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基于混沌灰狼算法的交直流混合微网经济调度 被引量:15
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作者 邓长征 冯朕 +2 位作者 邱立 余利 杨楠 《电测与仪表》 北大核心 2020年第4期99-107,共9页
并网情况下交直流混合微电网的经济稳定运行是微电网建设和运营的基本要求。文中从经济调度的角度出发,建立了考虑微电网设备的维护成本、蓄电池储能损耗成本、AC/DC换流成本、并网售购电费用的联合优化经济模型。针对传统灰狼算法(GWO... 并网情况下交直流混合微电网的经济稳定运行是微电网建设和运营的基本要求。文中从经济调度的角度出发,建立了考虑微电网设备的维护成本、蓄电池储能损耗成本、AC/DC换流成本、并网售购电费用的联合优化经济模型。针对传统灰狼算法(GWO)在全局搜寻能力上的不足,引入混沌序列Logistic映射对灰狼算法初始化进行改进,丰富灰狼种群的多样性,使初始种群更加均匀的分布在求解区间内。为验证混沌灰狼算法(CGWO)算法的性能,基于实际算例进行仿真分析,验证所提模型与算法的正确性与有效性,在相同算例下将CGWO的优化结果分别与GWO、粒子群算法(PSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比分析,结果表明CGWO性能优于其它三种算法,能有效的进行经济调度并保证具有良好的全局搜寻特性和收敛速度。 展开更多
关键词 交直流混合微电网 经济调度 换流成本 混沌灰狼算法
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采用混沌灰狼算法的植物油纸绝缘参数辨识
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作者 张涛 张陈 +4 位作者 余利 王铄 任乔林 肖洒 汤迎春 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第6期71-75,共5页
频域介电谱含有丰富的变压器绝缘老化信息,因此为了量化研究植物油纸绝缘老化与频域介电特征量的关系,提出了基于混沌灰狼算法的植物油纸绝缘分数Zener模型参数辨识的方法.建立以复介电常数实部、虚部误差平方和最小为目标函数,利用引... 频域介电谱含有丰富的变压器绝缘老化信息,因此为了量化研究植物油纸绝缘老化与频域介电特征量的关系,提出了基于混沌灰狼算法的植物油纸绝缘分数Zener模型参数辨识的方法.建立以复介电常数实部、虚部误差平方和最小为目标函数,利用引入混沌序列的灰狼优化算法辨识分数Zener模型参数,并以老化28 d样品为例分别计算复介电常数实部、虚部与实测值的重合度,与原始灰狼算法和遗传算法相比,具有初始位置准确、收敛速度快等优点.实部重合度高达95%、虚部重合度高达99%,表明分数Zener模型能表征植物油纸老化过程. 展开更多
关键词 植物油纸绝缘 混沌灰狼算法 分数Zener模型 参数辨识 复介电常数
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基于改进灰狼优化算法的网络流量预测模型 被引量:24
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作者 龙震岳 艾解清 +2 位作者 邹洪 陈晓江 魏理豪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1845-1848,共4页
针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN)。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子... 针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN)。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子序列通过CCGWO-ELMAN神经网络优化模型进行单步或多步预测处理,然后重构并叠加各预测值,得到未来短时间段内的网络流量值。实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性,并能掌握网络流量时间序列的变化规律。 展开更多
关键词 网络流量预测 小波包分解 灰狼横纵多维混沌寻优算法 ELMAN神经网络
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基于CNN-SVM的三相四线接线异常诊断算法 被引量:1
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作者 闫浩 张恒超 +5 位作者 李敏 王巨灏 王琨 徐磊 王纲 贺昊辰 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第8期64-73,共10页
三相四线电能装置错接线类型多,情况复杂,给电能计量带来了很大误差,影响了供电公司的经济效益。传统判别方法依靠人员经验,速度慢、效率低。结合深度学习,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(sup... 三相四线电能装置错接线类型多,情况复杂,给电能计量带来了很大误差,影响了供电公司的经济效益。传统判别方法依靠人员经验,速度慢、效率低。结合深度学习,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的接线异常诊断算法。该诊断算法将典型错接线类型重新划分为5类。使用CNN对电压、电流、有功功率和无功功率等11个特征进行自适应特征提取,利用改进后的混沌自适应灰狼算法对SVM的参数进行优化选择,并利用优化后的SVM对提取后的数据进行分类。运用实际数据对所提方法进行验证,并与另外3种模型的结果进行对比,结果表明,经过混沌自适应灰狼优化后的CNN-SVM收敛效果更好,且准确率比传统CNN提升9.6%,验证了所提算法具有较好的判别精度以及稳定性。 展开更多
关键词 接线异常 CNN SVM 混沌自适应灰狼算法
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