一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法 被引量：1

1

作者 陈晋音 杨东勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2152-2157,共6页

针对粒子群优化算法(PSO)在优化多维问题时容易陷入局部最优的问题,提高其全局搜索能力和拓展能力,提出了一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法.引入动态交叉操作,使得粒子在更新速度时实现共享有效信息,保证粒子进化过程中的种群多样... 针对粒子群优化算法(PSO)在优化多维问题时容易陷入局部最优的问题,提高其全局搜索能力和拓展能力,提出了一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法.引入动态交叉操作,使得粒子在更新速度时实现共享有效信息,保证粒子进化过程中的种群多样性,提高全局搜索能力.结合和声搜索(HS)的随机搜索能力提出了HS-DCPSO,利用和声搜索的自适应调整参数音符调节概率PAR和间隔调整带宽bw来提高粒子群的拓展能力.通过多个基准函数对所提出的HS-DCPSO算法进行仿真测试,并与HS、PSO及多种改进的粒子群算法对比,验证所提出的HS-DCPSO算法具有较强的全局搜索能力和局部拓展能力,并且算法时间复杂度相比传统PSO增加不明显. 展开更多

关键词 自适应和声搜索 动态交叉率 交叉粒子群 种群多样性

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一种基于自适应和声粒子群搜索的可信QoS路由机制 被引量：2

2

作者 孙欣欣 王兴伟 黄敏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期741-748,共8页

随着网络规模的持续扩大和新业务的不断增长,互联网正面临着安全性、动态性和异构性等多方面的挑战。新业务的不断涌现使得人们对网络的服务质量(Quality of Service,QoS)提出了更高的要求。同时,大量的网络安全问题导致人们对现有网络... 随着网络规模的持续扩大和新业务的不断增长,互联网正面临着安全性、动态性和异构性等多方面的挑战。新业务的不断涌现使得人们对网络的服务质量(Quality of Service,QoS)提出了更高的要求。同时,大量的网络安全问题导致人们对现有网络的不信任。对网络可信性和QoS路由进行了相应研究,提出了一种基于自适应和声粒子群搜索的可信QoS路由机制,综合考虑了QoS满意度和信任值满意度等。仿真结果表明,该机制是可行有效的。 展开更多

关键词 QOS路由 可信 和声搜索算法 粒子群优化算法

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改进和声搜索算法用于配电网重构 被引量：7

3

作者 梁杉 毛弋 +3 位作者 刘小丽 彭文强 范幸 邓海潮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期90-95,共6页

针对配电网重构大规模非线性混合整数规划的特点,提出采用通过粒子群算法控制参数进化的改进和声搜索算法对配电网进行重构。首先,将粒子群算法引入和声搜索算法,用于智能引导和声搜索算法参数的进化;然后,提出新的支路组断开原则及其... 针对配电网重构大规模非线性混合整数规划的特点,提出采用通过粒子群算法控制参数进化的改进和声搜索算法对配电网进行重构。首先,将粒子群算法引入和声搜索算法,用于智能引导和声搜索算法参数的进化;然后,提出新的支路组断开原则及其相关概念。通过上述改进克服固定参数设置对和声搜索算法搜索能力的制约,提高算法的全局寻优性能并有效减少不可行解的生成。最后,将上述方法和原则结合对IEEE33节点系统以及PG&E69节点系统进行仿真,得到的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 配电网重构 粒子群算法 参数进化 和声搜索算法 支路组断开原则

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自适应决策粒子群的相关搜索优化 被引量：5

4

作者 王永红 张浩 +3 位作者 陈李 但西佐 肖颖 梁恒 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1-7,共7页

在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度,同时... 在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度,同时能够智能判定终止与否,因而能更快的获取准确的搜索结果。通过两组对比试验验证了ADI-PSO算法的精度相对N-R算法接近一致,但搜索速度更快;粗糙散斑图下三种不同粒子群方法得到最佳适应度均值为-0.038 6、0.888 1、0.917 6,相较于传统PSO、LDI-PSO,ADI-PSO运算时间均值最少,稳定性更高,收敛速度更快,并能有效避免过早收敛。 展开更多

关键词 自适应决策粒子群优化相关 惯性因子 决策终止 搜索算法

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一种基于迭代局部搜索的和声搜索算法 被引量：5

5

作者 郑连伟 梁海伶 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第5期665-668,共4页

为了改进原始和声搜索算法的全局搜索性能,提出了基于迭代局部搜索的和声搜索算法。该算法在充分利用和声记忆库中信息和提高搜索效率的同时,对于不满足停止准则的新和声采用基于改进kick策略移动的迭代局部搜索算法进行寻优,从而使新... 为了改进原始和声搜索算法的全局搜索性能,提出了基于迭代局部搜索的和声搜索算法。该算法在充分利用和声记忆库中信息和提高搜索效率的同时,对于不满足停止准则的新和声采用基于改进kick策略移动的迭代局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有较强的"爬山"能力。针对4个benchmark函数对新算法做了测试,并与粒子群优化算法以及已有的几个算法进行了比较,结果表明该算法跳出局部极值点的能力较强、收敛速度更快、寻优精度较高;最后将新算法应用到焊接梁的优化设计问题中,仿真结果验证了该算法在求解焊接梁最小造价问题时优于原始的和声搜索算法、遗传算法等方法。 展开更多

关键词 和声搜索算法 粒子群优化算法 迭代局部搜索 函数优化

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基于改进和声搜索算法的主蒸汽温度现场数据辨识 被引量：3

6

作者 王东风 黄金山 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期376-381,共6页

针对主蒸汽温度系统现场数据的模型辨识问题,提出了结合粒子群优化算法的改进和声搜索算法.采用经验模态分解法对带噪声污染的现场数据进行滤波处理,采用离散相似法进行模型辨识的计算机仿真实现和数值计算.应用该改进算法对循环流化床... 针对主蒸汽温度系统现场数据的模型辨识问题,提出了结合粒子群优化算法的改进和声搜索算法.采用经验模态分解法对带噪声污染的现场数据进行滤波处理,采用离散相似法进行模型辨识的计算机仿真实现和数值计算.应用该改进算法对循环流化床主蒸汽温度系统模型进行了现场数据辨识.结果表明:所辨识的模型具有较高的精度,能够反映实际主蒸汽温度系统的动静态特性;改进和声搜索算法比粒子群优化算法具有更好的稳定性和全局寻优能力,以及更快的收敛速度. 展开更多

关键词 和声搜索算法 粒子群优化算法 现场数据 主蒸汽温度系统 模型辨识

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基于和声算法与粒子群算法的边坡稳定性分析 被引量：2

7

作者 王国艳 李亮 褚雪松 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第2期208-211,共4页

基于和声搜索算法与粒子群优化算法,在条分法框架内,提出一种考虑土体渐进破坏的稳定分析新方法。对给定的滑动面,利用和声搜索算法寻找出能使该滑动面具有最大抗滑稳定安全系数的内力分布,其间可以考虑土条发生局部破坏后的内力调整过... 基于和声搜索算法与粒子群优化算法,在条分法框架内,提出一种考虑土体渐进破坏的稳定分析新方法。对给定的滑动面,利用和声搜索算法寻找出能使该滑动面具有最大抗滑稳定安全系数的内力分布,其间可以考虑土条发生局部破坏后的内力调整过程。利用粒子群优化算法搜索出土坡最危险的滑动面。将该新方法应用于简单土坡的稳定分析中,计算结果表明,该法更真实的模拟了土体的实际破坏情况,与传统极限平衡方法所得结果的比较也证明了新方法的合理性。 展开更多

关键词 土坡稳定 安全系数 和声搜索算法 粒子群算法 局部安全系数 极值原理 渐进破坏

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改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类 被引量：1

8

作者 郭正红 赵丙辰 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期146-149,共4页

为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找... 为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找到最优参数,并在寻优过程中引入粒子群算法的最优位置更新策略,增强了算法跳出局部极小值的能力,根据最优参数建立脑CT图像分类模型,并对模型的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IHS-LSSVM不仅提高了脑CT图像分类正确率,而且加快分类速度,是一种有效的脑CT图像分类模型。 展开更多

关键词 脑CT图像分类 最小二乘支持向量机 和声搜索算法 粒子群优化算法

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基于二进制和声粒子群算法的电站经济运行问题研究 被引量：1

9

作者 高新稳 周建中 +4 位作者 肖小刚 张胜 莫莉 蒋志强 冯仲恺 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第11期133-139,共7页

机组组合是电站经济运行问题中典型的复杂非线性优化问题,其求解难度随系统规模增大呈非线性增长,如何对其进行高效求解一直是电力系统研究领域的热点和难点问题。为此,提出一种适用于电站经济运行中机组组合问题的二进制和声粒子群算法... 机组组合是电站经济运行问题中典型的复杂非线性优化问题,其求解难度随系统规模增大呈非线性增长,如何对其进行高效求解一直是电力系统研究领域的热点和难点问题。为此,提出一种适用于电站经济运行中机组组合问题的二进制和声粒子群算法(BHSPSO):首先将粒子群算法的信息共享机制纳入到和声搜索算法的和声记忆库考虑操作中,并利用全局极值实现音调微调;然后采用启发式智能调整策略处理时段关联型约束条件,即根据机组优先顺序修复旋转备用约束,在此基础上,设计了一种"开-停-开"的修复策略处理最小开停机时间约束,有效改善了优化计算结果质量。将该方法分别应用于电站10台机组(简称10机)至电站100台机组(简称100机)系统标准算例,仿真结果表明:所提算法具有简单高效、收敛速度快、鲁棒性强等优点,为水、火电机组组合优化运行问题的高效求解提供一种新的途径。 展开更多

关键词 电站经济运行 机组组合 二进制和声搜索算法 粒子群算法 修复策略

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自适应变异的天牛群优化算法 被引量：14

10

作者 沈涵 都海波 周俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期1-7,共7页

针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与... 针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与步长的天牛群优化算法,丰富个体在迭代过程中可参考的信息;然后,引入多维扰动群体最优位置的变异策略,实现减少陷入局部最优解的功能;最后,根据群体聚集程度调整变异概率,并随着迭代的进行逐步降低变异概率以使天牛群在迭代后期稳定在局部精细搜索。为验证算法的性能,将新算法与其他7个对比算法针对7个经典测试函数在不同维度下针对平均适应值和算法运行时间进行比较,此外,还进行了神经网络训练对比测试以验证算法实用效果。实验结果表明新算法的寻优效果和收敛速度较其他算法有较大提高,尤其适合应对高维复杂优化问题。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 天牛须搜索算法 自适应 须长 步长 变异 高维复杂优化问题

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基于改进粒子群算法的孪生支持向量机 被引量：10

11

作者 顾吉峰 王蓓 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3078-3082,共5页

为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种... 为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种基准函数对IPSO的搜索性能的分析结果表明,IPSO有着更好的搜索能力和收敛速度,IPSO-TWSVM在不同数据集分类中的收敛速度和分类准确率上均优于其它算法。 展开更多

关键词 粒子群搜索算法 适应值增益 渐变扰动 孪生支持向量机 参数寻优

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全局和声搜索方法及其在仿人灵巧臂逆运动学求解中的应用 被引量：14

12

作者 任子武 王振华 孙立宁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期867-876,共10页

仿人灵巧臂逆运动学(IK)问题可转化为等效的最小化问题,并采用数值优化方法求解.和声搜索(HS)是模拟乐师在音乐演奏中调整音调现象的一种启发式搜索方法,目前还尚未在机器人机械臂逆运动学问题中得到应用.本文提出一种基于粒子群体智能... 仿人灵巧臂逆运动学(IK)问题可转化为等效的最小化问题,并采用数值优化方法求解.和声搜索(HS)是模拟乐师在音乐演奏中调整音调现象的一种启发式搜索方法,目前还尚未在机器人机械臂逆运动学问题中得到应用.本文提出一种基于粒子群体智能的全局和声搜索方法(GHSA),该方法在和声搜索算法中引入微粒群操作(PSO),采用粒子群策略替代常规和声搜索算法中的搜索法则创作新和声,通过粒子自身认知和群体知识更新和声变量位置信息平衡算法对解空间全局探索与局部开发间能力;同时算法还引入变异操作增强算法跳出局部最优解能力,基准函数测试表明该方法改善了全局搜索能力及求解可靠性.在此基础上以七自由度(7-DOF)冗余仿人灵巧臂为例,考虑以灵巧臂末端位姿误差和"舒适度"指标构建适应度函数并采用GHSA算法求解其逆运动学(IK)问题,数值仿真结果表明了该方法是解决仿人灵巧臂逆运动学问题的一种有效方法. 展开更多

关键词 和声搜索算法 粒子群优化 七自由度仿人灵巧臂 逆运动学求解

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基于AHSPSO算法的DG并网位置优化研究

13

作者 杨本臣 曹留 和敬祥 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第6期53-56,共4页

为寻求不同接线模式下分布式电源接入位置对配网电压优化的规律性,以系统电压影响参数最小化为目标,以功率平衡、节点电压、支路容量为约束条件,采用自适应和声搜索与粒子群优化混合(AHSPSO)算法对不同接线模式下的DG并网位置进行优化,... 为寻求不同接线模式下分布式电源接入位置对配网电压优化的规律性,以系统电压影响参数最小化为目标,以功率平衡、节点电压、支路容量为约束条件,采用自适应和声搜索与粒子群优化混合(AHSPSO)算法对不同接线模式下的DG并网位置进行优化,得出不同接线模式下的最优接入位置。利用IEEE—33节点配网模型进行仿真对比,分析不同接线模式下DG的并网位置对配网电压影响的规律。结果表明:只有正确合理地配置不同接线模式下DG并网位置,才能够更为有效地发挥电压的支撑作用。 展开更多

关键词 分布式电源 自适应粒子群和声搜索算法 并网位置 接线模式

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基于GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断 被引量：9

14

作者 王亚辉 刘德平 王宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第7期85-89,共5页

针对轴承故障诊断中,变分模态分解(VMD)的参数选择与卷积神经网络架构难以确定的问题,研究一种GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用引力搜索算法(GSA)优化VMD的参数,接着利用优化的VMD分解轴承的振动信号得到若干模态... 针对轴承故障诊断中,变分模态分解(VMD)的参数选择与卷积神经网络架构难以确定的问题,研究一种GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用引力搜索算法(GSA)优化VMD的参数,接着利用优化的VMD分解轴承的振动信号得到若干模态分量;然后,将模态分量与振动信号结合构建特征矩阵,作为自适应CNN的输入;最后,自适应CNN采用粒子群算法(PSO)解决CNN架构难以确定的问题,适应性地构建CNN故障诊断模型,判断轴承的故障类型。实验结果表明:与ANN、CNN-SVM、WDCNN、GA-CNN诊断方法对比,所提方法 准确率更高、稳定性好、适应性强。 展开更多

关键词 故障诊断 引力搜索算法 变分模态分解 粒子群算法 自适应卷积神经网络

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文化算法与投影寻踪融合模型在相似流域优选中的应用

15

作者 苏敏杰 白栩嘉 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第4期64-69,共6页

研究文化算法(CA)与投影寻踪(PP)融合模型应用于相似流域优选中的可行性和有效性。以12个小河站控制流域优选为例,建立CA-PP相似流域优选模型,并构建差分进化(DE)算法-PP、和声搜索(HS)算法-PP和粒子群优化(PSO)算法-PP作为对比模型,将... 研究文化算法(CA)与投影寻踪(PP)融合模型应用于相似流域优选中的可行性和有效性。以12个小河站控制流域优选为例,建立CA-PP相似流域优选模型,并构建差分进化(DE)算法-PP、和声搜索(HS)算法-PP和粒子群优化(PSO)算法-PP作为对比模型,将优选结果与随机分析法、集对分析法、模糊分析法、灰色分析法的优选结果进行比较。结果表明:CA寻优PP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均优于DE、HS和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力和收敛稳定性能。CAPP模型对相似流域的优选结果与DE-PP、HS-PP和PSO-PP模型,以及随机分析法、集对分析法、模糊分析法、灰色分析法的优选结果相同,但在优选顺序上存在差异。CA-PP模型用于相似流域优选是可行和有效的,可为同类优选提供新的途径和方法。 展开更多

关键词 相似流域优选 投影寻踪 文化算法 差分进化算法 和声搜索算法 粒子群优化算法

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考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置 被引量：6

16

作者 林森 文书礼 +4 位作者 朱淼 戴群 鄢伦 赵耀 叶惠丽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1344-1356,共13页

随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建... 随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益. 展开更多

关键词 海港综合能源系统 碳交易机制 混合储能 网格自适应直接搜索算法 自适应混沌粒子群算法

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基于改进麻雀算法的飞行机械臂运动规划

17

作者 田琛 郑恩辉 《现代电子技术》 2025年第22期153-159,共7页

为解决带臂无人机底部机械臂无碰撞运动规划问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的无碰撞运动规划方法。该方法通过引入数学模型和算法策略,确保机械臂能够在复杂的三维环境中有效地移动到目标位置并执行抓取动作。与传统的粒子群... 为解决带臂无人机底部机械臂无碰撞运动规划问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的无碰撞运动规划方法。该方法通过引入数学模型和算法策略,确保机械臂能够在复杂的三维环境中有效地移动到目标位置并执行抓取动作。与传统的粒子群优化(PSO)算法相比,ISSA算法在规划效率和路径优化方面具有卓越的性能。对ISSA算法和PSO算法在关节运动学约束下的最优化轨迹规划性能进行比较分析。ISSA算法的配置参数包括:种群数量设定为30,执行500次迭代,领导个体的比例设为20%,侦查个体的比例为10%,预警阈值为0.7。对于粒子群优化算法,种群数量同样设置为30,迭代次数为1 000次,初始惯性权重为0.8,而终止时的惯性权重调整为0.4。经过ISSA算法处理的机械臂操作时间从9 s降至4.9 s,实现了45%的时间缩减。在此过程中,关节的角速度和角加速度均符合机械臂的运动学限制,同时关节的角位移、角速度和角加速度的曲线变化呈现连续性与平滑性,没有出现剧烈波动,这显著提升了机械臂的运行稳定性。实验结果充分验证了ISSA算法在机械臂时间最优化路径规划方面的高效性。 展开更多

关键词 机械臂 无碰撞运动 路径优化 改进麻雀搜索算法 粒子群优化算法 自适应学习机制

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辅助单台火电机组AGC的电池储能系统双层优化配置方法 被引量：23

18

作者 孙冰莹 杨水丽 +3 位作者 刘宗歧 王金浩 常潇 朱燕芳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期69-77,157,共10页

随着储能辅助火电机组自动发电控制(AGC)调频示范工程的开展,储能容量优化配置逐渐受到业界关注。针对当前电池储能系统(BESS)容量配置存在的技术与经济性难以制衡的问题,建立辅助单台机组AGC的BESS双层容量配置模型,运行层基于所设计... 随着储能辅助火电机组自动发电控制(AGC)调频示范工程的开展,储能容量优化配置逐渐受到业界关注。针对当前电池储能系统(BESS)容量配置存在的技术与经济性难以制衡的问题,建立辅助单台机组AGC的BESS双层容量配置模型,运行层基于所设计充放电策略以等效寿命损耗和偏差电量比最小为目标以满足运行技术性需求;经济层以K_p补偿收益及全寿命周期成本下年均净收益最大化得出BESS额定功率和容量配置。其次,构建自适应全局和声搜索—多目标粒子群嵌套算法,对辅助机组AGC调频的BESS配置双层模型求解寻优。最后,基于1 000 MW机组某运行日数据,通过仿真计算得出优化配置结果,并分析其经济性和技术性指标,验证该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 自动发电控制 电池储能系统 容量配置 自适应全局和声搜索 多目标粒子群优化

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基于APSO-GSA和相关向量机的短期风电功率预测 被引量：12

19

作者 田壁源 刘琪 +4 位作者 张新燕 王昱洁 张怡帆 郭红艳 常喜强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期107-114,共8页

精确的短期风电功率预测建模对于提升新能源电力系统经济稳定运行十分重要。针对传统预测方法在小样本学习、精细化建模、概率性预测等方面的不足和易陷入局部最优的影响,首先以相关向量机(RVM)理论为核心,建立了基于RVM的风电功率预测... 精确的短期风电功率预测建模对于提升新能源电力系统经济稳定运行十分重要。针对传统预测方法在小样本学习、精细化建模、概率性预测等方面的不足和易陷入局部最优的影响,首先以相关向量机(RVM)理论为核心,建立了基于RVM的风电功率预测模型。然后,针对万有引力搜索算法(GSA)缺少跳出局部最优机制和群体记忆功能,提出了一种结合自适应粒子群算法(APSO)的APSO-GSA混合优化算法,利用该算法对RVM模型参数进行优化。最后,以中国西北某风电场运行数据为例进行验证。结果表明,所提方法具有更高的建模精度和更快的收敛速度,实现了利用少量样本和简单模型对未来时刻风电功率的精确预测。 展开更多

关键词 风电功率预测 相关向量机 万有引力搜索算法 自适应粒子群算法

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