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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
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作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子算法 能量分配 系统优化
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法
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作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
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作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用 被引量:3
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作者 李练兵 王兰超 +2 位作者 朱乐 韩琪琪 杨少波 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第4期749-754,共6页
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程... 光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 光伏电池 局部遮阴 MPPT 自适应免疫粒子算法
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机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化 被引量:1
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作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期231-235,共5页
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力... 为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。 展开更多
关键词 机械臂 自抗扰控制 自适应学习因子 粒子重构策略 粒子算法
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
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作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子算法 无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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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
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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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基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
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作者 陈玉全 冯丽曼 +2 位作者 孙克璇 张楠杰 王冰 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期109-118,共10页
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order... 针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。 展开更多
关键词 农产品运输 任务分配 多车协同 分数阶粒子算法 列维随机步长 自适应列维阶次
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法 被引量:2
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作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子优化算法 预计算路径集 自适应变异
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量:2
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作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
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作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种竞争优化策略 改进粒子算法
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量:2
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作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
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作者 许王辰 陈瑞弘 孙岸炜 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第4期31-38,共8页
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最... 针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最优;同时结合城市产汇流模型特征,构建包含整体拟合、峰值及峰现时间的加权多目标适应度函数,以提高模型对关键水文特征的捕捉能力。通过Python实现该方法与机理模型(雨洪管理模型,SWMM)的交互,并利用试验场实测数据对10个关键水文参数进行率定,比较不同权重取值的适应度函数的拟合效果。结果表明,构建的加权多目标适应度函数在城市排水系统应急调度应用中更具优势,尤其在提高峰值与峰现时间模拟精度方面表现更优。将该方法应用于九江实际排水系统,峰值误差和峰现时间误差分别为0.56%和-6.82%,验证了方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 城市水文模型 多目标适应度函数 粒子优化算法 自动率定 SWMM
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基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法 被引量:55
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作者 孙毅 张璐 +4 位作者 赵洪磊 刘耀先 李彬 李德智 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1819-1826,共8页
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法(dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO)的非... 非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法(dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO)的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数(total harmonic distortion,kTHD)作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 动态自适应粒子算法 特征提取 总谐波失真系数
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基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略 被引量:4
15
作者 卢盛阳 朱钰 +3 位作者 陈涛 王同 王宁 吴蒙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-75,共8页
针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始... 针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 阻尼系数 自适应控制 粒子优化算法
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基于改进粒子群算法的自适应构网型变流器控制策略 被引量:6
16
作者 段玉 朱子民 +3 位作者 王小云 陈杰 马健 南东亮 《广东电力》 北大核心 2024年第2期10-17,共8页
构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的... 构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的输出并改善电力系统的动态特性。首先,通过仿真实验得到典型构网型变流器虚拟惯量和阻尼系数在大功率事件下对系统动态特性的影响;其次,研究典型构网型变流器的频率曲线与功角曲线,提出包含频率偏差和频率变化率的自适应构网型变流器控制策略;然后,通过改进粒子群算法对自适应控制策略涉及参数进行整定;最后,基于MATLAB/Simulink搭建的微电网模型,验证所提控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明,所提控制策略可以自适应改变控制参数,使构网型变流器的输出能够满足系统各个阶段的不同需求,优化电力系统的动态特性。 展开更多
关键词 构网型变流器 自适应控制 改进粒子算法 参数整定 电力系统稳定
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基于动态自适应粒子群算法的二次再热燃煤–捕碳机组热力系统优化设计 被引量:8
17
作者 付文锋 李嘉华 +2 位作者 王蓝婧 石宇 杨勇平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2652-2659,共8页
为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用... 为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用动态自适应粒子群算法优化计算表明:改进设计的燃煤–捕碳机组与常规燃煤–捕碳机组相比,热经济性和减排效果明显提高,供电标准煤耗率下降了12.21g/(kW×h),CO_2排放率下降了4.07g/(kW×h);与未捕碳机组相比,CO_2排放率下降了576.15g/(kW×h)。捕碳汽轮机可以有效减少热力系统的损失,对二次再热燃煤–捕碳机组具有显著的降耗效应。 展开更多
关键词 二次再热机组 碳捕集 热力系统集成 动态自适应粒子算法 优化设计
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自适应免疫粒子群算法在动态无功优化中应用 被引量:26
18
作者 沈茂亚 丁晓群 +2 位作者 王宽 侯学勇 徐进东 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期31-35,共5页
根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化问题的完整数学描述和计算方法。从负荷曲线的特点出发,结合设备动作次数约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法。利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调... 根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化问题的完整数学描述和计算方法。从负荷曲线的特点出发,结合设备动作次数约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法。利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,从整体上获得系统的最优控制方式。IEEE 30节点系统算例分析表明,该方法有效减少了补偿设备和变压器分接头的动作次数,其中节点12电容器组的投切次数由6次降为2次,且系统在一天内的有功损耗由1.2413p.u.降为1.1554p.u.。 展开更多
关键词 电力系统 动态无功优化 负荷分段 粒子算法
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一种新的自适应动态文化粒子群优化算法 被引量:16
19
作者 任圆圆 刘培玉 薛素芝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3240-3243,共4页
为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态,以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机,当算法陷... 为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态,以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机,当算法陷入局部最优时,自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新,从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重,使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真,结果表明该算法具有很强的搜索能力,收敛速度和收敛精度也有所提高。 展开更多
关键词 自适应 粒子 文化算法 惯性权重 影响函数
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基于自适应动态邻居和广义学习的改进粒子群算法 被引量:5
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作者 刘衍民 赵庆祯 牛奔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2578-2581,共4页
为了克服粒子群算法在求解多峰函数时极易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于自适应动态邻居广义学习的改进粒子群算法(ADPSO)。在ADPSO算法中,根据每个粒子邻居中最好运行粒子的状态动态地调整邻居拓扑结构;每个粒子的学习样本包括全... 为了克服粒子群算法在求解多峰函数时极易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于自适应动态邻居广义学习的改进粒子群算法(ADPSO)。在ADPSO算法中,根据每个粒子邻居中最好运行粒子的状态动态地调整邻居拓扑结构;每个粒子的学习样本包括全局最优粒子、自身最优粒子和粒子邻居中最优运行粒子;并且在新产生的粒子位置上,加上一个随机位置以增加粒子向全局最优解移动的概率。在基准函数的测试中,结果显示ADPSO算法比其他PSO算法有更好的运行效果,是求解多峰问题的一种有效算法。 展开更多
关键词 自适应 粒子算法 动态邻居 广义学习 多峰函数
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