温度分布情况下,利用ABC在对称9×9和不对称10×15两种TEG阵列进行动态重构.将所提算法与遗传算法、粒子群优化算法和秃鹰搜索优化算法3种启发式算法作对比,并给出由ABC重构后的TEG阵列温度分布图.结果表明:ABC能够提高TEG阵列的输出功率,输出功率-电压曲线均趋向呈现出单个峰值.此外,利用基于RTLAB平台上的硬件在环实验验证了硬件可行性.; 关键词温差发电人工蜂群算法动态重构硬件在环实验; Keywords thermoelectric generation artificial bee colony algorithm(ABC) dynamic reconfiguration hardware-in-the-loop(HIL); 分类号 TM913 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容被引量：20: 2; 作者杨博俞磊王俊婷束洪春曹璞璘余涛; 机构昆明理工大学电力工程学院华南理工大学电力学院广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1673-1688,共16页; 基金国家自然科学基金(61963020) 云南省基础研究计划(202001AT070096) 国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金(U2066212)资助项目。; 文摘建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pareto解筛选机制,针对该模型能够获得更加优异的高质量解.为回避权重系数人为设置主观性带来的影响,采用基于马氏距离的理想决策点法进行Pareto最优解集决策.最后,基于IEEE 33, 69节点配电网和孤网运行的IEEE 33, 69节点配电网进行仿真分析.研究结果表明:与传统的多目标智能优化算法相比,AMRFO算法能够获得分布更加广泛、均匀的Pareto前沿,在兼顾经济性的同时,配电网的电压分布、有功功率损耗的改善效果显著优于其他算法.; 关键词配电网分布式电源选址定容自适应蝠鲼觅食优化算法; Keywords distribution network distributed generation(DG) optimal sizing and placement adaptive manta ray foraging optimization(AMRFO)algorithm; 分类号 TM76 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于孔雀优化算法的配电网储能系统双层多目标优化配置被引量：17: 3; 作者杨博王俊婷俞磊曹璞璘束洪春余涛; 机构昆明理工大学电力工程学院华南理工大学电力学院广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1294-1307,共14页; 基金国家自然科学基金(61963020) 国家自然科学基金-国家电网公司智能电网联合基金(U2066212) +1 种基金云南省重大科技专项计划(202002AF080001)资助项目。; 文摘考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略的最优解;外层以BESSs投资运维成本、配电网电压波动和负荷波动最小为目标,设计多目标孔雀优化算法求解选址定容规划方案的Pareto非支配解集.考虑配电网运行条件的不确定性,采用聚类算法获得典型场景集,并基于IEEE-33节点系统进行仿真.结果表明:所提算法实现了局部探索和全局搜索的平衡,有效获得高质量解;与传统多目标优化算法相比,其能够获得分布更广泛且均匀的Pareto前沿,实现BESSs投资效益最优,显著提升配电网电压质量和功率稳定性.; 关键词电池储能系统双层优化配置模型孔雀优化算法 Pareto多目标优化; Keywords battery energy storage systems(BESSs) bi-level optimal allocation model peafowl optimization algorithm(POA) ParetObased multi-objective optimization; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化] O221.6 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名极限学习机及其在质子交换膜燃料电池参数辨识中的应用被引量：2: 4; 作者杨博曾春源陈义军束洪春曹璞璘; 机构昆明理工大学电力工程学院; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期482-494,共13页; 基金国家自然科学基金(61963020) 云南省重大科技专项计划(202002AF080001) 云南省自然科学基金(202001AT070096)资助项目。; 文摘为对质子交换膜燃料电池(PEMFC)进行精确建模,需要准确辨识PEMFC中的未知参数.然而,PEMFC的参数辨识是一个多变量、多峰值和强耦合的非线性优化问题,传统的参数辨识方法往往得不到满意的结果.此外,不同运行条件下产生的噪声会阻碍启发式算法(MhAs)获取精确的参数.针对该问题,提出一种基于极限学习机(ELM)的MhAs策略——ELM-MhAs,以实现PEMFC的参数辨识.利用ELM对数据进行训练以降低或消除噪声,为MhAs提供更为准确可靠的适应度函数,从而保证MhAs对PEMFC参数的精确辨识.为验证该策略的可行性和有效性,在低温、低相对湿度和高温、高相对湿度两种条件下,分别对25组电压-电流数据进行不降噪、贝叶斯正则神经网络(BRNN)降噪以及ELM降噪处理,随后对比不同数据中6种MhAs和列文伯格-马夸尔特反向传播法的参数辨识结果.实验结果表明,与不降噪和BRNN降噪处理相比,应用ELM能够显著减少数据噪声对实验数据的影响,从而有效提高MhAs的参数辨识精度.; 关键词质子交换膜燃料电池参数辨识极限学习机启发式算法降噪处理; Keywords proton exchange membrane fuel cell(PEMFC) parameter identification extreme learning machine(ELM) meta-heuristic algorithms(MhAs) denoising; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于人工蜂群算法的温差发电阵列最优重构方法	杨博胡袁炜骥郭正勋束洪春曹璞璘李子林	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容	杨博俞磊王俊婷束洪春曹璞璘余涛	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	20	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于孔雀优化算法的配电网储能系统双层多目标优化配置	杨博王俊婷俞磊曹璞璘束洪春余涛	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	极限学习机及其在质子交换膜燃料电池参数辨识中的应用	杨博曾春源陈义军束洪春曹璞璘	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料