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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识 被引量:3
1
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子优化算法
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
2
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子优化算法
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改进粒子群算法的无人机B样条曲线路径规划
3
作者 杨火根 王艳 骆伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期8-15,共8页
针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行... 针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行性能要求,利用B样条曲线的几何性质构建路径规划模型;其次,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,算法改进主要通过优化粒子初始化策略、惯性权重因子和学习因子更新策略、增加粒子扰动策略来实现;最后,在CEC2017标准测试函数集上进行测试。结果表明:改进的粒子群算法在对比算法中表现出更强的寻优能力,稳定性也更好。两个场景的仿真结果表明:所规划的路径代价可减少2%,稳定性可提高65%,路径安全避障且C 2连续,能满足无人机飞行综合性能要求。 展开更多
关键词 无人机 B样条曲线 路径规划 避障 改进粒子算法
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基于改进模拟退火-粒子群的配电网分布式光伏承载力评估 被引量:8
4
作者 门茂琛 赵睿 +2 位作者 张金帅 王鹏 张庆 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1255-1265,共11页
大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差... 大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差的分布式光伏等效并网容量为目标函数,建立中压配电网分布式光伏承载力评估模型,并提出改进模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法.对IEEE33系统和实际中压配电网进行分布式光伏承载力计算,结果表明,所建立的分布式光伏承载力评估模型适用于中压配电网节点电压稳定性与配电变压器安全运行问题评估;相较于其他算法,改进SA-PSO算法提高了评估模型计算的收敛速度与寻优能力,在相同约束条件限值下,所得线路分布式光伏承载力更高,且系统网络损耗更低. 展开更多
关键词 分布式光伏 中压配电网 电压越限 反向过载 承载力 改进模拟退火-粒子算法
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基于模拟退火粒子群算法与小冲杆试验确定材料塑性性能的方法 被引量:1
5
作者 单应强 钟继如 +1 位作者 王琼琦 关凯书 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期153-160,共8页
为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法... 为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法和有限元模拟相结合的方法,使得小冲杆模拟曲线逼近试验曲线,进而识别Johnson-Cook(J-C)本构模型参数;最后将识别的参数用于模拟单轴拉伸试验,从而获取材料断后伸长率和断面收缩率。该方法所获得的两种管线钢的断后伸长率、断面收缩率与单轴拉伸试验结果的最大相对误差分别为23.58%、3.70%。 展开更多
关键词 小冲杆试验 模拟退火粒子算法 塑性性能 Johnson-Cook模型 有限元模拟
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基于改进粒子群算法和极限学习机模型的配电网物资需求预测
6
作者 王永利 赵中华 +2 位作者 张一诺 冯天义 刘怡然 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6410-6418,共9页
为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的... 为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的因素。其次,利用引入自适应惯性因子和学习因子的改进粒子群算法调整极限学习机的最佳参数组合,训练各类配网项目物资需求预测模型。最后,以南方电网深圳市某供电局2020—2022年基建项目10 kV电力电缆需求情况为例,将GRA-IPSO-ELM(grey relational analysis,improved particle swarm optimization,and extreme learning machines)德尔菲法和灰色关联分析法模型与常见的4种预测模型的结果进行对比。结果表明,相较于ELM模型、支持向量机模型以及PSO-ELM模型,GRA-IPSO-ELM模型预测准确率得到10.38%、5.37%、3.83%的提升,可见,所提出的模型实现了对配网物资需求数量准确且高效的预测。 展开更多
关键词 物资需求预测 配电网 极限学习机 改进粒子优化算法
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基于模拟退火粒子群算法的甚高频台站补盲 被引量:1
7
作者 徐亚军 吴红洪 +1 位作者 赵一阳 张强 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期8996-9001,共6页
目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化... 目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。 展开更多
关键词 数学模型 补盲部署 粒子算法 模拟退火算法
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基于模拟退火粒子群优化算法的ECT图像重建方法研究 被引量:2
8
作者 王耀萱 崔丽琴 +2 位作者 田鹏 秦龙 曾祥麟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期484-491,共8页
电容层析成像系统中,其反问题的“病态性”特点,导致传统图像重建算法的重建结果伪影现象严重。粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)作为智能算法的一种,具有易实现,收敛快等显著优点,缺点也很明显,即粒子易收敛于局部最优解... 电容层析成像系统中,其反问题的“病态性”特点,导致传统图像重建算法的重建结果伪影现象严重。粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)作为智能算法的一种,具有易实现,收敛快等显著优点,缺点也很明显,即粒子易收敛于局部最优解。将模拟退火算法与粒子群搜索算法相结合,利用模拟退火算法中的概率突变能力,能够有一定概率跳出算法的局部最优解。设计了五种不同的典型流型并进行了仿真实验,利用所提算法与LBP算法、Tikhonov算法、Landweber迭代算法以及标准PSO算法分别对其进行了图像重建。仿真实验所得到的主观结果和客观数据均表明,所提算法可以有效减少重建图像中的伪影,明确图像形状,提高重建图像质量,使得图像重建结果更加接近原始流型。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建 粒子算法 模拟退火算法
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一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法 被引量:9
9
作者 王智昊 郑向伟 马红伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期617-620,共4页
针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同... 针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度. 展开更多
关键词 MEMETIC算法 改进粒子算法 人工萤火虫算法 邻域半径 局部搜索策略 模拟退火算法
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基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略 被引量:10
10
作者 于海平 刘会超 吴志健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4448-4450,共3页
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法... 针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。 展开更多
关键词 粒子优化算法 模拟退火 函数优化
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基于改进粒子群算法的焊接缺陷三阈值图像分割方法
11
作者 罗威 吴超华 +2 位作者 肖俊 蔡舒 史晓亮 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9463-9470,共8页
为解决焊接缺陷图像分割的结果出现失真、分割效果差的问题,以轮辋生产过程中的裂纹和气孔焊接缺陷图像为研究对象,提出了一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)策略改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的... 为解决焊接缺陷图像分割的结果出现失真、分割效果差的问题,以轮辋生产过程中的裂纹和气孔焊接缺陷图像为研究对象,提出了一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)策略改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的焊接缺陷三阈值图像分割方法。首先通过灰度值、平均灰度值和中值灰度值建立图像的三维最大类间方差(Otsu)模型;其次引入自适应惯性权重和非对称学习因子并融入SA策略增强算法求解效率和跳出局部最优的能力;最后利用SA-IPSO算法优化三维Otsu模型求解得到最佳阈值对应的缺陷分割图像。采用不同算法和模型对焊接缺陷图像进行分割,结果表明:对于裂纹和气孔焊接缺陷图像,本文算法在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)评价指标上均优于对比算法,在加快算法收敛的同时避免分割结果失真,提高了分割精度。 展开更多
关键词 阈值分割 三维Otsu 粒子优化算法 模拟退火策略 焊接缺陷
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基于赋时影响网的模拟退火与粒子群混合改进算法 被引量:2
12
作者 赵鑫业 唐帅 +1 位作者 杨妹 黄柯棣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期63-66,82,共5页
赋时影响网是一种最近兴起的分析复杂系统关键事件行为及因果关系的建模范式,通过连接行动事件和期望效果来实现关系推理过程。基于赋时影响网设计算法在不确定条件下寻找有效行动方案和备选行动方案用以辅助系统分析决策。本文在标准... 赋时影响网是一种最近兴起的分析复杂系统关键事件行为及因果关系的建模范式,通过连接行动事件和期望效果来实现关系推理过程。基于赋时影响网设计算法在不确定条件下寻找有效行动方案和备选行动方案用以辅助系统分析决策。本文在标准粒子群优化算法的基础上给出了一种模拟退火改进策略:在规定的计算周期内以粒子群算法进行进化计算;同时为了避免陷入局部最优,采用模拟退火方法对所有粒子重新进行有选择的初始化,初始化之后再次应用粒子群算法。为了有效提高算法的运算速度,算法的实现应用了MPI。仿真结果表明,该算法具有较快的寻优能力和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 赋时影响网 行动方案 基于效果作战 模拟退火算法 粒子算法 MPI
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基于模拟退火与改进粒子群的矿井通风优化算法 被引量:20
13
作者 邵良杉 王振 李昌明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2085-2094,共10页
建立以矿井通风网络总功率最小为目标的非线性优化数学模型,改进粒子群优化算法实现寻优。在粒子群算法中引入变异操作,提出了一种新的惯性权重,并构造一种新的粒子选择方法控制违反约束条件的粒子数量,提高粒子群算法寻找边界的能力。... 建立以矿井通风网络总功率最小为目标的非线性优化数学模型,改进粒子群优化算法实现寻优。在粒子群算法中引入变异操作,提出了一种新的惯性权重,并构造一种新的粒子选择方法控制违反约束条件的粒子数量,提高粒子群算法寻找边界的能力。将风量平衡定律和风压平衡定律的约束条件转化为目标函数的惩罚项,改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)对目标函数进行优化,利用模拟退火在搜索过程中引入随机因素达到全局最优。对新屯矿系统进行仿真模拟实验,结果表明:该算法能够降低通风总能耗的95.69 kW,且风量值满足用风需求。 展开更多
关键词 变异操作 惯性权重 约束问题 改进粒子 惩罚项 模拟退火
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
14
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于模拟退火思想改进的粒子群算法求解背包问题 被引量:3
15
作者 张其亮 陈永生 《现代电子技术》 2010年第12期85-86,89,共3页
针对典型的背包问题,给出了一种基于粒子群算法的求解方法。考虑到粒子群算法在解决问题时容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火(SA)思想引入到了粒子群算法中,得到了粒子群——模拟退火算法。该算法保持了粒子群算法原有的简单易实现特点... 针对典型的背包问题,给出了一种基于粒子群算法的求解方法。考虑到粒子群算法在解决问题时容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火(SA)思想引入到了粒子群算法中,得到了粒子群——模拟退火算法。该算法保持了粒子群算法原有的简单易实现特点,同时改善了粒子群算法易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法具有较好的求解质量。 展开更多
关键词 模拟退火 粒子 背包问题 遗传算法
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一种用于片上网络布图规划的改进模拟退火与粒子群混合算法 被引量:1
16
作者 宋国治 涂遥 +1 位作者 张大坤 温越博 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期863-870,共8页
智能优化算法作为解决大规模集成电路芯片设计中布图规划问题的经典方法已被研究多年。结合异构三维片上网络布图问题的具体特点,采用B*-tree间接描述布图问题中的解结构,针对模拟退火收敛速度慢、优化效率低的缺点,对搜索策略和概率性... 智能优化算法作为解决大规模集成电路芯片设计中布图规划问题的经典方法已被研究多年。结合异构三维片上网络布图问题的具体特点,采用B*-tree间接描述布图问题中的解结构,针对模拟退火收敛速度慢、优化效率低的缺点,对搜索策略和概率性的劣向转移作出了改进,并将改进后的模拟退火思想引入粒子群优化算法中,使结合后的算法结合了粒子群并行计算的特点和模拟退火能够实现全局优化的特点。通过仿真实验验证,所提出的该混合改进算法在解决布图问题中要优于传统模拟退火算法。 展开更多
关键词 布图规划 片上网络 模拟退火 粒子优化算法
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
17
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子优化算法
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基于改进粒子群算法的MMC-STATCOM参数仿射辨识方法
18
作者 黄耀宣 程杉 +2 位作者 黄永章 徐恒山 杜鹏飞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第9期176-187,共12页
参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电... 参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电平静止同步补偿器(modular multilevel converter static synchronous compensator,MMC-STATCOM)的数学模型,确定待辨识参数。其次,提出一种基于仿射算法的参数辨识方法,将参数辨识问题转化为参数与耦合误差联合辨识问题。在此基础上,采用熵权法综合考虑区间满足度和区间误差对辨识效果的影响,结合改进粒子群算法实现模块化多电平静止同步补偿器的参数与耦合误差的解耦辨识。仿真结果证明,参数和耦合误差的辨识误差分别在1.06%和2.95%以内。 展开更多
关键词 静止同步补偿器 模块化多电平变换器 改进粒子算法 仿射算法 熵权法 参数辨识
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
19
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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改进粒子群算法优化CNN LSTM Attention模型在安全生产事故预测中的应用 被引量:1
20
作者 汪敏 田大平 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1829-1837,共9页
安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、... 安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和注意力(Attention)机制相结合的新方法,建立了IPSO-CNN-LSTMAttention模型以提高对安全生产事故和死亡人数预测的准确性。首先,引入了一种改进的粒子群算法,建立动态非线性惯性权重来寻找模型中重要超参数的最优值,利用CNN从输入数据中提取退化特征,然后结合LSTM捕捉历史序列的时间相关性。最后,引入注意力机制,增强关键信息的影响,优化了整体预测模型。将该模型与CNN模型、CNN-LSTM-Attention模型和PSO-CNN-LSTM-Attention模型进行比较,结果表明,该模型能有效地捕捉数据的变化趋势,且模型的平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数均优于其他模型,证实IPSO-CNN-LSTM-Attention模型达到了很好的拟合优度和预测精度。分析了各变量对预测的贡献程度,研究结果可为安全生产预警和预防提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进粒子算法 卷积神经网络 长短期记忆 注意力机制 安全生产事故
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