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饱和度自适应微分进化算法在电力经济调度中的应用被引量：11: 1; 作者刘卓黄纯 +1 位作者郭振华梁勇超《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期100-104,共5页; 建立了电力系统经济调度模型,该模型以发电成本最小为目标,考虑了火电机组阀点效应和系统运行约束,并提出了求解该模型的饱和度自适应微分进化(saturation and adaptive differential evolution,SADE)算法。为避免算法搜索的盲目性,使... 展开更多; 关键词饱和度自适应微分进化算法微分进化算法饱和度经济调度自适应调整策略阀点效应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二进制自适应微分进化算法的机组组合问题被引量：9: 2; 作者夏澍张建华 +1 位作者刘自发葛晓琳《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期110-114,共5页; 针对机组组合这一典型的非凸、非线性、高维、离散的优化问题,提出了一种二进制自适应微分进化算法。二进制微分进化算法鲁棒性好、搜索效率高,但对控制参数依赖性强,因此采用控制参数自适应调整策略,提高了算法的搜索能力。同时根据机... 展开更多; 关键词机组组合二进制微分进化算法自适应约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应局部增强微分进化改进算法被引量：10: 3; 作者黄仁全靳聪 +1 位作者贺筱军吕文平《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第3期84-89,共6页; 在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PS... 展开更多; 关键词微分进化算法交叉概率自适应调整增强算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应微分进化算法的变压器参数辨识被引量：1: 4; 作者陈亚杰高亮胡艳丽《水电能源科学》北大核心 2014年第7期173-177,共5页; 为了对变压器绕组漏感和电阻参数进行精确辨识,基于微分进化算法,通过对控制参数的自适应调整、变异向量的自适应选择以及增加局部增强算子,提出一种自适应微分进化算法,消除了最小二乘法的局限性,可以实现对变压器绕组参数的精确辨识... 展开更多; 关键词变压器保护参数辨识微分进化算法自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识被引量：10: 5; 作者吴骅吴耀武 +2 位作者娄素华王少荣熊信银《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1977-1981,共5页; 为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算... 展开更多; 关键词改进微分进化算法负荷建模参数辨识自适应差矢量交叉变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法被引量：3: 6; 作者汤可宗柳炳祥 +2 位作者詹棠森李佐勇蔡华辉《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期693-699,共7页; 采用微分进化方法求解多目标优化问题,为了改善解集分布性和提高算法收敛性,提出1种基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法。该算法定义了极大极小关联密度。在严格遵守Pareto支配规则的基础上,给出了基于极大极小关联密度的外部档... 展开更多; 关键词极大极小关联密度多目标优化微分进化进化算法自适应选择策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测被引量：15: 7; 作者林振荣黎嘉诚 +1 位作者杨冬芹伍军云《计算机工程与设计》北大核心 2019年第12期3413-3418,共6页; 针对网络流量的非线性和复杂性等特性以及传统网络流量预测模型精准度低的缺点,提出自适应微分进化算法(ADE)优化小波神经网络(WNN)的短期网络流量预测方法。以小波神经网络为基础,在神经网络训练过程中增加动量项,采用自适应微分进化... 展开更多; 关键词小波神经网络微分进化算法自适应短期网络流量预测计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进自适应模糊C均值算法在负荷特性分类的应用被引量：34: 8; 作者曾博张建华 +1 位作者丁蓝董军《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期42-46,共5页; 模糊C均值(FCM)算法是一种用于电力负荷特性分类的有效方法。针对传统FCM算法易陷入局部最优且对初始条件敏感的问题,文中提出了基于微分进化(DE)自适应优化的改进措施。相对于FCM算法的梯度最速下降寻优策略,改进算法利用DE多点随机并... 展开更多; 关键词负荷特性分类微分进化算法模糊C均值算法自适应电网规划运行; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ADE-SVM和模糊理论的电力系统中期负荷预测被引量：9: 9; 作者翟永杰刘林王朋《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期110-115,120,共7页; 在基于支持向量机(SVM)的电力系统中期负荷预测的基础上,针对SVM参数难以确定的问题,在引进微分进化(DE)算法优化SVM参数的基础上,为了减少DE的寻优时间,提高全局搜索能力,用基于学习样本集噪声估计的方法确定SVM参数的范围作为DE的寻... 展开更多; 关键词中期负荷预测支持向量机微分进化算法自适应模糊理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名饱和度自适应微分进化算法在电力经济调度中的应用被引量：11: 1; 作者刘卓黄纯郭振华梁勇超; 机构湖南大学电气与信息工程学院湖南省电力公司超高压管理局; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期100-104,共5页; 文摘建立了电力系统经济调度模型,该模型以发电成本最小为目标,考虑了火电机组阀点效应和系统运行约束,并提出了求解该模型的饱和度自适应微分进化(saturation and adaptive differential evolution,SADE)算法。为避免算法搜索的盲目性,使算法既能集中于局部最优解又能兼顾全局最优解,引入了控制参数自适应调整策略和饱和度概念,该算法可避免"早熟"现象,收敛速度快。3机组、13机组和40机组算例结果验证了SADE算法的有效性。; 关键词饱和度自适应微分进化算法微分进化算法饱和度经济调度自适应调整策略阀点效应; Keywords saturation and adaptive differential evolution（SADE） algorithm differential evolution （DE） algorithm degree of saturation economic dispatch adaptive adjustmentstrategy valve point effect; 分类号 TM731 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二进制自适应微分进化算法的机组组合问题被引量：9: 2; 作者夏澍张建华刘自发葛晓琳; 机构电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学); 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期110-114,共5页; 文摘针对机组组合这一典型的非凸、非线性、高维、离散的优化问题,提出了一种二进制自适应微分进化算法。二进制微分进化算法鲁棒性好、搜索效率高,但对控制参数依赖性强,因此采用控制参数自适应调整策略,提高了算法的搜索能力。同时根据机组组合问题的特点,利用优先顺序法则对不满足约束条件的个体进行修正处理,使算法在可行解空间搜索,大大提高了寻优效率。经典算例计算分析结果表明,文中提出的方法稳定性好、寻优速度快、优化结果好,能较好地求解机组组合问题。; 关键词机组组合二进制微分进化算法自适应约束; Keywords unit commitment （UC） binary differentialevolution （BADE） algorithm adaptive constraints; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应局部增强微分进化改进算法被引量：10: 3; 作者黄仁全靳聪贺筱军吕文平; 机构空军工程大学导弹学院空军工程大学电讯工程学院; 出处《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第3期84-89,共6页; 基金国防科技重点实验室基金资助项目; 文摘在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。; 关键词微分进化算法交叉概率自适应调整增强算子; Keywords differential evolution algorithm cross rate adaption local enhanced operator; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应微分进化算法的变压器参数辨识被引量：1: 4; 作者陈亚杰高亮胡艳丽; 机构上海电力学院电气工程学院许昌供电公司电力经济技术研究所; 出处《水电能源科学》北大核心 2014年第7期173-177,共5页; 基金上海市教育委员会重点学科建设项目(J51301); 文摘为了对变压器绕组漏感和电阻参数进行精确辨识,基于微分进化算法,通过对控制参数的自适应调整、变异向量的自适应选择以及增加局部增强算子,提出一种自适应微分进化算法,消除了最小二乘法的局限性,可以实现对变压器绕组参数的精确辨识。采用Matlab/simulink对算法进行仿真以及动模试验,结果表明该算法能够正确辨识变压器绕组电阻和漏感参数,且稳定、误差很小。; 关键词变压器保护参数辨识微分进化算法自适应; Keywords transformer protection parameter identification evolution differential algorithm self-adaptive; 分类号 TM77 [电气工程—电力系统及自动化] TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识被引量：10: 5; 作者吴骅吴耀武娄素华王少荣熊信银; 机构华中科技大学电气与电子工程学院; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1977-1981,共5页; 基金国家自然科学基金(50677025)~~; 文摘为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整困难的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于静态负荷模型参数辨识的工程实例并与其他算法对比的结果表明,改进DE算法的全局搜索能力强,搜索精度高。; 关键词改进微分进化算法负荷建模参数辨识自适应差矢量交叉变异; Keywords improved differential evolution load modeling identify parameters self-adaptive differential vector crossover mutation; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法被引量：3: 6; 作者汤可宗柳炳祥詹棠森李佐勇蔡华辉; 机构景德镇陶瓷大学信息工程学院闽江学院工业机器人应用福建省高校工程研究中心; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期693-699,共7页; 基金国家自然科学基金(61662037 71763013) +2 种基金工业机器人应用福建省高校工程研究中心开放基金(MJUKF-IRA201808); 文摘采用微分进化方法求解多目标优化问题,为了改善解集分布性和提高算法收敛性,提出1种基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法。该算法定义了极大极小关联密度。在严格遵守Pareto支配规则的基础上,给出了基于极大极小关联密度的外部档案集维护方法,从而避免或减少最终解集的多样性损失。1种自适应选择策略通过评价个体的关联密度来指导个体优劣的选择过程,在确保最优个体进入下一代种群的同时,尽可能使个体的选择覆盖更广泛的搜索空间。实验结果显示,与多目标均匀多样性差分进化(MUDE)、基于反对称的自适应混合差分进化(OSADE)和非劣排序遗传算法II(NSGA-II)等经典算法相比,该文算法在世代距离(GD)和空间(SP)性能指标上有更好的表现,具有更优的Pareto前沿分布性与收敛性。; 关键词极大极小关联密度多目标优化微分进化进化算法自适应选择策略; Keywords max-min correction density multi-objective optimization differential evolution evolution algorithm adaptive selection strategy; 分类号 TP291 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测被引量：15: 7; 作者林振荣黎嘉诚杨冬芹伍军云; 机构南昌大学信息工程学院江西工业职业技术学院电子信息工程分院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第12期3413-3418,共6页; 基金江西省科技支撑计划重点基金项目(20151BBE50057); 文摘针对网络流量的非线性和复杂性等特性以及传统网络流量预测模型精准度低的缺点,提出自适应微分进化算法(ADE)优化小波神经网络(WNN)的短期网络流量预测方法。以小波神经网络为基础,在神经网络训练过程中增加动量项,采用自适应微分进化算法优化小波神经网络原有的初始化参数的过程,有效解决小波神经网络中传统梯度下降算法易陷入局部极小解和对初始值敏感的缺陷,提高学习精度和收敛速度。仿真结果表明,相比对比模型,该方法具有良好的准确性、收敛性以及稳定性,是一种有效可靠的短期网络流量预测方法。; 关键词小波神经网络微分进化算法自适应短期网络流量预测计算; Keywords wavelet neural network differential evolution algorithm adaptation short term network traffic prediction calculation; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进自适应模糊C均值算法在负荷特性分类的应用被引量：34: 8; 作者曾博张建华丁蓝董军; 机构新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学经济与管理学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期42-46,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(70771039) 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0771)~~; 文摘模糊C均值(FCM)算法是一种用于电力负荷特性分类的有效方法。针对传统FCM算法易陷入局部最优且对初始条件敏感的问题,文中提出了基于微分进化(DE)自适应优化的改进措施。相对于FCM算法的梯度最速下降寻优策略,改进算法利用DE多点随机并行搜索,对控制参数及非最优个体进行自适应调整,具有全局搜索能力强、鲁棒性高的特点。实际算例仿真表明,所述算法降低了负荷特性分类对初始值的依赖度,在不同聚类数目的条件下仍具有良好的性能,适用于实际电网滚动规划等对负荷特性分类精度要求更高的领域。; 关键词负荷特性分类微分进化算法模糊C均值算法自适应电网规划运行; Keywords load characteristics classification differential evolution algorithm fuzzy C-means algorithm adaptiveness power grid planning and operation; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ADE-SVM和模糊理论的电力系统中期负荷预测被引量：9: 9; 作者翟永杰刘林王朋; 机构华北电力大学自动化系; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期110-115,120,共7页; 基金华北电力大学校内基金(200814003); 文摘在基于支持向量机(SVM)的电力系统中期负荷预测的基础上,针对SVM参数难以确定的问题,在引进微分进化(DE)算法优化SVM参数的基础上,为了减少DE的寻优时间,提高全局搜索能力,用基于学习样本集噪声估计的方法确定SVM参数的范围作为DE的寻优范围,以指导DE寻优。同时,引进自适应算子,采用参数自适应DE(ADE)算法选择SVM参数。由于影响负荷的气温因素是模糊的,利用隶属度函数对气温因素进行模糊化处理,进一步提高了预测精度。将上述方法用于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据的中期电力负荷预测,结果表明,该方法能够准确预测负荷变化,且比其他算法具有更高的预测精度,为电力系统负荷预测提供了重要手段。; 关键词中期负荷预测支持向量机微分进化算法自适应模糊理论; Keywords mid-term load forecasting support vector machine（SVM） differential evolution （DE） self-adaptive fuzzy theory; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	饱和度自适应微分进化算法在电力经济调度中的应用	刘卓黄纯郭振华梁勇超	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2011	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于二进制自适应微分进化算法的机组组合问题	夏澍张建华刘自发葛晓琳	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2010	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自适应局部增强微分进化改进算法	黄仁全靳聪贺筱军吕文平	《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心	2011	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应微分进化算法的变压器参数辨识	陈亚杰高亮胡艳丽	《水电能源科学》北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识	吴骅吴耀武娄素华王少荣熊信银	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法	汤可宗柳炳祥詹棠森李佐勇蔡华辉	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测	林振荣黎嘉诚杨冬芹伍军云	《计算机工程与设计》北大核心	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料
8	改进自适应模糊C均值算法在负荷特性分类的应用	曾博张建华丁蓝董军	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2011	34	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于ADE-SVM和模糊理论的电力系统中期负荷预测	翟永杰刘林王朋	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2012	9	在线阅读下载PDF 职称材料