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带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法
被引量：
3
1
作者
赵志刚
莫海淼
+1 位作者
温泰
刘峰
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第6期2235-2242,共8页
为了进一步提高粒子群算法的性能,提出了一种新的群体智能优化算法——带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法。该混合算法利用蝙蝠个体脉冲的回声定位对最优粒子gbest进行高斯扰动而产生一个局部解,把该局部解加到蝙蝠种群中,然后...
为了进一步提高粒子群算法的性能,提出了一种新的群体智能优化算法——带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法。该混合算法利用蝙蝠个体脉冲的回声定位对最优粒子gbest进行高斯扰动而产生一个局部解,把该局部解加到蝙蝠种群中,然后根据局部解的位置优劣与蝙蝠个体产生的响度来更新粒子群。在寻优过程中,对gbest进行高斯扰动增加了种群的多样性而避免粒子群过快陷入局部最优,并且加强了蝙蝠种群与粒子群的信息交互,协同寻优。与蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法、带高斯扰动的粒子群算法、粒子群差分算法相比,带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法的总体性能优于其他5种算法。
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关键词
蝙蝠
算法
粒子
群
算法
蝙蝠
粒子
群
混合
算法
协同寻优
函数优化
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职称材料
基于MC-MSDARL和PSO-BA的直流换流站无功控制优化方法
2
作者
黄松强
陈明佳
+3 位作者
杨海亮
孙上元
王永平
王杨正
《电力科学与技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期43-52,共10页
随着直流输电工程规模的不断扩大,交直流互联系统给电网暂态电压恢复带来了一定的挑战。为了解决换流站受电压波动影响导致换流变分接开关频繁动作的问题,提出一种基于多通道融合、多尺度动态自适应残差学习(multi channel fusion and m...
随着直流输电工程规模的不断扩大,交直流互联系统给电网暂态电压恢复带来了一定的挑战。为了解决换流站受电压波动影响导致换流变分接开关频繁动作的问题,提出一种基于多通道融合、多尺度动态自适应残差学习(multi channel fusion and multi-scale dynamic adaptive residual learning,MC-MSDARL)和粒子群蝙蝠算法(particle swarm optimization-bat algorithm,PSO-BA)的直流换流站无功控制优化方法。首先,开展换流站暂态过压特性研究,分析交流滤波器、无功补偿设备以及调相机对暂态过压的影响;然后,通过多尺度动态自适应残差卷积方式动态自动更新卷积核大小,提高模型学习能力,映射直流系统运行状态和电压稳定的关系,构建电压暂态稳定预测模型;最后,建立减小电压波动和降低网络损耗的直流换流站无功控制优化模型,利用PSO-BA进行模型求解。通过PSASP搭建直流电网进行仿真验证,实验结果表明,所提方法提高了电压暂态稳定能力,有效解决了换流变分接开关频繁动作的问题。
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关键词
直流输电工程
换流站
卷积神经网络
粒子群蝙蝠算法
无功控制
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职称材料
题名
带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法
被引量：
3
1
作者
赵志刚
莫海淼
温泰
刘峰
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第6期2235-2242,共8页
基金
广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFAA139296)
文摘
为了进一步提高粒子群算法的性能,提出了一种新的群体智能优化算法——带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法。该混合算法利用蝙蝠个体脉冲的回声定位对最优粒子gbest进行高斯扰动而产生一个局部解,把该局部解加到蝙蝠种群中,然后根据局部解的位置优劣与蝙蝠个体产生的响度来更新粒子群。在寻优过程中,对gbest进行高斯扰动增加了种群的多样性而避免粒子群过快陷入局部最优,并且加强了蝙蝠种群与粒子群的信息交互,协同寻优。与蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法、带高斯扰动的粒子群算法、粒子群差分算法相比,带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法的总体性能优于其他5种算法。
关键词
蝙蝠
算法
粒子
群
算法
蝙蝠
粒子
群
混合
算法
协同寻优
函数优化
Keywords
bat algorithm
PSO
hybrid bat and PSO algorithm
collaborative optimization
function optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于MC-MSDARL和PSO-BA的直流换流站无功控制优化方法
2
作者
黄松强
陈明佳
杨海亮
孙上元
王永平
王杨正
机构
中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局
南京南瑞继保电气有限公司
出处
《电力科学与技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期43-52,共10页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(CGYKJXM20220102)。
文摘
随着直流输电工程规模的不断扩大,交直流互联系统给电网暂态电压恢复带来了一定的挑战。为了解决换流站受电压波动影响导致换流变分接开关频繁动作的问题,提出一种基于多通道融合、多尺度动态自适应残差学习(multi channel fusion and multi-scale dynamic adaptive residual learning,MC-MSDARL)和粒子群蝙蝠算法(particle swarm optimization-bat algorithm,PSO-BA)的直流换流站无功控制优化方法。首先,开展换流站暂态过压特性研究,分析交流滤波器、无功补偿设备以及调相机对暂态过压的影响;然后,通过多尺度动态自适应残差卷积方式动态自动更新卷积核大小,提高模型学习能力,映射直流系统运行状态和电压稳定的关系,构建电压暂态稳定预测模型;最后,建立减小电压波动和降低网络损耗的直流换流站无功控制优化模型,利用PSO-BA进行模型求解。通过PSASP搭建直流电网进行仿真验证,实验结果表明,所提方法提高了电压暂态稳定能力,有效解决了换流变分接开关频繁动作的问题。
关键词
直流输电工程
换流站
卷积神经网络
粒子群蝙蝠算法
无功控制
Keywords
direct current transmission project
converter station
convolutional neural network
particle swarm optimization-bat algorithm
reactive power control
分类号
TM723 [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
带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法
赵志刚
莫海淼
温泰
刘峰
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
3
在线阅读
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职称材料
2
基于MC-MSDARL和PSO-BA的直流换流站无功控制优化方法
黄松强
陈明佳
杨海亮
孙上元
王永平
王杨正
《电力科学与技术学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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