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题名混沌累积差异增强的小龙虾优化算法
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作者
李宏宇
钱谦
潘家文
张晓丽
冯勇
李英娜
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1606-1615,共10页
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基金
国家自然科学基金地区基金项目(32060193,62062047)资助
云南省重大科技专项计划项目(202202AD080006)资助。
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文摘
小龙虾优化算法(COA)是2023年提出的一种新型群智能优化算法,通过模拟小龙虾行为和温度调控来寻优.然而,COA存在多样性退化、探索能力不足、易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,为了解决这些问题,本研究提出了一种混沌累积差异增强的小龙虾优化算法(CE-COA).首先,通过引入Piecewise混沌映射初始化种群的位置,增加种群的多元性;其次,在避暑和竞争洞穴阶段,引入精英洞穴群体以避免算法陷入局部最优,并提升其寻找潜在解的能力;然后,在觅食阶段通过累积差异进食策略,充分考虑个体与食物的维度信息差异,进一步提高算法的寻优精度.在实验分析阶段通过使用CEC2022测试集和CEC2017的部分测试函数进行验证,使用定性分析、Wilcoxon秩和检验和Friedman检验评估算法性能,并在2个工程设计问题和无线传感器网络(WSN)节点覆盖问题上进行了算法的实效性验证.实验结果表明,CE-COA算法均取得了更好的实验效果.
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关键词
小龙虾优化算法
混沌映射
累积差异
精英群体
无线传感器网络
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Keywords
crawfish optimization algorithm
chaotic mapping
accumulative difference
elite group
wireless sensor network
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于自适应MPC的风电场多场景无功电压控制策略
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作者
蓝琨凯
王玮
杨健
王华
任鑫
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
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出处
《动力工程学报》
北大核心
2025年第8期1251-1260,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1766204)。
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文摘
为提升风电场在面对外界不确定因素时的灵活性和电压稳定性,提出了一种基于自适应模型预测控制(MPC)的多场景无功电压优化控制策略。基于灵敏度矩阵建立了无功电压预测模型,针对风速预测信息给出评价指标并进行场景划分,以预测周期内多个时刻的电压偏差和有功损耗最小为控制目标,自适应调整各场景下的权重配比,实现滚动优化;使用小龙虾优化算法(COA)求解优化模型,得到无功优化调度方案;最后根据寻优结果和预测误差进行反馈校正。以我国“三北”地区某风电场为例进行仿真。结果表明:相较于传统开环控制和MPC控制下,所提策略下全天平均电压偏差分别降低82.46%和67.74%,从而验证了该控制策略的可行性和有效性。
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关键词
风电场
无功电压优化
场景划分
自适应模型预测控制
小龙虾优化算法
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Keywords
wind farm
reactive voltage optimization
scenario division
self-adaptive model predictive control
crayfish optimization algorithm
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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