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基于小生境优化的变权重粒子群算法在PMU优化配置中的应用
被引量：
3
1
作者
张思为
牛胜锁
+2 位作者
梁志瑞
张建华
苏海锋
《陕西电力》
2012年第4期34-38,81,共6页
针对相量测量单元优化配置问题展开研究,提出了一种基于小生境优化的变权重粒子群算法来解决该问题。所提算法以离散粒子群算法为基础,通过基于共享函数的小生境技术优化初始粒子群,改进权重系数的取值函数来提高算法的收敛效果,最后进...
针对相量测量单元优化配置问题展开研究,提出了一种基于小生境优化的变权重粒子群算法来解决该问题。所提算法以离散粒子群算法为基础,通过基于共享函数的小生境技术优化初始粒子群,改进权重系数的取值函数来提高算法的收敛效果,最后进行冗余度比较得出最优方案。该算法与常用算法相比,提高了计算的收敛速度和全局性,实现了算法多峰性,可通过分析问题模型有效得出相量测量单元(PMU)优化配置方案。并通过IEEE 14母线系统和新英格兰39母线系统仿真实例验证了所提方法的有效性。
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关键词
相量测量单元
可观测
变权重粒子群算法
小生境技术
权重
系数
冗余度
PMU
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职称材料
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
6
2
作者
徐韧
李君宇
+3 位作者
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优...
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
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关键词
多翼离心风机
变
权重
基于
变
权重
粒子
群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸优化
算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化
算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
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职称材料
题名
基于小生境优化的变权重粒子群算法在PMU优化配置中的应用
被引量：
3
1
作者
张思为
牛胜锁
梁志瑞
张建华
苏海锋
机构
新能源电力系统国家重点实验室
出处
《陕西电力》
2012年第4期34-38,81,共6页
文摘
针对相量测量单元优化配置问题展开研究,提出了一种基于小生境优化的变权重粒子群算法来解决该问题。所提算法以离散粒子群算法为基础,通过基于共享函数的小生境技术优化初始粒子群,改进权重系数的取值函数来提高算法的收敛效果,最后进行冗余度比较得出最优方案。该算法与常用算法相比,提高了计算的收敛速度和全局性,实现了算法多峰性,可通过分析问题模型有效得出相量测量单元(PMU)优化配置方案。并通过IEEE 14母线系统和新英格兰39母线系统仿真实例验证了所提方法的有效性。
关键词
相量测量单元
可观测
变权重粒子群算法
小生境技术
权重
系数
冗余度
PMU
Keywords
phasor measurement unit （PMU）
observability analysis
variable weights particle swarm optimization algorithm
niche genetic algorithm
weight coefficient function
redundancy
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
6
2
作者
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
法雷奥-华中科技大学振动与噪声联合实验室
法雷奥汽车空调湖北有限公司
海南大学机电工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
基金
广西科技重大专项(桂科AA22068060-6,桂科AA23062073-3)。
文摘
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
关键词
多翼离心风机
变
权重
基于
变
权重
粒子
群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸优化
算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化
算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
Keywords
multi-blade centrifugal fan
variable weight
back-propagation neural network fan performance prediction model based on variable weight particle swarm optimization algorithm(WPSO-BP)
beluga whale optimization(BWO)
multi-objective beluga whale optimization algorithm based on logistic chaos initialization(L-MBWO)
prediction model
fan total pressure
fan efficiency
fan noise
分类号
TH432 [机械工程—机械制造及自动化]
U463.851 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小生境优化的变权重粒子群算法在PMU优化配置中的应用
张思为
牛胜锁
梁志瑞
张建华
苏海锋
《陕西电力》
2012
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
6
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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