-
题名基于IGWO-K-means的风电场动态等值建模
被引量：6
- 1
-
-
作者
孙元存
刘三明
王致杰
刘剑
曹天行
-
机构
上海电机学院电气学院
-
出处
《现代电力》
北大核心
2018年第5期49-55,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(11201267)
上海市教育委员会科研创新项目(15ZZ106)
上海市自然科学基金项目(15ZR1417300)
-
文摘
风电场等值建模是分析风电系统的前提和基础,为了提高风电场动态等值建模精度,降低等值难度,本文基于风(风速和风向)、风机本体、风电输出效果和风机工作环境等4个方面,从内蒙古某风电场24台机组实际采样的运行数据中选取了14个变量作为分群指标,全面描述了风电场特性。其次提出了收敛因子非线性策略和动态参考率策略两个控制策略,改进了灰狼优化算法(GWO),并结合K-means聚类算法寻找最佳聚类中心,输出聚类结果,建立风电场动态等值模型。最后在MATLAB/Simulink平台上建立风电场聚类模型,验证该模型的可行性。结果表明,该方法提高了风电场等值建模的精度,能够更好地描述风电场的动态特性。
-
关键词
风电场
分群指标
聚类
改进灰狼优化
动态等值
-
Keywords
wind farm
grouping index
clustering
im-proved gray wolf optimization
dynamic equivalence
-
分类号
TM74
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于Hough变换和聚类的舰艇编队队形识别算法
被引量：10
- 2
-
-
作者
张翼飞
董受全
毕开波
-
机构
海军大连舰艇学院导弹系
-
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期648-655,共8页
-
基金
海军装备部军内科研项目(2012年)
-
文摘
编队队形识别技术是反舰导弹武器系统目标识别领域中的一项重要研究内容,具有队形识别能力的反舰导弹可以有效增强对密集型舰艇编队当中重要目标的选择能力,进而直接提升导弹的命中概率和作战效能。基于Hough变换技术研究了一种舰艇编队队形识别算法,在无探测噪声影响时具有很好的识别率。当目标信息受污染较严重时,进一步采用了改进的K均值聚类算法对Hough变换后得到的积累矩阵局部峰值进行聚类处理,根据峰值聚类的结果准确提取出待识别队形的参数,从而有效抑制了探测噪声带来的不利影响。仿真结果表明,采用该算法可以正确识别出舰艇编队队形,在目标信息受污染较严重时也具有较好的识别效果,具有较好的鲁棒性。对该算法复杂度及目标指示误差对算法精度的影响进行了分析。
-
关键词
飞行器控制、导航技术
队形识别
HOUGH变换
改进K均值聚类
峰值聚类
-
Keywords
control and navigation technology of aerocraft
formation recognition
Hough transform
im proved k-means clustering
peak clustering
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
