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基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法 被引量：55
1
作者 孙毅 张璐 +4 位作者 赵洪磊 刘耀先 李彬 李德智 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1819-1826,共8页
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非... 非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数（total harmonic distortion,kTHD）作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 动态自适应粒子群算法 特征提取 总谐波失真系数
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基于动态自适应粒子群算法的二次再热燃煤–捕碳机组热力系统优化设计 被引量：8
2
作者 付文锋 李嘉华 +2 位作者 王蓝婧 石宇 杨勇平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2652-2659,共8页
为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用... 为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用动态自适应粒子群算法优化计算表明:改进设计的燃煤–捕碳机组与常规燃煤–捕碳机组相比,热经济性和减排效果明显提高,供电标准煤耗率下降了12.21g/(kW×h),CO_2排放率下降了4.07g/(kW×h);与未捕碳机组相比,CO_2排放率下降了576.15g/(kW×h)。捕碳汽轮机可以有效减少热力系统的损失,对二次再热燃煤–捕碳机组具有显著的降耗效应。 展开更多
关键词 二次再热机组 碳捕集 热力系统集成 动态自适应粒子群算法 优化设计
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法 被引量：1
3
作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪
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基于改进粒子群算法的联供系统运行优化
4
作者 周建新 王鸿滔 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期70-75,共6页
为提升包含多种可再生能源的冷热电联供系统的经济、环境效益,在冷热电联供(CCHP)系统基础上,引入碳捕集(CCS)、电转气(P2G)技术,并在负荷端加入气负荷,建立碳捕集、电转气相结合的冷热电气联供系统模型。电转气装置利用碳捕集装置捕集... 为提升包含多种可再生能源的冷热电联供系统的经济、环境效益,在冷热电联供(CCHP)系统基础上,引入碳捕集(CCS)、电转气(P2G)技术,并在负荷端加入气负荷,建立碳捕集、电转气相结合的冷热电气联供系统模型。电转气装置利用碳捕集装置捕集的二氧化碳生成天然气,供给燃气机组及气负荷,缺额由气网购气补充,盈余的二氧化碳则封存起来。在满足各约束条件的前提下,采用所提出的自适应动态粒子群算法对系统中各设备的出力进行优化调度,并将所提算法与标准粒子群算法、改进粒子群算法进行对比。结果表明:相较于对照系统,所提方案单日运行总成本节省14.6%,环境成本降低420.24元,碳排放量减少46.5%,所提算法寻优效果更好。 展开更多
关键词 联供系统 自适应动态粒子群算法 电转气 碳捕集 可再生能源
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一种有源配电网分布式光伏消纳能力评估方法 被引量：28
5
作者 仲泽天 李梦月 +2 位作者 王加澍 张健 马刚 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第2期60-68,共9页
受太阳光照变化的影响,分布式光伏电源存在间歇性和波动性的问题,其接入有源配电网后给配电网稳定运行带来了一系列不利影响,因此研究有源配电网的光伏消纳能力问题对维持有源配电网安全运行至关重要。通过对分布式光伏电源接入电网对... 受太阳光照变化的影响,分布式光伏电源存在间歇性和波动性的问题,其接入有源配电网后给配电网稳定运行带来了一系列不利影响,因此研究有源配电网的光伏消纳能力问题对维持有源配电网安全运行至关重要。通过对分布式光伏电源接入电网对有源配电网电压偏差和系统网损的影响进行研究,设置的2个目标函数分别是分布式光伏电源接入功率最大量和系统网损,以电压偏差作为约束条件,建立关于IEEE33节点的有源配电网分布式光伏消纳能力评估模型,用于评估有源配电网的光伏消纳能力。根据评估结果,提出动态自适应粒子群算法,对有源配电网进行求解,并且与传统的粒子群算法进行比较,结果表明,该算法求解结果更加精确,误差较小。 展开更多
关键词 分布式光伏电源 有源配电网 光伏消纳能力 动态自适应粒子群
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基于ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量预测方法 被引量：6
6
作者 司文静 封喜波 +1 位作者 耿立艳 张占福 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期302-308,共7页
针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合,提出一种ADPS... 针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合,提出一种ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量新型预测方法.将建模简单、精度高的LSSVM作为预测模型,通过寻优能力优异的ADPSO算法选择LSSVM最优参数.以某市高速公路交通量为例验证模型的有效性.结果表明,所提方法的预测性能较好,适合于高速公路交通量的短期预测. 展开更多
关键词 高速公路 交通量预测 自适应动态粒子群优化算法 最小二乘支持向量机
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基于VMD和DAIPSO-GPR解决容量再生现象的锂离子电池寿命预测研究 被引量：7
7
作者 刘金凤 陈浩玮 HERBERT Ho-Ching Iu 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1111-1120,共10页
锂离子电池应用时表现出的时变、动态、非线性等特征,以及容量再生现象,导致传统模型对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性低,该文将变分模态分解(VMD)和高斯过程回归(GPR)以及动态自适应免疫粒子群(DAIPSO)结合,建立RUL预测模型... 锂离子电池应用时表现出的时变、动态、非线性等特征,以及容量再生现象,导致传统模型对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性低,该文将变分模态分解(VMD)和高斯过程回归(GPR)以及动态自适应免疫粒子群(DAIPSO)结合,建立RUL预测模型。首先利用等压降放电时间分析法,提取健康因子,利用VMD对其进行分解处理,挖掘数据内在信息,降低数据复杂度,并针对不同分量,利用不同协方差函数建立GPR预测模型,有效捕获了数据的长期下降趋势和短期再生波动。利用DAIPSO算法优化GPR模型,实现核函数超参数的优化,建立了更准确的退化关系模型,最终实现剩余使用寿命的准确预测,以及不确定性表征。最后利用NASA电池数据进行验证,离线预测结果表明所提方法具有较高预测精度和泛化适应能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 变分模态分解 高斯过程回归 动态自适应免疫粒子群
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基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测 被引量：11
8
作者 戢小辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期806-809,共4页
为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变... 为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明,相较其他预测模型,该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。 展开更多
关键词 道路交通事故 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机 动态改变惯性权重自适应粒子群算法
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DP-ADPSO算法在机组负荷优化组合分配问题中的应用
9
作者 闫旺 李郁侠 +3 位作者 师彪 孟欣 李鹏 牛艳利 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期64-68,共5页
针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优... 针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优化搜索,缩短了计算时间。计算实例表明:动态规划-自适应离散粒子群算法能较好地收敛到最优解,而且该方法得出的解具有精度高、收敛速度快的优点,应用效果优于动态规划法和离散粒子群算法,说明该方法是有效的、合理的,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 动态规划-自适应离散粒子群算法 机组优化组合 负荷分配 全局最优解
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