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基于改进野狗优化算法优化极限学习机的空调负荷预测方法 被引量:2
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作者 代广超 吴维敏 《制冷与空调(四川)》 2024年第3期320-329,共10页
针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷... 针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷预测模型。首先利用DOA优化ELM的输入权值和隐层阈值,建立DOA-ELM预测模型,利用MGA改进DOA-ELM模型的预测稳定性和预测精度,建立(Microbial genetic algorithm Dingo optimization algorithm-Extreme learning machine)MDOA-ELM预测模型。为降低预测模型的维度,通过灰色关联分析(GRA)筛选影响空调负荷的输入输出因素。为验证算法有效性,以某工厂中央空调系统为例进行实例分析。实验结果表明,所建负荷预测模型相较于对比模型预测精度高,稳定性好,因此可更好地满足工程实际需求。 展开更多
关键词 负荷预测 微生物遗传算法 野狗优化算法 极限学习机 灰色关联分析
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基于改进野狗优化算法的电动汽车调峰策略 被引量:4
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作者 蔡新雷 祝锦舟 +3 位作者 刘霡 刘佳乐 孟子杰 余洋 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1913-1919,共7页
针对新能源接入导致电网峰谷差变大的问题,同时考虑分时电价和碳收益的影响,本工作提出基于改进野狗优化算法(IDOA)的电动汽车调峰策略。首先,设计执行策略动态选择的IDOA,以提升原始野狗优化算法的寻优精度和寻优速度;其次,建立考虑负... 针对新能源接入导致电网峰谷差变大的问题,同时考虑分时电价和碳收益的影响,本工作提出基于改进野狗优化算法(IDOA)的电动汽车调峰策略。首先,设计执行策略动态选择的IDOA,以提升原始野狗优化算法的寻优精度和寻优速度;其次,建立考虑负荷峰谷差、充电成本、放电收益和出售碳配额收益的电动汽车参与调峰优化调度模型,并以惩罚项的形式将约束条件引入优化调度模型形成寻优价值函数,使用IDOA求解该价值函数;最后,对提出的IDOA和优化调度模型进行了仿真验证,结果表明,与其他4种算法相比,IDOA在寻优速度、准确性和鲁棒性上均具有良好效果,IDOA求解调峰模型降低了电网负荷峰谷差,同时也减轻了车主用车成本。 展开更多
关键词 电动汽车 调峰策略 碳收益 改进野狗优化算法 优化调度
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多制冷站负荷分配调度策略研究
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作者 代广超 吴维敏 《制冷与空调(四川)》 2024年第4期472-483,共12页
研究中央空调多制冷站冷源系统的负荷分配调度策略。利用制冷站实测数据,首先采用带指数遗忘的最小二乘法对制冷站的能耗模型进行参数辨识,建立多制冷站群控系统的能耗模型。在此基础上,以多制冷站系统能耗最低为目标,在满足末端冷负荷... 研究中央空调多制冷站冷源系统的负荷分配调度策略。利用制冷站实测数据,首先采用带指数遗忘的最小二乘法对制冷站的能耗模型进行参数辨识,建立多制冷站群控系统的能耗模型。在此基础上,以多制冷站系统能耗最低为目标,在满足末端冷负荷需求前提下,利用改进的野狗优化算法(Improved Dingo OptimizationAlgorithm,IDOA)优化了多制冷站负荷分配策略。在实际系统上进行的测试表明:提出的制冷站负荷优化控制策略较原运行方式在最大制冷季可单日节能8.88%,温差最大季可单日节能11.14%。 展开更多
关键词 制冷站 负荷分配 能耗模型 最小二乘法 野狗优化算法
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基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断
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作者 陈曦 《无线互联科技》 2024年第21期19-22,共4页
光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,容易产生各类故障,影响电力系统安全运行。为了提高光伏阵列故障诊断精度,文章提出了一种基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。该方法采用野狗优化算法(Dog Optimization Algorithm,DOA)对极限... 光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,容易产生各类故障,影响电力系统安全运行。为了提高光伏阵列故障诊断精度,文章提出了一种基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。该方法采用野狗优化算法(Dog Optimization Algorithm,DOA)对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的权值系数和偏置系数进行全局寻优,较好地解决了ELM网络参数选择盲目性问题,以此为基础搭建了基于DOA-ELM的光伏阵列故障诊断模型。文章采用仿真实验数据对DOA-ELM模型的有效性进行验证。结果表明,DOA-ELM模型的光伏阵列故障诊断精度高达99%。该模型能够进一步提升光伏阵列故障诊断精度。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 极限学习机 野狗优化算法
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