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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
1
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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可移动天线赋能的ISAC系统中波束赋形与天线位置联合优化
2
作者 李振东 巴建乐 +3 位作者 苏洲 赵伟淳 陈文 朱政宇 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3482-3491,共10页
该文聚焦于通信感知一体化(ISAC)系统性能优化问题,提出一种可移动天线(MA)赋能的创新解决方案。针对传统固定天线阵列因空间自由度受限导致的波束调控能力不足,该研究通过动态调整发射端MA元素的位置来充分利用无线信道空间特性。在满... 该文聚焦于通信感知一体化(ISAC)系统性能优化问题,提出一种可移动天线(MA)赋能的创新解决方案。针对传统固定天线阵列因空间自由度受限导致的波束调控能力不足,该研究通过动态调整发射端MA元素的位置来充分利用无线信道空间特性。在满足用户通信与雷达感知需求的约束条件下,建立了包含MA元素离散位置、波束赋形向量和感知信号协方差矩阵的联合优化模型,以最小化系统发射功率。为解决优化变量耦合度高且包含二元离散变量的难题,该文采用离散二进制粒子群优化(BPSO)算法框架进行求解。具体地,首先,通过适应度函数迭代地确定MA元素的离散位置,并运用半正定松弛(SDR)和逐次凸近似(SCA)技术处理非凸约束,进一步求解波束赋形向量和感知协方差矩阵。仿真结果表明,相较于传统固定天线阵列基准方案,所提方案在降低ISAC系统发射功率方面具有显著优势。该文为MA赋能的ISAC系统能耗优化提供了新的思路,对下一代无线通信系统的通信感知融合网络设计具有重要指导意义。 展开更多
关键词 通信感知一体化 可移动天线 离散二进制粒子群优化 波束赋形
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基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究
3
作者 杨志淳 李牧远 +3 位作者 韩佶 杨帆 沈煜 闵怀东 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期45-55,共11页
针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算... 针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算对数据进行处理并进行可视化,通过卷积神经网络对故障信息进行辨识,实现告警信息智能生成。采用开关函数法对多源告警信息进行加权融合,并采用改进二进制量子粒子群算法对故障模型进行求解。最后,在改进IEEE 33系统中进行了算例分析,结果表明,所提方法能够准确生成故障告警信息并快速定位故障,且在多点信息畸变下仍具有较高的定位精度效果。 展开更多
关键词 故障定位 微电网故障告警 多源信息融合 二进制量子粒子群 卷积神经网络
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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量：4
4
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
5
作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测 被引量：5
6
作者 张立秀 张淑娟 +3 位作者 孙海霞 薛建新 景建平 崔添俞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期656-662,共7页
可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。 展开更多
关键词 高光谱 离散二进制算法 特征光谱变量 久保桃 可溶性固形物
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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断 被引量：3
7
作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多
关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类SVM
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微分光谱变换方法对土壤重金属含量反演精度的影响研究 被引量：1
8
作者 白宗璠 韩玲 +1 位作者 姜旭海 武春林 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1449-1456,共8页
随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光... 随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光谱数据反演土壤重金属含量时,微分光谱变换方法的选择对遥感反演土壤重金属含量的精度有显著影响。为明确二者关系,基于研究区采集的60个土壤样品,测定其Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等含量以及350~2500 nm波段范围的光谱反射率。在相关系数(CC)分析法的基础上通过改进离散粒子群算法(MDBPSO)优选遥感探测土壤重金属含量的特征波段。最终以优选出的特征波段作为自变量利用随机森林(RF)算法构建了Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等重金属含量的估测模型。在对原始反射率数据进行高斯平滑的基础上,对比分析了一阶微分(R′)、对数倒数的一阶微分(1/lgR)′、倒数的一阶微分(1/R)′、指数的一阶微分(e^(R))′四种微分光谱变换方法对土壤重金属反演精度的影响。结果表明,在CC分析法的基础上,MDBPSO算法可以有效地降低光谱数据的冗余度,提高模型的运行效率。其中R′、(1/lgR)′、(1/R)′、(e^(R))′中对Ni、Fe、Cr、Cu、Pb敏感的特征波段个数分别至少减少了154、363、135、744和889个。(1/lgR)′、R′、R′、(1/R)′、R′光谱变换方法分别应用到Ni、Fe、Cr、Cu、Pb特征波段的组合运算中,得到的估测模型的精度优于其他微分变换方法;模型检验集的决定系数分别为0.913、0.906、0.872、0.912、0.876,均方根误差分别为0.743、0.095、2.588、1.541、1.453。本研究为利用遥感数据反演土壤重金属含量微分光谱变换方法的选择提供了科学的参考,为进一步实现土壤重金属含量的大面积高精度遥感监测提供新的思路。 展开更多
关键词 遥感 高光谱 土壤 光谱变换方法 重金属 改进离散粒子群 随机森林
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基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究 被引量：2
9
作者 韩茂岳 尹忠东 +2 位作者 沈子伦 付瑜 汪泽州 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3243-3250,共8页
随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较... 随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。首先构建以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明:所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。 展开更多
关键词 谐波可观性 相量测量单元(PMU)优化配置 二进制粒子群-遗传(BPSO-GA)混合算法 谐波状态估计
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基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署研究 被引量：2
10
作者 罗奇 罗坚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1983-1988,共6页
无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的... 无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的分布关系展开分析,引入轮盘法,剔除无线传感器网络中的恶意节点。在网络中建立一个可将节点均分的网格,通过安全定位法划分未知节点的活动区域,引入数学形态的组合关系建立节点部署模型,通过粒子群优化算法对部署模型展开求解,完成节点的优化部署。仿真结果表明,所提方法的丢包率低于0.6%,在运行15轮之后感知误差降至0.55,能够有效延长网络的生命周期,实现无线传感器网络节点优化部署。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点优化部署 粒子群优化算法 加权网络安全定位法 轮盘法 二进制PSO理念
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基于同伦延拓的冗余机械臂逆运动学优化算法研究 被引量：1
11
作者 张国庆 李宗道 +2 位作者 吴剑雄 顾浩宇 李清都 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第7期197-204,共8页
目的针对偏置冗余机械臂的逆运动学,采用传统数值法存在依赖初始值、奇异位姿收敛性差等问题,提出一种改进数值法。方法首先将非线性方程组转化为同伦方程组,引入同伦延拓算法能够有效避免依赖初始值的问题,同时能够获取逆运动学解空间... 目的针对偏置冗余机械臂的逆运动学,采用传统数值法存在依赖初始值、奇异位姿收敛性差等问题,提出一种改进数值法。方法首先将非线性方程组转化为同伦方程组,引入同伦延拓算法能够有效避免依赖初始值的问题,同时能够获取逆运动学解空间。然后考虑奇异位姿,将同伦方程组转化为最小二乘问题,采用Levenberg Marquardt算法对同伦方程组进行路径追踪,以获取逆运动学解空间。最后将关节极限避免问题映射为解空间优化问题,引入二进制改进粒子群优化算法,获得最优逆运动学解。结果实验结果表明,相较于传统数值法,文中所提数值法针对逆运动学求解具有更高的收敛率、更快的收敛速度,同时二进制改进粒子群算法能够有效避免关节极限问题。结论采用文中所提数值法求解逆运动学的精度较高,能够满足实时性要求,对于机械臂用于包装作业具有一定的理论意义和工程应用价值。 展开更多
关键词 冗余机械臂 逆运动学 Levenberg Marquardt 同伦延拓 二进制改进粒子群算法
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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化
12
作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页
提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法(BPSO) 贴片天线 种群多样性 变异 拓扑优化
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基于有限元与改进SVM的飞行器结构无损检测模型设计
13
作者 朱淑云 曾萍萍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期136-140,共5页
针对传统飞行器结构无损检测中存在的准确度低且易造成二次破坏等问题,以有限元仿真为数据基础,提出一种基于改进支持向量机的飞行器结构无损检测模型。该模型使用主元分析法对数据主特征进行分析,解决了有限元仿真数据维度高的问题;利... 针对传统飞行器结构无损检测中存在的准确度低且易造成二次破坏等问题,以有限元仿真为数据基础,提出一种基于改进支持向量机的飞行器结构无损检测模型。该模型使用主元分析法对数据主特征进行分析,解决了有限元仿真数据维度高的问题;利用二叉树的思想改进了传统支持向量机,使其具备多特征分类能力,并对多数据特征加以分类,提高了模型的收敛准确度;还通过引入粒子群算法优化多分类向量机的惩罚因子及核函数参数。实验测试结果表明,所提模型可实现分类器参数的性能优化,平均分类准确率较对比算法提升了约1.4%。 展开更多
关键词 飞行器结构 无损检测 支持向量机 有限元仿真 主元分析法 粒子群算法 主特征分析 二叉树
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配电网重构的混合粒子群算法 被引量：146
14
作者 李振坤 陈星莺 +2 位作者 余昆 刘皓明 赵波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第31期35-41,共7页
通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子... 通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成:第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。 展开更多
关键词 配电网重构:网络简化 重构必要条件 二进制粒 子群算法 离散粒子群算法
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基于双重混合粒子群算法的配电网重构 被引量：51
15
作者 马草原 孙展展 +2 位作者 尹志超 刘建华 李春晓 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期120-128,共9页
为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;... 为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。 展开更多
关键词 配电网重构 混合蛙跳思想 双重混合粒子群算法 组内二进制粒子群搜索算法
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考虑时间尺度的含DG配电网故障动态恢复策略 被引量：23
16
作者 齐郑 张首魁 +3 位作者 李志 张红颖 郑宇航 黄哲洙 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第16期31-38,共8页
提出了考虑分布式电源(Distributed generation,DG)随时间变化的动态模型来解决含分布式电源的配电网故障恢复问题。实际情况中不同类型DG的实时输出功率随时间变化,考虑将时间尺度拉长,进行多时段的动态故障恢复。选取故障恢复时段内... 提出了考虑分布式电源(Distributed generation,DG)随时间变化的动态模型来解决含分布式电源的配电网故障恢复问题。实际情况中不同类型DG的实时输出功率随时间变化,考虑将时间尺度拉长,进行多时段的动态故障恢复。选取故障恢复时段内损失电量之和最小为主要目标函数,开关操作次数最少作为次要目标函数。该算法首先利用改进二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)求得辐射状网络结构,排除大量不可行解,然后利用所提出的基于最优故障恢复路径策略进行切负荷操作。最后通过枚举组合对最小开关次数进行求解,得出最优的开关操作方案。算例结果证明,进行配电网故障恢复时考虑主网和DG的动态配合,能够最大限度恢复供电。 展开更多
关键词 分布式电源 时间尺度 动态恢复 改进二进制粒子群算法 切负荷
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二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用 被引量：34
17
作者 马慧民 叶春明 张爽 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2006年第1期31-34,共4页
提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法... 提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题. 展开更多
关键词 背包问题 粒子群算法 二进制 记忆机制
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改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用 被引量：31
18
作者 卢志刚 杨国良 +1 位作者 张晓辉 文莹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期30-34,共5页
配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改... 配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。 展开更多
关键词 配电网络 破圈法 网络重构 禁忌搜索算法 图论 二进制粒子群优化算法
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基于混沌二进制粒子群算法的独立微网系统的微电源组合优化 被引量：33
19
作者 李鹏 李涛 +1 位作者 张双乐 赵晓光 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期33-38,共6页
建立了多目标多约束的独立微网系统优化运行数学模型,以经济运行成本最小与系统网损最小构成多目标函数,采用赋权的方式将多目标转化成单目标,考虑功率平衡、电压越限、机组启停时间等约束条件,并计及了微网中可控型微电源的启停控制策... 建立了多目标多约束的独立微网系统优化运行数学模型,以经济运行成本最小与系统网损最小构成多目标函数,采用赋权的方式将多目标转化成单目标,考虑功率平衡、电压越限、机组启停时间等约束条件,并计及了微网中可控型微电源的启停控制策略。将二进制粒子群算法与混沌优化算法相结合求解模型。典型微网模型仿真结果验证了所提算法与模型的正确性,采用所提方法可确保微网的优化经济运行。 展开更多
关键词 二进制粒子群 混沌理论 独立微网 可控型微电源 组合 优化
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离散二进制粒子群算法在基于模型配电网故障诊断中的应用 被引量：23
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作者 关龙 刘志刚 +1 位作者 何士玉 杨红梅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期89-93,共5页
提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过... 提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过实际建模、编程和实验证明了该方案的可靠性和有效性。仿真结果表明,与HS-Tree、Boolean Algebra方法、遗传算法等算法相比,离散二进制粒子群算法搜索效率更高,可节约1/3～1/2的搜索时间,并且可以避免当问题规模较大时出现内存溢出问题。 展开更多
关键词 配电 模型 离散二进制粒子群算法 最小冲突集 故障诊断
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