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基于MOPSO算法的风光氢燃气轮机互补系统优化研究
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作者 王亚平 王雨田 +2 位作者 李永毅 王子晗 张磊 《热力发电》 北大核心 2025年第1期35-45,共11页
为满足高比例可再生能源对电网调节能力提升的迫切需求,解决荷源不平衡问题,针对风光氢燃气轮机互补系统的优化配置方法进行了研究。构建了考虑启停和掺氢燃烧的燃气轮机联合循环机组数据驱动模型和光伏、风机与电解槽理论模型,提出了... 为满足高比例可再生能源对电网调节能力提升的迫切需求,解决荷源不平衡问题,针对风光氢燃气轮机互补系统的优化配置方法进行了研究。构建了考虑启停和掺氢燃烧的燃气轮机联合循环机组数据驱动模型和光伏、风机与电解槽理论模型,提出了互补系统能量分配策略,基于多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法建立了系统容量配置优化模型。以平准化度电成本A、荷源偏差和年碳排放量为优化目标,对互补系统进行了容量配置优化。结果表明,在选取气象数据和负荷数据下,系统配备风机85.28 MW、光伏108.69 MW、电解槽78.02 MW、储氢罐139302 m^(3)时,全年运行最高可实现碳减排6%,荷源偏差仅0.02%,验证了由电解槽-燃气轮组成的系统架构能够有效解决电网荷源偏差问题。 展开更多
关键词 燃气轮机联合循环 氢燃气轮机 氢电转化 可再生能源消纳 多目标粒子群优化
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基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究 被引量:11
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作者 石琴 仇多洋 +2 位作者 吴冰 刘炳姣 陈一锴 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1005-1013,共9页
等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因... 等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因子和功率分配方式同时进行寻优。仿真结果表明,与传统的穷举法相比,DL-MOPSO算法寻优获得的ECMS可提高整车燃油经济性10. 28%,且SOC终值与目标值差为0. 001 9,有效保持电量平衡。最后分析了惩罚函数中β参数对ECMS寻优的影响,对β参数的取值具有一定指导意义。 展开更多
关键词 等效燃油消耗最小策略 能量管理 双层粒子群算法 惩罚函数
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基于IPSO-AM-LSTM的飞机地面空调能耗预测 被引量:2
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作者 刘涵 林家泉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3595-3602,共8页
作为一个复杂的热力系统,飞机地面空调能耗受到多种因素的影响,包括各种天气数据和时间特征。为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度,构造了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的地面空调能耗预测模型。该模型融合长短时记... 作为一个复杂的热力系统,飞机地面空调能耗受到多种因素的影响,包括各种天气数据和时间特征。为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度,构造了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的地面空调能耗预测模型。该模型融合长短时记忆网络和注意力机制构建预测部分,用于提取和利用数据中的时序信息,并以预测精度作为算法的适应度函数,提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的超参数优化方法,与标准粒子群优化(PSO)算法相比,该优化算法将迭代次数与适应度相结合,构建了惯性权重的动态调节函数,对其进行动态调节,并引入粒子到全局最优位置的距离参数,提出一种粒子交叉策略,提高粒子群的多样性。所提方法在实际数据集上的仿真预测结果的均方误差为4.394,平均绝对百分比误差为0.774%,决定系数为0.968。与其他预测方法进行对比,结果表明:所提方法有更高的准确度。 展开更多
关键词 飞机客舱 地面空调 能耗预测 粒子群优化 长短时记忆神经网络
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基于全局灵敏度分析的综合能源设备响应价值量化方法 被引量:1
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作者 黄逸翔 窦迅 +3 位作者 李林溪 杨函煜 于建成 霍现旭 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期569-579,共11页
综合需求响应作为提升能源利用效率,促进可再生清洁能源消纳的有效途径之一,其本质是通过综合能源设备的多能耦合能力引导用户参与源荷双向互动.为提升综合能源系统的运行控制水平,需要准确评估综合能源设备的响应价值.因此,提出一种基... 综合需求响应作为提升能源利用效率,促进可再生清洁能源消纳的有效途径之一,其本质是通过综合能源设备的多能耦合能力引导用户参与源荷双向互动.为提升综合能源系统的运行控制水平,需要准确评估综合能源设备的响应价值.因此,提出一种基于Sobol全局灵敏度分析的综合能源设备响应价值量化方法.首先,以总运行成本最小为目标函数,考虑多类型需求响应,建立综合能源系统泛化优化模型,并构建基于粒子群-反向传播神经网络的综合能源系统优化代理模型.然后,采用Sobol全局灵敏度方法量化设备效率参数对成本、用户满意度、综合能源利用率以及电能替代率的全局灵敏度指标,用于评估综合能源设备的响应价值并且辨识影响系统状态的关键设备.最后,通过对江苏省某商业园区进行仿真,获得各综合能源设备效率的全局灵敏度系数,分析不同设备效率对系统状态的影响,准确量化综合能源设备的响应价值,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 全局灵敏度分析 综合需求响应价值 综合能源设备 综合能源系统 粒子群-反向传播神经网络
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基于改进PSO的中厚板轧制规程能量优化设计 被引量:4
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作者 谭貌 段斌 +1 位作者 周啸 李友芝 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1476-1483,共8页
基于中厚板轧制规程优化是多个连续决策变量的复杂非线性优化问题,以最小化轧制能耗为目标,建立轧制规程的能量优化设计模型;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行轧制规程优化设计,通过规划最佳道次板厚分配实现... 基于中厚板轧制规程优化是多个连续决策变量的复杂非线性优化问题,以最小化轧制能耗为目标,建立轧制规程的能量优化设计模型;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行轧制规程优化设计,通过规划最佳道次板厚分配实现轧制能耗目标最优;针对中厚板轧制生产特点及其对算法全局搜索能力和收敛速度的要求,提出一种改进PSO,通过构造新的惯性权重和加速系数非线性调整策略,平衡算法不同阶段的粒子全局搜索和精确搜索能力,引入局部平均值的同时构造非线性局部加速系数,以减小对收敛速度的影响。研究结果表明:改进PSO应用于轧制规程优化,能耗明显降低,全局搜索能力强且收敛速度快,综合性能比遗传算法、标准PSO及几种常用改进算法的优。 展开更多
关键词 粒子群优化 轧制规程 压下规程 能量优化
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基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模 被引量:2
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作者 张英杰 许伟 +4 位作者 汤龙波 张营 刘文博 胡作磊 范朝冬 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期122-128,共7页
基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通... 基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景. 展开更多
关键词 通信基站 能耗模型 最小二乘支持向量机 粒子群 滚动时间窗
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基于改进PSO的铁路监测线性无线传感器网络路由算法 被引量:20
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作者 李翠然 王雪洁 +1 位作者 谢健骊 吕安琪 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期155-165,共11页
为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题,提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函... 为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题,提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函数,通过调整惯性权重系数增强粒子群算法局部搜索能力,获得簇头最优解集;构建能耗与时延驱动的路径成本函数,基于广度优先搜索获得源节点到sink节点的最优主路径;设计基于Markov决策过程(MDP)模型的Q-learning备选路径更新与路由维护机制。仿真结果表明,所提算法能够有效均衡节点间能耗,在延长网络生命周期和降低数据传输时延方面具有较优的性能。 展开更多
关键词 铁路环境监测 线性无线传感器网络 粒子群优化 广度优先搜索 均衡能耗
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PSO优化BP神经网络的串联故障电弧识别方法 被引量:21
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作者 张扬 刘艳丽 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第7期22-25,共4页
运用db5小波对故障电弧信号进行4层分解,提取故障频段能量谱作为特征量,建立BP神经网络。用粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络,从而快速准确地对故障电弧特征量进行拟合,用训练后的神经网络对故障电弧进行预测,达到了较好的预测识别效... 运用db5小波对故障电弧信号进行4层分解,提取故障频段能量谱作为特征量,建立BP神经网络。用粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络,从而快速准确地对故障电弧特征量进行拟合,用训练后的神经网络对故障电弧进行预测,达到了较好的预测识别效果,验证了该串联型故障电弧识别方法的有效性。 展开更多
关键词 串联故障电弧 db5小波 能量谱 粒子群优化(pso)算法 BP神经网络
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基于PSO的无线传感器网络分簇路由协议 被引量:3
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作者 蒋畅江 向敏 唐贤伦 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期59-62,共4页
提出一种能量均衡的无线传感器网络两层分簇路由协议TL-EBC。该协议采用粒子群优化算法实现网络节点最优化组簇,设置总簇头负责收集、处理簇头数据并发送至基站,以均衡不同位置簇头间的能耗。仿真结果表明,TL-EBC能有效降低节点死亡速度... 提出一种能量均衡的无线传感器网络两层分簇路由协议TL-EBC。该协议采用粒子群优化算法实现网络节点最优化组簇,设置总簇头负责收集、处理簇头数据并发送至基站,以均衡不同位置簇头间的能耗。仿真结果表明,TL-EBC能有效降低节点死亡速度,均衡网络能耗,延长网络生存周期。 展开更多
关键词 传感器网络 分簇路由协议 粒子群优化算法 两层分簇 能耗 网络生存周期
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基于改进MOEA/D算法的WSN覆盖优化方法 被引量:3
10
作者 神显豪 李军 张祁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1203-1206,共4页
为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的... 为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的搜索方向和搜索进度,弥补了MOEA/D的不足。仿真实验证明,相对于MOEA/D和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),MOEA/D-PSO所得非支配解更接近Pareto最优曲面,解集分布的均匀性和多样性表现更佳,WSN的覆盖范围更广,能量消耗更少。 展开更多
关键词 基于分解的多目标进化算法 粒子群优化 帕累托最优曲面 覆盖范围和能量消耗
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基于混合IWO-PSO算法的掘进机截割轨迹规划方法 被引量:12
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作者 田劼 银晓琦 文艺成 《工矿自动化》 北大核心 2021年第12期55-61,共7页
针对掘进机截割轨迹规划方法准确度低、对掘进设备损耗大的问题,提出了一种基于混合IWO(杂草优化)-PSO(粒子群优化)算法的掘进机截割轨迹规划方法。将截割断面环境分为单夹矸、双夹矸和多夹矸3种,对相应断面进行栅格化并建立栅格地图,... 针对掘进机截割轨迹规划方法准确度低、对掘进设备损耗大的问题,提出了一种基于混合IWO(杂草优化)-PSO(粒子群优化)算法的掘进机截割轨迹规划方法。将截割断面环境分为单夹矸、双夹矸和多夹矸3种,对相应断面进行栅格化并建立栅格地图,采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理,并采用混合IWO-PSO算法在3种断面环境中进行轨迹规划。混合IWO-PSO算法以IWO算法中的种子扩散方式为基础,对初始群体进行扩散,在竞争排斥前允许所有个体自由繁殖,使寻优空间的多样化得到有效保障;同时采用PSO算法中的位置迭代更新方式对繁殖的种子位置进行迭代更新,利用群体经验和个体经验对粒子位置进行及时调整,有效提高了算法寻优深度和速度。仿真结果表明,基于混合IWO-PSO算法得到的掘进机截割轨迹长度、二次挖掘栅格数和截割能耗均小于标准PSO算法,对障碍夹矸的规避能力优于标准PSO算法。通过EBZ135型掘进机进行断面截割试验,结果表明,巷道断面成形左侧、右侧、两侧边界误差最大值分别为30,20,50 mm,相对误差分别在2%,1.4%,1.7%内,可满足不同巷道断面环境下的有效避障和成形要求。 展开更多
关键词 掘进机 截割轨迹规划 截割能耗 夹矸 混合IWO-pso算法 杂草优化 粒子群优化
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基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略 被引量:4
12
作者 魏乐 张峻松 +1 位作者 房方 于松源 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第32期13834-13844,共11页
以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的环境保护成本等。对此,提出一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现... 以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的环境保护成本等。对此,提出一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复:首先,使用最小生成树(minimum spanning tree,MST)对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。 展开更多
关键词 电-气-热综合能源系统 最小生成树(MST) 负荷恢复 优化调度 粒子群算法(pso)
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基于CEPSO-LSSVM的煤炭消费量预测模型 被引量:1
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作者 杨世杰 龙丹 周庆标 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第18期108-111,共4页
二乘支持向量机(LSSVM)的煤炭消费量预测模型(CEPSO-LSSVM)。将LSSVM参数编码成粒子位置串,并根据煤炭消费量训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,通过粒子间信息交流找到最优LSSVM参数,并引入"鲶鱼效应",保持粒子群的... 二乘支持向量机(LSSVM)的煤炭消费量预测模型(CEPSO-LSSVM)。将LSSVM参数编码成粒子位置串,并根据煤炭消费量训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,通过粒子间信息交流找到最优LSSVM参数,并引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,克服传统粒子群算法的局部最优,根据最优参数建立煤炭消费量预测模型,并采用实际煤炭消费量数据进行仿真测试。结果表明,相对于其他预测模型,CEPSO-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数,提高了煤炭消费量预测精度,更加适用于复杂非线性的煤炭消费量预测。 展开更多
关键词 煤炭消费量 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 鲶鱼效应
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耦合吸收式制冷系统氢液化工艺设计与优化
14
作者 耿金亮 孙恒 +3 位作者 荣海伦 李昊 王泽鑫 王翔远 《石油与天然气化工》 北大核心 2025年第3期64-71,共8页
目的 为降低氢液化工艺的比能耗(SEC),设计了一种混合制冷剂预冷、双压Claude循环过冷的氢液化工艺,不仅引入太阳能吸收式制冷系统降低工艺的SEC,而且还设计了制冷剂在不同压力下制冷以提高制冷效率。方法 使用HYSYS软件和粒子群优化算... 目的 为降低氢液化工艺的比能耗(SEC),设计了一种混合制冷剂预冷、双压Claude循环过冷的氢液化工艺,不仅引入太阳能吸收式制冷系统降低工艺的SEC,而且还设计了制冷剂在不同压力下制冷以提高制冷效率。方法 使用HYSYS软件和粒子群优化算法对工艺进行模拟和优化,并对工艺进行能量分析、换热分析和(火用)分析。结果 优化后工艺的SEC为5.676 9 kW·h/kg,比优化前降低14.89%;(火用)效率为56.04%,比优化前提高19.28%,表明优化后工艺能效显著提升。此外,工艺总的(火用)损失为69 496 kW,比优化前降低18.04%。结论 与其他液化工艺相比,设计的氢液化工艺不仅具有较高的液化性能,而且还能提高可再生能源的利用率,符合氢液化工艺的发展趋势。 展开更多
关键词 混合制冷剂 氢液化工艺 液氢 粒子群优化算法 比能耗 吸收式制冷系统
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基于PSO-GWO的省级能耗强度预测与碳减排潜力估算 被引量:4
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作者 董福贵 夏美娟 李婉莹 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第9期226-234,共9页
准确预估省域节能降碳潜力是政策制定与调整的基础。针对目前省级降碳潜力估算方法仍存在难以指导实践的局限性问题,提出一种主客观相结合的新方法,构建包含经济、技术投入、规模效应3个因素的能耗强度学习曲线,并以灰狼算法改进粒子群... 准确预估省域节能降碳潜力是政策制定与调整的基础。针对目前省级降碳潜力估算方法仍存在难以指导实践的局限性问题,提出一种主客观相结合的新方法,构建包含经济、技术投入、规模效应3个因素的能耗强度学习曲线,并以灰狼算法改进粒子群优化算法优化拟合曲线;充分考虑碳汇技术,构建减排潜力核算框架;以S省为例,设定12种组合情景进行实证研究。结果表明,优化产业结构与调整能源结构是目前降低碳排放量、确保实现“碳达峰”目标的主要手段;零碳、负碳技术现阶段能够为减排做出较少贡献,但可促进碳达峰进程。 展开更多
关键词 环境学习曲线 碳减排潜力 粒子群优化算法 灰狼算法 能耗强度
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基于PD-BPSO算法的计算卸载策略 被引量:2
16
作者 薛建彬 刘星星 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第11期103-106,共4页
基于移动边缘计算(MEC)环境下的计算卸载技术有效缓解了传统无线网络数据中心的处理压力,提升了系统服务质量。针对计算密集型任务卸载使得移动终端设备能量消耗大的问题,提出了一种基于种群多样性-二进制粒子群算法(PD-BPSO)的计算卸... 基于移动边缘计算(MEC)环境下的计算卸载技术有效缓解了传统无线网络数据中心的处理压力,提升了系统服务质量。针对计算密集型任务卸载使得移动终端设备能量消耗大的问题,提出了一种基于种群多样性-二进制粒子群算法(PD-BPSO)的计算卸载策略。首先建立多目标约束下终端设备执行任务时的能耗模型;其次采用粒子群优化算法将任务的卸载转化为粒子寻优过程,并获得在寻求能耗最小化下的最优卸载决策。仿真结果表明:所提卸载策略能够在保证用户服务质量的同时有效降低终端设备能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 粒子群优化 能耗 种群多样性
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基于RS-PSO-SVM的航材消耗预测模型 被引量:9
17
作者 孙绳山 徐常凯 何亚群 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期881-887,共7页
针对航材消耗预测影响因素多,结合航材消耗特点,研究粗糙集(Rough set,RS)与支持向量机(Support vector machine,SVM)相互融合的航材消耗预测问题。通过RS不完备信息系统的属性约简剔除航材消耗信息系统中冗余的定量因素,在属性重要性... 针对航材消耗预测影响因素多,结合航材消耗特点,研究粗糙集(Rough set,RS)与支持向量机(Support vector machine,SVM)相互融合的航材消耗预测问题。通过RS不完备信息系统的属性约简剔除航材消耗信息系统中冗余的定量因素,在属性重要性基础上将7个影响因素约简为3个影响因素,保留了该系统的核心知识。引入粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化SVM模型,寻优得到的参数组合,建立RS-PSO-SVM航材消耗预测模型。实例分析表明,RS-PSO-SVM模型的预测准确度较好,相比较于PSO-SVM、RS-BP(Back propagation)预测性能更佳。 展开更多
关键词 航材消耗预测 不完备信息系统 属性约简 粒子群优化 支持向量机
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基于数字孪生和PSO算法的混动车辆能量管理策略鲁棒优化 被引量:2
18
作者 周泉 张策腾飞 +2 位作者 李雁飞 帅斌 徐宏明 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期517-525,共9页
该文针对混动车辆能量管理策略开发任务,基于车辆数字孪生平台,提出了一种融合全局交叉验证和粒子群优化(PSO)的鲁棒优化算法,以获得高可靠性、适应性的能量管理策略。基于转鼓台架试验结果建立了某混动车辆数字孪生模型,定义了综合考... 该文针对混动车辆能量管理策略开发任务,基于车辆数字孪生平台,提出了一种融合全局交叉验证和粒子群优化(PSO)的鲁棒优化算法,以获得高可靠性、适应性的能量管理策略。基于转鼓台架试验结果建立了某混动车辆数字孪生模型,定义了综合考虑车辆能量转换效率和电池剩余电量的控制效用指标,搭建了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)能量管理控制器;利用粒子群鲁棒优化算法在JC08、WLTC、UDDS等国际常用行驶工况对控制器进行超参数优化,并基于硬件在环平台对优化结果进行了对比验证。结果表明:通过综合考虑训练工况和验证工况下的控制效用,粒子群鲁棒优化算法相比标准粒子群算法,能够提升11%以上的控制效用值,获得0.41%至27.92%的燃油经济性提升。 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理策略 粒子群优化(pso) 鲁棒优化 交叉验证
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基于改进PSO-SA算法的城轨列车ATO节能优化研究 被引量:1
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作者 苏明健 肖宝弟 岳丽丽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期64-67,76,共5页
针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法。首先,建立城轨... 针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法。首先,建立城轨列车运行控制模型和多目标优化模型,并对城轨列车运行工况策略进行分析;然后,将PSO的种群信息共享特点和SA以一定概率接受劣质解的特点进行有效结合,使PSO算法避免陷入局部最优解,提高全局寻优的概率。同时,对PSO中的惯性权重系数和学习因子等参数进行全局自适应性改进,进一步搜寻全局最优解;最后,选取明珠线1000 m线路条件,综合考虑线路限速和坡度等因素,通过实例仿真实验对比多种智能算法,验证了所提算法在满足多种指标的前提下,将能耗减低了7.7%,同时寻求最优的工况控制序列指导列车运行,验证了算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 列车节能优化 城市轨道交通 粒子群优化算法 速度距离曲线
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基于改进小生境PSO算法的综合能源系统调度 被引量:20
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作者 邹玙琦 杨国华 +2 位作者 郑豪丰 易俊超 胡瑞琨 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期47-52,60,共7页
以减少综合能源系统运行成本、提高可再生能源利用率为目的,在调度目标中考虑可再生能源消纳程度,构建了满足电热冷负荷的综合能源系统模型。针对传统粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)易陷入局部最优的问题,将小生境技... 以减少综合能源系统运行成本、提高可再生能源利用率为目的,在调度目标中考虑可再生能源消纳程度,构建了满足电热冷负荷的综合能源系统模型。针对传统粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)易陷入局部最优的问题,将小生境技术与粒子群算法结合并提出一种非线性递减惯性权重策略,利用改进的小生境粒子群优化算法对构建的综合能源系统模型求解,结果表明改进后的算法具有更好的寻优能力,所提模型在兼顾经济性的同时提高了系统对可再生能源的消纳能力。 展开更多
关键词 综合能源系统 粒子群优化算法 小生境 调度 可再生能源
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