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Risk adjustable optimal operation for electricity-hydrogen integrated energy system based on chance constrained goal programming
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作者 ZHOU Xiao-jun HU Jia-ming +1 位作者 LI Chao-jie YANG Chun-hua 《Journal of Central South University》 2025年第6期2224-2238,共15页
The electricity-hydrogen integrated energy system(EH-IES)enables synergistic operation of electricity,heat,and hydrogen subsystems,supporting renewable energy integration and efficient multi-energy utilization in futu... The electricity-hydrogen integrated energy system(EH-IES)enables synergistic operation of electricity,heat,and hydrogen subsystems,supporting renewable energy integration and efficient multi-energy utilization in future low carbon societies.However,uncertainties from renewable energy and load variability threaten system safety and economy.Conventional chance-constrained programming(CCP)ensures reliable operation by limiting risk.However,increasing source-load uncertainties that can render CCP models infeasible and exacerbate operational risks.To address this,this paper proposes a risk-adjustable chance-constrained goal programming(RACCGP)model,integrating CCP and goal programming to balance risk and cost based on system risk assessment.An intelligent nonlinear goal programming method based on the state transition algorithm(STA)is developed,along with an improved discretized step transformation,to handle model nonlinearity and enhance computational efficiency.Experimental results show that the proposed model reduces costs while controlling risk compared to traditional CCP,and the solution method outperforms average sample sampling in efficiency and solution quality. 展开更多
关键词 electricity-hydrogen integrated energy system chance constrained goal programming risk adjustment state transition algorithm
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General and efficient parallel approach of finite element-boundary integral-multilevel fast multipole algorithm 被引量:3
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作者 Pan Xiaomin Sheng Xinqing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第2期207-212,共6页
A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm (FE-BI-MLFMA). Among many algorithms of FE-BI-M... A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm (FE-BI-MLFMA). Among many algorithms of FE-BI-MLFMA, the decomposition algorithm (DA) is chosen as a basis for the parallelization of FE-BI-MLFMA because of its distinct numerical characteristics suitable for parallelization. On the basis of the DA, the parallelization of FE-BI-MLFMA is carried out by employing the parallelized multi-frontal method for the matrix from the finiteelement method and the parallelized MLFMA for the matrix from the boundary integral method respectively. The programming and numerical experiments of the proposed parallel approach are carried out in the high perfor- mance computing platform CEMS-Liuhui. Numerical experiments demonstrate that FE-BI-MLFMA is efficiently parallelized and its computational capacity is greatly improved without losing accuracy, efficiency, and generality. 展开更多
关键词 finite element-boundary integral-multilevel fast multipole algorithm parallelization.
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Improved Weighted Fair Queueing Scheduling Algorithm for Integrated Information Transmission in Power Systems
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作者 DONG Xueyuan WANG Xiaoru 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0020-I0020,共1页
The sharing of operation and management information is required by smart grid.The amount of information transmitted in electric power communication systems will increase greatly in the near future.The integrated infor... The sharing of operation and management information is required by smart grid.The amount of information transmitted in electric power communication systems will increase greatly in the near future.The integrated information transmission technology is an important method for transmitting various kinds of information via the existing broadband channels and networks in power systems.To implement integrated information transmission in power systems,the problem about how to guarantee the quality of service(QoS)of the communication services must be dealt with. 展开更多
关键词 smart grid integrated information transmission service of quality differentiated services queue scheduling algorithm
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Integrated fire/flight control of armed helicopters based on C-BFGS and distributionally robust optimization
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作者 ZHOU Zeyu WANG Yuhui WU Qingxian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 CSCD 2024年第6期1604-1620,共17页
To meet the requirements of modern air combat,an integrated fire/flight control(IFFC)system is designed to achieve automatic precision tracking and aiming for armed helicopters and release the pilot from heavy target ... To meet the requirements of modern air combat,an integrated fire/flight control(IFFC)system is designed to achieve automatic precision tracking and aiming for armed helicopters and release the pilot from heavy target burden.Considering the complex dynamic characteristics and the couplings of armed helicopters,an improved automatic attack system is con-structed to integrate the fire control system with the flight con-trol system into a unit.To obtain the optimal command signals,the algorithm is investigated to solve nonconvex optimization problems by the contracting Broyden Fletcher Goldfarb Shanno(C-BFGS)algorithm combined with the trust region method.To address the uncertainties in the automatic attack system,the memory nominal distribution and Wasserstein distance are introduced to accurately characterize the uncertainties,and the dual solvable problem is analyzed by using the duality the-ory,conjugate function,and dual norm.Simulation results verify the practicality and validity of the proposed method in solving the IFFC problem on the premise of satisfactory aiming accu-racy. 展开更多
关键词 integrated fire/flight control(IFFC) armed helicopter improved contracting Broyden Fletcher Goldfarb Shanno(C-BFGS)algorithm memory nominal distribution Wasserstein dis-tance distributionally robust optimization
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基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥控制系统研究 被引量:2
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作者 丁筱玲 王克林 +3 位作者 李军台 郭冰 李志勇 赵立新 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期240-247,共8页
针对水肥控制难度大,传统灌溉施肥方法智能化程度较低的问题,设计一种基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥一体化控制系统。以控制混合肥液的EC(电导率)值为目标,在传统模糊PID控制算法的基础上引入BAS(天牛须搜索)算法和Smith预估... 针对水肥控制难度大,传统灌溉施肥方法智能化程度较低的问题,设计一种基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥一体化控制系统。以控制混合肥液的EC(电导率)值为目标,在传统模糊PID控制算法的基础上引入BAS(天牛须搜索)算法和Smith预估器。通过MATLAB/Simulink软件仿真,验证其寻优和优化能力,对比常规PID、BAS—PID模型,结果表明,BAS—Smith—Fuzzy PID控制器拥有优异控制性能。基于STM32主控平台搭建单通道混肥装置,配置MCGS触摸屏上位机并基于Android平台开发客户端进行人机交互,试验结果表明,BAS—Smith—Fuzzy PID的调节时间对比常规PID、BAS—PID缩短17.1%、63%、超调量降低82.1%、87.2%。 展开更多
关键词 水肥一体化 BAS算法 模糊PID控制 物联网 SIMULINK仿真
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一种考虑风光不确定性的热电混合共享储能双层优化配置方法 被引量:2
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作者 周勃 李二超 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期189-198,共10页
针对基于多区域综合能源系统的混合共享储能系统容量优化配置问题开展研究。首先,建立含混合共享储能的多区域综合能源系统总体架构,并阐述各主体的收益途径及交互模式;其次,针对区域综合能源系统提出一种考虑负荷侧电-热-冷耦合转换的... 针对基于多区域综合能源系统的混合共享储能系统容量优化配置问题开展研究。首先,建立含混合共享储能的多区域综合能源系统总体架构,并阐述各主体的收益途径及交互模式;其次,针对区域综合能源系统提出一种考虑负荷侧电-热-冷耦合转换的综合需求响应机制;在此基础上,提出双层优化配置模型,其中上层模型以热电混合共享储能系统年运行成本最优为目标,下层模型以多区域综合能源系统年运行成本最优为目标;同时,针对下层优化模型中存在的风光出力不确定性的问题,将其转变为一类含时变参数的动态鲁棒优化问题,并提出一种基于特征变化引导的时域鲁棒优化算法(PCCG-ROOT)对问题进行求解。算例仿真结果表明所提双层优化配置算法能够合理配置混合共享储能系统的额定容量及运行功率。 展开更多
关键词 需求响应 储能 可再生能源 区域综合能源系统 优化算法
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考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测 被引量:1
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作者 冉启武 石卓见 +2 位作者 刘阳 黄杰 张宇航 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1098-1108,I0071-I0075,共16页
为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合... 为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合,进而将多元负荷序列分解为本征模态函数集合;其次,通过基于反向传播(back propagation,BP)神经网络扰动的平均影响值(mean impact value,MIV)算法对与多元负荷相关的气象、日期及负荷因素进行特征筛选,从而为多元负荷构建高耦合度的特征矩阵;充分考虑到各单一模型的差异性及优势性,在采用k折交叉验证法减少过拟合的基础上,构建Stacking集成学习模型对多元负荷进行预测;最后采用美国亚利桑那州立大学坦佩校区多元负荷数据集进行实例验证,结果显示所提方法在电、冷、热负荷预测中的平均绝对百分比误差分别达到了0.903%、2.713%和1.616%,预测精度相比其他预测模型具有较大提升。 展开更多
关键词 多元负荷预测 综合能源系统 平均影响值算法 Stacking集成学习 金豺优化算法 复合指标
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基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法 被引量:1
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作者 何振宇 毛亿 +1 位作者 杨扬 陈武 《通信学报》 北大核心 2025年第2期44-58,共15页
利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平... 利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进差分进化算法,该算法采用优劣势双种群协同进化策略,能够兼顾算法的收敛性和种群多样性。仿真和现场实验结果表明,所提方法在定位和速度估计精度方面与现有算法相当,但计算耗时显著减少。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 无源雷达 长时间积累 投影处理 差分进化算法
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基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量:3
9
作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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基于改进A^(*)和DWA融合的机器人路径规划
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作者 崔鹏鹏 张梅 周伸伸 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期144-148,154,共6页
针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态... 针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态避障结合,兼顾全局最优与动态适应性。在全局规划中,改进A^(*)算法通过自适应评价函数动态调整启发式权重,引入安全距离惩罚项与障碍物密度感知机制,来优化路径安全性与平滑性,并结合线段可达性检测策略消除冗余转折点;在局部规划中,改进DWA算法通过多目标评价函数融合全局路径跟踪、障碍物距离及轨迹平滑性指标,增强避障灵活性与实时性。实验结果表明,该算法在路径全局最优性、动态避障效率及轨迹平滑度方面均表现出显著优势。 展开更多
关键词 机器人路径规划 改进A^(*)算法 改进动态窗口法算法 融合算法 动态避障
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不确定环境下多无人机察打一体任务规划方法 被引量:2
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作者 张栋 李林 +3 位作者 王孟阳 李超越 郑元世 李智军 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第2期111-125,共15页
针对动态不确定战场环境下多无人机对多区域、多目标的协同察打任务规划过程中存在的信息不确定、任务多约束及航迹强耦合的多目标优化与决策问题,结合Dubins航迹规划算法,提出了一种融合多种改进策略的灰狼优化算法(grey wolf optimiza... 针对动态不确定战场环境下多无人机对多区域、多目标的协同察打任务规划过程中存在的信息不确定、任务多约束及航迹强耦合的多目标优化与决策问题,结合Dubins航迹规划算法,提出了一种融合多种改进策略的灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm incorporating multiple improvement strategies,IMISGWO).首先,针对动态环境带来的无人机巡航速度及察打任务消失时间的不确定性,基于可信性理论建立了以最大化任务收益为指标的任务规划数学模型;其次,为实现该问题的快速求解,设计了初始解均匀分布、个体通信机制调整、动态权重更新和跳出局部最优等策略,提升算法解搜索能力;最后,构建了多无人机察打一体典型任务仿真场景,通过数字仿真以及虚实结合半实物仿真试验验证了算法的可行性和有效性.仿真结果表明:算法在求解不确定环境下耦合航迹的多无人机察打一体任务规划问题时,能够生成多机高效的任务执行序列和满足无人机飞行性能约束的飞行轨迹,且能够适用于无人机数量增加导致问题复杂度增加情形下此类问题的求解. 展开更多
关键词 多无人机 不确定环境 察打一体任务 任务规划 改进灰狼优化算法
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基于频域积分时域基线校正算法的地震加速度波形再现
12
作者 郭迎庆 刘少帅 +3 位作者 朱文 徐赵东 景兴建 张汉奇 《林业工程学报》 北大核心 2025年第5期154-161,共8页
加速度信号在积分过程中初始速度和位移信号未知导致积分得到的位移信号存在严重的漂移现象。针对上述问题,本研究提出一种频域积分时域基线校正算法。首先对加速度信号进行滤波处理,消除频段外的噪声;然后在频域内对加速度信号进行积... 加速度信号在积分过程中初始速度和位移信号未知导致积分得到的位移信号存在严重的漂移现象。针对上述问题,本研究提出一种频域积分时域基线校正算法。首先对加速度信号进行滤波处理,消除频段外的噪声;然后在频域内对加速度信号进行积分和基线校正得到速度信号,接着对得到的速度信号进行相同的处理得到位移信号,其中两次基线校正主要实现信号未知的初始值引起的漂移。研究结果表明,与时频混合积分算法相比,采用频域积分时域基线校正算法得到的位移绝对误差和峰值误差分别减小了0.020和0.232,其性能提升率分别为3.06%和61.5%。在振动台地震波复现试验中,采用频域积分时域基线校正算法得到的最大加速度峰值误差比时频混合积分算法的减小39.95 gal,最大峰值误差率降低了18.16%,证明了频域积分时域基线校正算法在提高振动台波形复现精度方面具有较高的实用价值和现实意义。 展开更多
关键词 地震模拟振动台 波形复现 频域积分算法 基线校正算法
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基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
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作者 郑琰 席宽 +2 位作者 巴文婷 肖玉杰 余伟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期256-264,共9页
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和... 针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和平滑性,同时采用路径决策方法解决全局路径失效问题,使车辆摆脱障碍困境,满足路径规划安全性的要求.改进后的蚁群算法利用起止点的位置信息使初始信息素分布不均匀,减少搜索初期阶段的时间消耗;通过维护全局最优路径和强化优秀局部路径的信息素浓度,优化信息素更新机制,提高路径探索效率;对规划路径进行二次优化,优化节点和冗余转折点,减少路径长度.仿真结果表明,相比传统路径规划算法,利用本文提出的融合算法所得到的路径在距离、平滑度和收敛性方面都具有更好的表现,且符合无人驾驶汽车安全行驶的要求. 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 动态窗口法 动态避障 融合算法
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基于非局部理论的Hoek-Brown软化塑性模型
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作者 周鑫 于佳佳 +2 位作者 吴文杰 路德春 杜修力 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期13-20,共8页
由于缺失材料特征长度,局部应变软化模型在模拟结构层面的失效破坏时,会出现网格依赖性问题,严重影响计算结果的准确性与可靠性。本研究提出了非局部的Hoek-Brown软化塑性模型,该模型基于光滑的Hoek-Brown强度准则构造屈服函数,并利用... 由于缺失材料特征长度,局部应变软化模型在模拟结构层面的失效破坏时,会出现网格依赖性问题,严重影响计算结果的准确性与可靠性。本研究提出了非局部的Hoek-Brown软化塑性模型,该模型基于光滑的Hoek-Brown强度准则构造屈服函数,并利用过非局部公式将等效塑性剪应变发展为非局部变量,有效规避了结构失效破坏模拟时的网格依赖性问题。利用隐式返回映射应力更新算法求解非局部塑性模型的微分方程组,详细介绍了该模型的有限元实现流程。最后,以经典的缺陷板受压破坏问题和条形基础承载力问题为例,对模型的有效性进行验证。结果表明,在网格细化过程中,非局部Hoek-Brown软化塑性模型的模拟结果对网格尺寸不敏感,预测的剪切带宽度和荷载位移曲线基本不随网格尺寸变化。所提模型可为岩石工程的失效破坏分析提供具有网格客观性的计算工具。 展开更多
关键词 非局部积分方法 软化塑性模型 HOEK-BROWN强度准则 应力更新算法
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车载无人机物资配送路径优化
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作者 黄迎春 李开源 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期31-37,共7页
采用无人机配送物资在商业和军事上均有广阔的应用前景。针对配送过程中末端配送效率低等问题,提出一种车辆携带多架无人机的配送方案,以最小服务时间为优化目标构造最优化模型,求解模型时采用改进的K-means聚类算法对配送点进行分类,... 采用无人机配送物资在商业和军事上均有广阔的应用前景。针对配送过程中末端配送效率低等问题,提出一种车辆携带多架无人机的配送方案,以最小服务时间为优化目标构造最优化模型,求解模型时采用改进的K-means聚类算法对配送点进行分类,将聚类中心作为货车配送点;然后以车辆路径问题为基础设计蚁群拟算法求解一车携带多架无人机形式的配送路线。通过采用标准数据集进行实验,实验结果表明改进后算法在路径优化能力和求解精确性方面都有较好的性能。 展开更多
关键词 综合运输 聚类算法 蚁群算法 路径优化
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车载SINS/1D-LDV杆臂误差在线标定算法
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作者 张涛 聂晓明 +2 位作者 周健 王琦 向志毅 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第5期86-93,共8页
针对在一维激光多普勒测速仪(one-dimensional laser Doppler velocimeter,1D-LDV)和捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)构成的车载组合导航系统中,由于两者安装位置不同存在的杆臂速度误差问题,提出一种卡尔曼... 针对在一维激光多普勒测速仪(one-dimensional laser Doppler velocimeter,1D-LDV)和捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)构成的车载组合导航系统中,由于两者安装位置不同存在的杆臂速度误差问题,提出一种卡尔曼滤波在线标定算法对安装杆臂进行标定并补偿。通过引入在载体行进过程中速度方向始终保持载体行进方向的点,对传统杆臂速度误差模型进行了改进,使其能够准确反映1D-LDV与SINS输出的量测速度间的真实关系。车载实验结果表明,该标定算法能够有效标定1D-LDV与SINS间的杆臂误差。将经过杆臂误差补偿的1D-LDV量测速度与SINS的陀螺数据进行航迹推算,两组实验所得的水平定位误差由8.80 m和6.60 m分别降至7.07 m和5.48 m,在一定程度上提高了导航定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 一维激光多普勒测速仪 杆臂误差 标定算法
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基于模态分解和多模型融合的IES多元负荷预测
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作者 李大华 赵志成 +1 位作者 田禾 高强 《电子测量技术》 北大核心 2025年第17期81-93,共13页
针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进... 针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进行筛选,旨在有效识别与负荷变化相关的关键因素;其次,将样本熵结合互信息为适应度函数,采用指数三角优化算法获得VMD的最优参数组合,从而实现对IES负荷的有效分解,得到多个本征模态函数;接着,采用排列熵对分解结果进行筛选,提取出反映负荷变化特征的低频和高频分量;最后,采用BiLSTM网络对低频分量进行预测,并通过BiTCN-LPTransformer-BiGRU模型对高频分量的预测,将各分量的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对实际负荷数据验证,以春季电负荷为例,该模型的RMSE、R2、MAPE分别为118.394kW、0.991和0.351%,相较于传统模型,显著提高了预测精度,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 模态分解 最大互信息系数 指数三角优化算法 负荷预测
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实际气体多变压缩功直接积分的超临界二氧化碳离心式压缩机热力设计方法
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作者 李凯伦 李红智 +4 位作者 张一帆 孙山 但光局 李扬 王亚 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第14期5413-5421,I0007,共10页
针对超临界二氧化碳压缩机在近临界工况的算法稳定性问题,该文提出一种实际气体多变功直接积分算法,将压缩过程分解为多个子过程并进行数值积分,得到压缩功的柯西数列,在子过程数量增大的过程中,可以得到精确的全过程压缩多变功。同时,... 针对超临界二氧化碳压缩机在近临界工况的算法稳定性问题,该文提出一种实际气体多变功直接积分算法,将压缩过程分解为多个子过程并进行数值积分,得到压缩功的柯西数列,在子过程数量增大的过程中,可以得到精确的全过程压缩多变功。同时,为解决压缩机级间焓增分配问题,提出一种等比转速级间焓增分配算法。最后,给出超临界二氧化碳压缩机的热力设计流程。结果表明,相较于传统Schultz算法,研究提出的实际气体多变压缩功直接积分方法在近临界及超临界区域具有更好的稳定性和精确性,计算中只需要较少的子过程数即可将误差降至合格范围内。通过对50MW超临界二氧化碳发电机组主压缩机进行一维设计及流场模拟发现,提出的多变压缩功直接积分方法及压缩机设计方法可以对二氧化碳压缩机方案设计及性能预估起到重要的支撑作用。 展开更多
关键词 超临界二氧化碳发电 近临界工况二氧化碳压缩机 多变压缩功直接积分算法
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电力现货市场环境下考虑边际成本的综合能源系统调度策略
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作者 王永利 张云飞 +3 位作者 赵伟博 马恺玮 李强 姜斯冲 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1075-1086,共12页
综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略... 综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略。首先,分析了外部现货市场环境下市场价格不确定性典型场景处理方法,并研究了综合能源系统内部多种源荷可调资源及运行成本结构;其次,建立了在电力市场价格不确定性条件下考虑系统边际成本交易优化模型,并提出沙猫群优化算法进行求解。最后,通过对实际案例的仿真验证。结果表明:该策略不仅可以降低IES的运行成本,还能增强其对市场价格不确定性的适应能力,为综合能源系统在电力现货市场环境下的运行提供了新的思路和方法,有助于实现能源系统参与市场调度的经济性和可靠性双重优化。 展开更多
关键词 电力现货市场 边际成本 综合能源系统 沙猫群优化算法
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基于EA-RL算法的分布式能源集群调度方法
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作者 程小华 王泽夫 +2 位作者 曾君 曾婧瑶 谭豪杰 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负... 目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负荷进行个体建模,并基于个体调度模型建立了包含辅助调峰调频的多场景分布式能源集群优化调度模型;基于进化强化学习算法框架,提出了一种EA-RL算法,该算法融合了遗传算法(GA)与深度确定性策略梯度(DDPG)算法,以经验序列作为遗传算法个体进行交叉、变异、选择,筛选出优质经验加入DDPG算法经验池对智能体进行指导训练以提高算法的搜索效率和收敛性;根据多场景调度模型构建分布式能源集群多场景调度问题的状态空间和动作空间,再以最小化调度成本、最小化辅助服务调度指令偏差、最小化联络线越限功率以及最小化源荷功率差构建奖励函数,完成强化学习模型的建立;为验证所提算法模型的有效性,基于多场景的仿真算例对调度智能体进行离线训练,形成能够适应电网多场景的调度智能体,通过在线决策的方式进行验证,根据决策结果评估其调度决策能力,并通过与DDPG算法的对比验证算法的有效性,最后对训练完成的智能体进行了连续60d的加入不同程度扰动的在线决策测试,验证智能体的后效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 分布式能源集群 深度强化学习 进化强化学习算法 多场景一体化调度
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