基于改进的粒子群算法的微电网规划 被引量：2

1

作者 蒋晓宇 邢航 《通信电源技术》 2017年第3期38-39,43,共3页

微电网规划是微电网建设的基础,其规划水平的高低直接影响到微电网自身的安全性、可靠性与经济性。文中进行了微电网优化规划研究,建立了分布式电源优化模型和多种约束条件,提出了一种改进的粒子群算法。该方法已经被检验测试,并与其他... 微电网规划是微电网建设的基础,其规划水平的高低直接影响到微电网自身的安全性、可靠性与经济性。文中进行了微电网优化规划研究,建立了分布式电源优化模型和多种约束条件,提出了一种改进的粒子群算法。该方法已经被检验测试,并与其他方法在优化问题上进行了比较。通过实际的仿真案例验证了该方法更加高效。 展开更多

关键词 微电网规划 改进的粒子群算法 成本最低

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基于改进粒子群算法的刚柔耦合模型车辆平顺性研究

2

作者 李长艺 刘壮壮 +2 位作者 李亚洁 潘成龙 荣吉利 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第3期74-80,共7页

针对刚柔耦合车辆的振动控制问题,建立了半车7自由度刚弹耦合动力学模型,用欧拉伯努利梁模型对其进行简化。针对传统粒子群算法容易陷入局部最优解等缺点,引入混沌初始化、动态惯性权重和自适应学习因子对算法进行优化,提出一种基于改... 针对刚柔耦合车辆的振动控制问题,建立了半车7自由度刚弹耦合动力学模型,用欧拉伯努利梁模型对其进行简化。针对传统粒子群算法容易陷入局部最优解等缺点,引入混沌初始化、动态惯性权重和自适应学习因子对算法进行优化,提出一种基于改进自适应惯性权重的粒子群算法。最后,通过MATLAB仿真建模分析,从车架位移等4个性能方面将无优化悬架、传统粒子群算法优化和改进粒子群算法优化3种情况下的结果进行对比。结果表明,在所有指标中改进粒子群算法的结果均显著优于其他二者,证明了该算法的有效性,可以显著改善车辆的行驶平顺性和驾驶稳定性。 展开更多

关键词 刚柔耦合 被动悬架 改进的粒子群算法 平顺性

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基于改进粒子群算法的智能照明控制策略研究 被引量：9

3

作者 冯冬青 潘磊 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期14-17,共4页

为了提高照明系统节能和舒适兼顾的综合性能,研究了室内照明的自然光利用和照明灯具最佳组合的智能控制策略.根据太阳高度角以及窗户的方位角计算人眼所处位置的太阳高度角,建立了窗帘调节模型,通过调节电动窗帘的位置来满足人眼舒适性... 为了提高照明系统节能和舒适兼顾的综合性能,研究了室内照明的自然光利用和照明灯具最佳组合的智能控制策略.根据太阳高度角以及窗户的方位角计算人眼所处位置的太阳高度角,建立了窗帘调节模型,通过调节电动窗帘的位置来满足人眼舒适性的要求.当自然光照不足需要人工补光时,利用改进的粒子群算法求解出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和节能的综合最优.最后通过实际的办公室模型进行了模拟仿真,验证了控制策略的有效性. 展开更多

关键词 智能照明 太阳高度角 舒适性 改进的粒子群算法

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基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用 被引量：28

4

作者 齐银峰 谭荣建 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第2期118-124,共7页

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统... BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。 展开更多

关键词 大坝变形 BP神经网络 改进的粒子群算法 IPSO-BP模型 PSO-BP网络模型 大坝安全监测 大坝安全预警

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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化 被引量：16

5

作者 姜长泓 张永恒 王盛慧 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期667-674,共8页

PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并... PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并引入飞行时间因子以改进位置更新公式.通过3种典型函数证明了该算法的优越性,加快了收敛速度,提高了寻优效率.以典型二阶被控模型为研究对象,将上述算法与其他粒子群算法进行对比,表明改进的粒子群算法得到的PID参数具有更好的控制性能. 展开更多

关键词 改进的粒子群优化算法 PID参数优化 权值 飞行时间因子

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改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用 被引量：1

6

作者 邹德旋 王高楠 +1 位作者 高立群 吴建华 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1234-1237,共4页

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索... 提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择. 展开更多

关键词 改进的粒子群优化算法 可靠性问题 速度更新 惯性权重 收敛性

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永磁同步电机粒子群滑模观测器无位置传感器控制

7

作者 张静 李贵远 +1 位作者 刘杰 崔安迪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期161-167,共7页

针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模... 针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模观测器作为无位置传感器控制的改进方法。该方法首先进行永磁同步电机数学模型的建立,然后建立超螺旋滑模观测器,最后应用改进粒子群算法。超螺旋算法采用积分形式来消除高频噪声,减小误差抖振以及相位延迟。引入改进粒子群算法对滑模观测器参数进行滑模参数寻优,通过在线调整滑模系数可以获得较高的收敛速度和稳态精度。仿真和实验结果验证了该控制策略能有效抑制系统抖振,减小相位延迟,且估计精度高,进一步说明该策略在电动汽车中有一定的可行性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 超螺旋滑模观测器 改进的粒子群优化算法 滑模参数 高频噪声

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基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法 被引量：9

8

作者 史益新 邱天爽 +1 位作者 韩军 金声 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-7,共7页

为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优... 为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优解进行局部寻优。实验图像为60幅模拟图像和10幅临床图像,对70幅图像进行单模态和多模态的医学图像配准实验,所提出算法的单模态医学图像配准结果均达到亚像素级。在多模态医学图像配准实验中,采用5种性能指标,评价配准结果的质量。同3种医学图像配准算法进行比较,结果显示新算法除计算时间外,其他4项指标均为最优,MI指数、NMI指数和CC指数的均值分别为1.338 6、1.363 1和0.837 8。主观和客观分析显示,所提出算法在精确度和收敛速度方面均优越于其他配准算法。 展开更多

关键词 混合互信息 改进的粒子群优化算法 POWELL算法 医学图像配准

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改进的粒子群优化算法在结构优化中的应用

9

作者 梁武 《广东建材》 2010年第4期135-137,共3页

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义。本文通过对标准的粒子群优化算法进行分析,将惯性权重系数引入到原算法中,并建立了相应的优化模型。介绍了改进的粒子群算法的基本思想、结构优化模型及其实施的具体步骤,最后通过算例及与标准... 结构优化设计对于实际工程具有重要的意义。本文通过对标准的粒子群优化算法进行分析,将惯性权重系数引入到原算法中,并建立了相应的优化模型。介绍了改进的粒子群算法的基本思想、结构优化模型及其实施的具体步骤,最后通过算例及与标准PSO优化算法的比较,验证了改进后的方法的效率和有效性。结果表明该方法提高了优化性能,具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 改进的粒子群优化算法 结构优化 收敛速度 收敛精度

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改进粒子群优化算法在水文模型参数优化中的应用研究 被引量：4

10

作者 王呈会 《吉林水利》 2016年第5期51-55,共5页

引入改进的粒子群优化算法,对垂向混合产流模型计算参数进行优化,并对比参数优化前后水文模拟精度。研究结果表明:改进的粒子群优化算法模型可较快完成参数优化,相比于参数优化前,垂向混合产流模型年尺度模拟相对误差减少6.15%,模拟的... 引入改进的粒子群优化算法,对垂向混合产流模型计算参数进行优化,并对比参数优化前后水文模拟精度。研究结果表明:改进的粒子群优化算法模型可较快完成参数优化,相比于参数优化前,垂向混合产流模型年尺度模拟相对误差减少6.15%,模拟的过程确定性系数平均提高0.11;在次洪模拟中,模拟相对误差平均减少3.03%,模拟的洪水过程确定性系数平均提高0.19,水文模拟精度得到较大程度提高。研究成果对于区域水文模型参数优化提供参考价值。 展开更多

关键词 改进的粒子群优化算法 参数优化 垂向混合产流模型 水文模拟精度

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基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准

11

作者 黄宝康 《河南科技》 2015年第9期35-38,共4页

为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shan... 为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shannon熵的Powell算法进行局部寻优。实验结果表明,该算法在收敛速度和精度方面都优越于其他配准算法。 展开更多

关键词 医学图像配准 混合互信息 改进的粒子群优化算法 POWELL算法

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基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题 被引量：3

12

作者 何茜 王高峡 王斌 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第4期57-62,共6页

提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群-蜂群混合智能算法.在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优.通过... 提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群-蜂群混合智能算法.在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优.通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值.以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个.同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善.最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群-蜂群混合智能优化算法在解决含风电场的电力系统经济调度问题中的有效性与优越性. 展开更多

关键词 混合智能算法 改进的粒子群算法(IPSO) 人工蜂群算法(ABC) 电力系统

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基于自抗扰控制的地铁列车驾驶控制算法 被引量：2

13

作者 戴胜华 郑子缘 《铁道标准设计》 北大核心 2020年第5期160-167,共8页

基于PID算法或基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的速度响应误差大,加减速切换频繁,从而导致旅客舒适度一般,列车停车精度不高,列车能耗略高和运行时间存在一定误差的问题。搭建地铁列车模型,结合北京地铁亦庄线线路数据,通过... 基于PID算法或基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的速度响应误差大,加减速切换频繁,从而导致旅客舒适度一般,列车停车精度不高,列车能耗略高和运行时间存在一定误差的问题。搭建地铁列车模型,结合北京地铁亦庄线线路数据,通过仿真实验对比基于PID算法,基于模糊PID算法,基于专家系统,基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果,并在实验中运用改进的粒子群算法对ADRC算法的参数进行快速整定。仿真结果表明:基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果优于基于PID算法和基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法,其控制效果和经验丰富的司机驾驶基本相当,可以有效提高旅客舒适度、列车停车精度,减小列车能耗、运行时间误差。 展开更多

关键词 城市轨道交通 列车自动驾驶 PID控制 模糊-PID 专家系统 自抗扰控制 改进的粒子群算法

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改进的PSO-SVM模型在大坝变形预测中的应用 被引量：11

14

作者 徐朗 蔡德所 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第3期120-123,128,共5页

支持向量机(SVM)由于理论基础完善,在处理高维度非线性问题中,表现出了许多特有的优势。因此,支持向量机模型在处理大坝变形预测问题时具有明显的优越性,且常采用粒子群(PSO)算法对SVM模型的惩罚参数C和核函数σ进行寻优,但是标准的PSO... 支持向量机(SVM)由于理论基础完善,在处理高维度非线性问题中,表现出了许多特有的优势。因此,支持向量机模型在处理大坝变形预测问题时具有明显的优越性,且常采用粒子群(PSO)算法对SVM模型的惩罚参数C和核函数σ进行寻优,但是标准的PSO算法存在早熟收敛以及易于陷入局部极小值等缺陷。引入柯西分布函数和密度函数,根据函数变化的性质对标准PSO算法中粒子位置和速度的更新公式进行改进,有效提升了算法的寻优性能。运用改进后的PSO-SVM模型对水布垭面板堆石坝的面板挠度变形进行预测分析,并与SVM模型、标准PSO-SVM模型的预测结果进行对比,结果显示,改进的PSO-SVM模型的拟合效果和预测精度都更加优秀,为进行大坝变形预测工作提供了一种性能优良,精度较高的预测模型。 展开更多

关键词 大坝安全监测 支持向量机 改进的粒子群算法 面板挠度预测模型

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基于改进PSO-SVM-MC模型的大坝变形监测模型 被引量：7

15

作者 杜传阳 郑东健 +3 位作者 张毅 孔庆梅 张秀山 李媛 《水电能源科学》 北大核心 2015年第2期74-77,88,共5页

分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残差也会影响模型的预测精度。为提高大坝监测模型的泛化能力和... 分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残差也会影响模型的预测精度。为提高大坝监测模型的泛化能力和预测精度,采用改进后的自适应位置PSO(APPSO)算法,对SVM模型的参数进行寻优,并利用马尔科夫链(MC)模型修正PSO-SVM模型的残差。工程实例分析表明,PSO-SVM-MC模型可提高模型预测的泛化能力和精度。 展开更多

关键词 大坝变形监测模型 改进的粒子群优化算法 支持向量机 马尔科夫链

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基于SVM理论的大坝变形监测模型改进方法研究 被引量：5

16

作者 杜传阳 郑东健 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期10-14,共5页

分析与处理大坝变形监测资料对于大坝安全运行意义重大.支持向量机(SVM)能够有效解决高维数的非线性问题,并且具有良好的泛化能力.以SVM理论为基础,建立大坝变形监测模型,并在此基础上研究其改进方法.改进思路为充分利用马尔科夫链适用... 分析与处理大坝变形监测资料对于大坝安全运行意义重大.支持向量机(SVM)能够有效解决高维数的非线性问题,并且具有良好的泛化能力.以SVM理论为基础,建立大坝变形监测模型,并在此基础上研究其改进方法.改进思路为充分利用马尔科夫链适用于原始监测数据波动大的优势,对其残差进行处理;同时考虑到核参数和惩罚因子的选择对SVM模型有很大影响,采用改进粒子群算法对其参数进行寻优.通过实例分析比较各种改进方法,结果表明,提出的对SVM模型的改进方法可以提高预测的泛化能力及精度. 展开更多

关键词 大坝变形监测模型 支持向量机 改进的粒子群优化算法 马尔科夫链

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高速列车无线网络自适应滑模容错控制研究

17

作者 刘洋 李帅 李常贤 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期202-211,共10页

为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究。首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法... 为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究。首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)以提高预测精度;其次,通过反向传播神经网络(BPNN)学习故障状态下的列车参数,对列车牵引/制动执行器进行健康诊断;最后,设计自适应滑模容错控制器对时延和执行器故障进行补偿。结果表明:与PSO-LSTM预测模型相比,IPSOCNN-GRU模型具有更高的预测精度,其最大、最小和平均预测相对误差分别降低94.15%,17.24%和74.39%;在网络时延和执行器故障条件下,所提模型相较于RBF神经网络和反演控制,其速度跟踪平均绝对误差、均方误差和标准差的值均降低近95%。该模型能够精确地预测网络时延,可确保在各种操作条件下列车的平稳运行。 展开更多

关键词 列车运行控制 高速列车 自适应滑模容错控制 健康诊断 改进的粒子群算法

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基于初始氨覆盖率寻优的燃煤电站SCR脱硝系统机理建模

18

作者 陈达 李德波 +5 位作者 李峥辉 危由兴 李龙千 陈姜宏 卢志民 姚顺春 《锅炉技术》 北大核心 2024年第4期7-12,共6页

随着新能源发电大规模并网,燃煤机组工况快速变化,选择性催化还原(SCR)反应器入口氮氧化物(NO_(x))浓度剧烈波动。传统PID控制已无法满足NO_(x)的超低排放标准,需要建立准确的模型对出口NO_(x)浓度进行预测,以实现快速准确的喷氨量控制... 随着新能源发电大规模并网,燃煤机组工况快速变化,选择性催化还原(SCR)反应器入口氮氧化物(NO_(x))浓度剧烈波动。传统PID控制已无法满足NO_(x)的超低排放标准,需要建立准确的模型对出口NO_(x)浓度进行预测,以实现快速准确的喷氨量控制。然而,在机理建模的过程中,氨覆盖率这一关键数据因无法测量而缺失,直接影响模型精度。为了解决氨覆盖率缺失的问题,提出了一种名为初始氨覆盖率寻优的方法。采用改进的粒子群优化(IPSO)方法,通过燃煤电厂运行数据对机理模型反应常数和初始氨覆盖率进行校准。结果表明:经过初始氨覆盖率寻优,机理模型预测的出口NO_(x)浓度精度得到了显著提升,典型工况下,测试集平均绝对百分比误差下降了17.1%。 展开更多

关键词 燃煤电站 氮氧化物 选择性催化还原 改进的粒子群算法 初始氨覆盖率寻优

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风电数据的不确定性建模及在电网规划的应用

19

作者 张春霞 金玟玎 +2 位作者 崔玉昆 王永军 叶天 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期838-852,共15页

在我国经济高速发展的同时,矿物资源的使用持续增长,对环境的污染也在不断加剧,发展风力发电是我国实现低碳转型的一项重要措施。然而,由于风力发电具有较强的不稳定性,这给电网的运行带来了较大的不确定性。因此,考虑风力发电过程中的... 在我国经济高速发展的同时,矿物资源的使用持续增长,对环境的污染也在不断加剧,发展风力发电是我国实现低碳转型的一项重要措施。然而,由于风力发电具有较强的不稳定性,这给电网的运行带来了较大的不确定性。因此,考虑风力发电过程中的不确定性因素,并对其进行建模,开展含风力发电的电网规划研究。首先对风电出力的不确定性进行建模,建立了风电机组出力的数学模型。其次,提出了以总成本、总网损最小为目标函数的考虑风电不确定性的最优潮流模型,并给出一种采用局部模型并引入动态惯性权重系数改进的粒子群优化求解算法。经采用实际的风电数据进行实验,结果表明与传统的粒子群优化算法相比,改进的粒子群优化算法在求解速度、收敛性以及稳健性方面均具有更优性能。 展开更多

关键词 出力不确定性 蒙特卡罗法 最优潮流 改进的粒子群算法 电网规划

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基于智能预测控制的鱼雷状小型无人艇轨迹跟踪研究 被引量：2

20

作者 翁昱 曾庆军 +2 位作者 李维 李昂 戴晓强 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期158-168,共11页

[目的]针对无人艇(USV)在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测... [目的]针对无人艇(USV)在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测控制器,该控制器基于模型预测控制的设计思想并结合改进的粒子群算法,在线决策、优化每一时刻的性能指标并纠正预测状态;最后,开展仿真和湖试试验测试系统对参考轨迹的跟踪性能,并与线性模型预测控制器的跟踪性能进行比较。[结果]结果表明,所设计的智能预测控制器超调小、抗干扰性好。[结论]所提方法不仅能运用于鱼雷状小型USV跟踪系统,也能对其他USV跟踪系统起到很好的借鉴作用。 展开更多

关键词 无人艇 轨迹跟踪 智能预测控制 改进的粒子群算法

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