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基于深度学习的螺旋桨水动力性能快速预报方法
被引量：
2
1
作者
高楠
胡安康
+1 位作者
侯立勋
常欣
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期188-200,共13页
为实现螺旋桨水动力性能的快速、精确预报,基于改进的残差连接神经网络建立了一套螺旋桨水动力性能预报模型.残差连接方式大幅提高了模型深度,结合Inception结构从不同尺度同时提取数据特征,利用深度可分离式卷积减少模型参数,基于螺旋...
为实现螺旋桨水动力性能的快速、精确预报,基于改进的残差连接神经网络建立了一套螺旋桨水动力性能预报模型.残差连接方式大幅提高了模型深度,结合Inception结构从不同尺度同时提取数据特征,利用深度可分离式卷积减少模型参数,基于螺旋桨几何参数和模型试验结果构建训练深度神经网络所需的样本空间;提出一种改进的群体天牛须算法对模型的初始权重与阈值进行优化,进一步提高其预报精度.研究结果表明:改进的群体天牛须算法显著提高预报模型的精度并解决了过拟合问题,预报结果与试验值吻合良好,对数据集外螺旋桨的预测性能与CFD法基本一致.模型的普适性极佳且计算周期极短、效率高,满足实时、准确预报螺旋桨敞水性能的要求.
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关键词
螺旋桨
水动力性能
残差神经网络
Inception结构
改进
的
群体
天牛须
搜索算法
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职称材料
园区综合能源系统多时间尺度优化
被引量：
1
2
作者
林锦弘
奚圣羽
+1 位作者
李梦诗
吴青华
《现代电子技术》
2023年第22期137-143,共7页
园区综合能源系统(PIES)是生产、传输、储存和消耗过程中耦合多种能源的一体化能源系统,能够提高一次能源利用率,具有节能、环保、高能效的显著优势,是早日实现“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。基于此,文中建立一种基于需求侧响应的...
园区综合能源系统(PIES)是生产、传输、储存和消耗过程中耦合多种能源的一体化能源系统,能够提高一次能源利用率,具有节能、环保、高能效的显著优势,是早日实现“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。基于此,文中建立一种基于需求侧响应的园区综合能源系统的多时间尺度分层优化模型,考虑负荷与可再生能源的不确定性,采用蒙特卡洛方法处理不确定性优化问题。通过引入自适应参数设置和改进群体搜索算法(GSO)的领头者搜索策略,提高GSO算法的性能,使其能适用于PIES的大规模非凸的非线性优化问题。算例结果表明:改进的GSO算法能够提高搜索效率并有效避免陷入局部最优解,具有良好的全局求解性能;在不确定性情况下,采用蒙特卡洛方法,基于综合能源需求侧响应技术的多时间尺度优化可以有效降低PIES成本,降低系统能源损耗,且所提优化策略具有一定的随机性抵抗能力。
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关键词
园区综合能源系统
多时间尺度
运行优化
改进群体搜索算法
需求侧响应
蒙特卡洛方法
不确定性优化
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职称材料
题名
基于深度学习的螺旋桨水动力性能快速预报方法
被引量：
2
1
作者
高楠
胡安康
侯立勋
常欣
机构
大连海事大学船舶与海洋工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期188-200,共13页
基金
中国博士后科学基金会(2020M680935)资助项目。
文摘
为实现螺旋桨水动力性能的快速、精确预报,基于改进的残差连接神经网络建立了一套螺旋桨水动力性能预报模型.残差连接方式大幅提高了模型深度,结合Inception结构从不同尺度同时提取数据特征,利用深度可分离式卷积减少模型参数,基于螺旋桨几何参数和模型试验结果构建训练深度神经网络所需的样本空间;提出一种改进的群体天牛须算法对模型的初始权重与阈值进行优化,进一步提高其预报精度.研究结果表明:改进的群体天牛须算法显著提高预报模型的精度并解决了过拟合问题,预报结果与试验值吻合良好,对数据集外螺旋桨的预测性能与CFD法基本一致.模型的普适性极佳且计算周期极短、效率高,满足实时、准确预报螺旋桨敞水性能的要求.
关键词
螺旋桨
水动力性能
残差神经网络
Inception结构
改进
的
群体
天牛须
搜索算法
Keywords
propeller
hydrodynamic performance
residual neural network
Inception structure
the improved beetle swarm antennae search algorithm
分类号
U664.33 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
园区综合能源系统多时间尺度优化
被引量：
1
2
作者
林锦弘
奚圣羽
李梦诗
吴青华
机构
华南理工大学电力学院
出处
《现代电子技术》
2023年第22期137-143,共7页
基金
广州市科技项目(202201010752)
广东省重点领域研发项目计划(2022A1515011608)。
文摘
园区综合能源系统(PIES)是生产、传输、储存和消耗过程中耦合多种能源的一体化能源系统,能够提高一次能源利用率,具有节能、环保、高能效的显著优势,是早日实现“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。基于此,文中建立一种基于需求侧响应的园区综合能源系统的多时间尺度分层优化模型,考虑负荷与可再生能源的不确定性,采用蒙特卡洛方法处理不确定性优化问题。通过引入自适应参数设置和改进群体搜索算法(GSO)的领头者搜索策略,提高GSO算法的性能,使其能适用于PIES的大规模非凸的非线性优化问题。算例结果表明:改进的GSO算法能够提高搜索效率并有效避免陷入局部最优解,具有良好的全局求解性能;在不确定性情况下,采用蒙特卡洛方法,基于综合能源需求侧响应技术的多时间尺度优化可以有效降低PIES成本,降低系统能源损耗,且所提优化策略具有一定的随机性抵抗能力。
关键词
园区综合能源系统
多时间尺度
运行优化
改进群体搜索算法
需求侧响应
蒙特卡洛方法
不确定性优化
Keywords
park integrated energy system
multi-time scales
operation optimization
group search optimizer
demand side response
Monte Carlo method
uncertainty optimization
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的螺旋桨水动力性能快速预报方法
高楠
胡安康
侯立勋
常欣
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
园区综合能源系统多时间尺度优化
林锦弘
奚圣羽
李梦诗
吴青华
《现代电子技术》
2023
1
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职称材料
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