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基于K-means聚类粒子群算法的海洋结构迭代型损伤识别方法
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作者 周旭涛 赵海旭 +2 位作者 蒋玉峰 王树青 刘雨 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期134-147,共14页
为了解决传统智能优化算法在结构损伤识别中易陷入局部最优解,导致损伤识别时误判单元较多且识别精度较差的问题,本文提出了一种迭代型结构损伤识别方法。该方法创新性地引入了基于K-means聚类的新型粒子群算法,以加快算法收敛和避免陷... 为了解决传统智能优化算法在结构损伤识别中易陷入局部最优解,导致损伤识别时误判单元较多且识别精度较差的问题,本文提出了一种迭代型结构损伤识别方法。该方法创新性地引入了基于K-means聚类的新型粒子群算法,以加快算法收敛和避免陷入局部最优解,同时,采用迭代思想对传统损伤识别方法进行改进,将损伤识别结果进行迭代更新,以获得准确的损伤位置及损伤程度。以某三腿海上风机结构为例:首先,探讨了非迭代型方法在无噪声和有噪声污染时的结构损伤识别效果;其次,分析所提出的迭代型方法在无噪声和有噪声污染两种情况下的结构损伤识别效果;然后,探究了所提出方法的收敛性及稳定性;最后,采用物理模型试验对提出的方法进行了验证。结果表明,提出的迭代型聚类粒子群算法相比传统结构损伤识别方法可获得更准确的损伤位置及损伤程度,并展现出良好的噪声鲁棒性,且算法迭代次数少,识别效果稳定。 展开更多
关键词 k-means聚类粒子群算法 损伤识别 海上风机结构 迭代型方法
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基于K-Means聚类的粒子群优化CNN-BiGRU-HAM发动机剩余使用寿命预测方法
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作者 王晓鹏 王磊 +2 位作者 韩小伟 张鹏超 徐浩然 《机床与液压》 北大核心 2024年第20期239-247,共9页
飞机在多种工况条件下运行时,发动机退化特征复杂性不断增加,导致发动机剩余寿命预测精度低。针对此问题,提出一种基于聚类分析的端到端剩余寿命(RUL)预测方法。采用K-Means聚类方法对发动机的多种工况和运行条件进行分组;再利用卷积神... 飞机在多种工况条件下运行时,发动机退化特征复杂性不断增加,导致发动机剩余寿命预测精度低。针对此问题,提出一种基于聚类分析的端到端剩余寿命(RUL)预测方法。采用K-Means聚类方法对发动机的多种工况和运行条件进行分组;再利用卷积神经网络(CNN)提取反映剩余寿命复杂动态变化的高维特征,将结果输入到双向门控循环单元(BiGRU)中学习特征之间的变化规律,设计并引入了新的混合注意力机制(HAM),充分考虑变量之间的关系,对重要特征信息赋予更大的权重,同时抑制冗余信息的影响;然后进行非线性变换,获得RUL预测结果;最后使用粒子群优化算法对神经网络的超参数进行调优。采用美国航天局NASA研究中心提供的涡轮发动机模拟数据集验证所提网络模型的有效性。结果表明:对于多工况运行条件,所提方法的均方根误差相比于CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM分别降低了49.2%、37.1%、33.6%、24.8%,有效提升了模型的预测精度。 展开更多
关键词 多工况聚类 卷积神经网络(CNN) 双向门控循环神经网络 混合注意力机制(HAM) 粒子群优化算法
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基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法 被引量:8
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作者 刘薇 刘柏嵩 王洋洋 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期119-122,共4页
针对传统K-means算法存在的缺陷,引进人工鱼群算法,提出了一种基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法。聚类样本中心点初始化时,人工鱼各维参数随机选择在对应属性两个极值之间,同时为了降低计算复杂度,提高收敛效率,寻找全局最优,首先... 针对传统K-means算法存在的缺陷,引进人工鱼群算法,提出了一种基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法。聚类样本中心点初始化时,人工鱼各维参数随机选择在对应属性两个极值之间,同时为了降低计算复杂度,提高收敛效率,寻找全局最优,首先对随机选取的一小部分人工鱼进行K-means操作,然后对全体人工鱼的追尾算子引入粒子群策略,引导其学习,模拟人工鱼的行为。通过Matlab仿真实现算法,在费雪鸢尾花卉数据集和葡萄酒质量数据集进行了实验,算法的有效性和可行性得到了验证。 展开更多
关键词 人工鱼群 K-均值 聚类 粒子群 混合算法
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改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类 被引量:16
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作者 潘成胜 张斌 +2 位作者 吕亚娜 杜秀丽 邱少明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期188-193,共6页
针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并... 针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。 展开更多
关键词 k-means算法 文本聚类 灰狼优化算法 免疫克隆 粒子群
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基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法 被引量:15
5
作者 李立军 张晓光 《现代电子技术》 北大核心 2018年第10期164-168,共5页
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算... 为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。 展开更多
关键词 图像分割 动态粒子群优化 k-means聚类 适应度方差 聚类算法 DPSOK
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基于K-PSO和StOMP的往复压缩机激振信号盲源分离
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作者 王金东 马智超 +2 位作者 赵海洋 李彦阳 张宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期228-234,共7页
在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K... 在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K均值聚类算法,将产生的结果反馈至PSO聚类中估计混合矩阵。在获得混合矩阵后,将其源信号矩阵转化成列数为1的向量,再通过分段正交匹配追踪算法重构源信号。将实测的往复压缩机正常信号和3种单一故障信号混合成2种复合故障信号,并对复合故障信号进行试验验证。结果表明:在计算时间方面,相较模糊C均值聚类(0.335 s)和K均值聚类(0.299 s),尽管K-PSO聚类方法牺牲了一部分效率(1.561 s),但在总体角度偏差和归一化均方根误差方面表现更优,具有更好的估计精度;相较最短路径法(0.123 s),StOMP算法同样牺牲效率(2.031 s),却获得更佳的相关系数和均方根误差,表现更好的分离重构能力。这说明,该方法在盲源分离中具有可行性和实际应用价值。 展开更多
关键词 往复压缩机 欠定盲源分离 K均值聚类 粒子群算法 分段正交匹配追踪
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考虑站点转乘的公交接驳地铁站点群线路优化
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作者 王连震 杜翼飞 +2 位作者 刘克毅 周铭 薛淑祺 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期41-51,共11页
为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更... 为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更多换乘的情况加以约束,促使系统在设计时尽可能减少不必要的换乘.引入自适应精英保留策略和惯性系数动态调整策略,设计并采用遗传粒子群混合算法来求解模型.研究结果表明:在接驳公交服务能力方面,相较于原有公交线网,优化后的公交载客量提升约23%;在经济性维度,乘客人均出行成本降低约9%;在算法性能上,所设计的混合优化算法较传统遗传算法运行速度提升15.4%.优化模型在换乘吸引力、人均出行成本等多个关键指标上均优于既有公交线路,验证了模型在提升接驳公交网络运营效率和服务质量方面的有效性,可以为城市公共交通系统的精细化管理和智能化升级提供参考. 展开更多
关键词 城市交通 地铁站点群 接驳公交线路 多目标协同优化 遗传粒子群混合算法
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IIoT环境下基于聚类的工作流多雾协同调度算法 被引量:1
8
作者 吴宏伟 江凌云 陈海峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中... 为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。 展开更多
关键词 工业物联网 聚类 工作流 二分K均值算法 多雾 免疫粒子群优化算法 调度算法
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突发公共卫生事件下救援物资配送方案研究 被引量:2
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作者 帅春燕 张婷 +1 位作者 王文聪 欧阳鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期227-236,共10页
在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒... 在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSOA)对配送路径进行优化。首先,根据行政区划分以及物资需求点的空间分布、各需求点的居民人数和需求量,采用层次聚类算法建立由“物资储备中心-物资集散中心”和“物资集散中心-物资需求点”构成的两层配送网络,每层配送网络都由多配送中心和多需求点组成,该物资配送属于多配送车辆的多中心车辆路径规划问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)。其次,为了获取合理高效的配送路径,以配送成本最小为目标,构建基于多约束的物资配送优化模型,并提出基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)的粒子群优化(AFSA-PSO)算法对两层配送网络进行求解。最后,以某市9个行政区在疫情封控期间的数据为例验证两层配送网络和AFSA-PSO算法的有效性。结果表明:构建的两层配送网络和AFSA-PSO算法能够对多车辆MDVRP问题进行有效求解,科学规划配送路径;算法对比发现,AFSA-PSO能够避免模型过早收敛,且能够获取比遗传算法和粒子群优化算法更少的车辆数和更短的配送路径,有效地降低配送成本,提高经济效益。 展开更多
关键词 公共安全 物资配送路径 改进粒子群优化算法 多车辆多中心车辆路径规划问题 分层聚类 公共卫生事件
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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
10
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 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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适用于暂态仿真的计及小水电机群的广义负荷一体化等值建模方法
11
作者 张华云 王琦 +4 位作者 王泽忠 刘丽平 赵兵 李建华 郝杰 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第13期5034-5043,I0008,共11页
并网小水电作为配电网重要的有功及无功电源,在分析地方区域小水电机群集中并入配电网对电网暂态稳定的影响时,原有综合负荷模型无法准确表征含有小水电机群的负荷区域的动态特性。因此,该文研究负荷侧小水电机群的工作机理和交互作用机... 并网小水电作为配电网重要的有功及无功电源,在分析地方区域小水电机群集中并入配电网对电网暂态稳定的影响时,原有综合负荷模型无法准确表征含有小水电机群的负荷区域的动态特性。因此,该文研究负荷侧小水电机群的工作机理和交互作用机理,提出适用于暂态仿真的计及小水电机群的广义负荷一体化等值建模方法,在考虑配电网络的综合负荷模型基础上增加小水电发电机群的等值模型,并采用机群参数聚合、关键参数辨识及优化等技术。利用加权聚合的方法,建立小水电等值机的5阶发电机模型;通过轨迹灵敏度分析,辨识出小水电等值机对系统暂态特性影响最关键的参数X′d;基于深度学习和多目标粒子群优化算法找出该等值机待优化参数X′d的最优值。对华东电网某地区小水电机群进行等值并建立其广义负荷一体化模型,验证该方法的准确性与实用性。该方法可用于配网侧计及小水电机群的负荷建模工作,为新型电力系统准确仿真计算提供技术支撑。 展开更多
关键词 小水电机群 广义综合负荷模型 轨迹灵敏度 关键参数 多目标粒子群优化
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基于聚类模型的C-RAN组网规划方法研究
12
作者 李恒毅 杨国 +1 位作者 魏波 陈虹君 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期832-835,共4页
随着5G通信网络的快速部署,其在信息化社会建设中的重要性日益凸显。5G异构化网络技术和集中式C-RAN组网方式的应用,虽然带来了高效的小区边缘协同处理和成本节约,但也引发了前传网络体量过大和传输线路建设成本增加的问题。为解决这一... 随着5G通信网络的快速部署,其在信息化社会建设中的重要性日益凸显。5G异构化网络技术和集中式C-RAN组网方式的应用,虽然带来了高效的小区边缘协同处理和成本节约,但也引发了前传网络体量过大和传输线路建设成本增加的问题。为解决这一问题,提出一种基于聚类算法和启发式算法的基站工程规划方法,对C-RAN基站的最佳部署位置进行研究。该方法通过构建K-means聚类模型,以基站与AAU/RRU间的欧氏距离作为约束,寻求最优的基站部署位置。在仿真与结果分析中结合手肘法判断最优聚类K值。以此为依据确定的C-RAN站点位置部署较为合理,能够保证连接到每一个无线收发点,并且消耗的光缆成本最低。此方法具有较好的可推广性,能够为未来的移动通信网络规划和建设提供有益的参考。 展开更多
关键词 C-RAN组网 基站规划 k-means聚类 手肘法 粒子群优化算法
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基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划方法
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作者 黄振琳 仲卫 吴巨豪 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期237-246,共10页
提出基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划控制策略。首先,提出考虑负荷预测下电气距离的配电网综合指标集群划分方法;其次,在集群划分的基础上提出双层联合规划模型,上层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储选址定容模型,下层以... 提出基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划控制策略。首先,提出考虑负荷预测下电气距离的配电网综合指标集群划分方法;其次,在集群划分的基础上提出双层联合规划模型,上层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储选址定容模型,下层以节点电压偏差最小为目标函数,建立马尔科夫决策过程参与的电压控制模型;然后,通过退火策略改进的粒子群算法和深度确定性策略梯度算法对上下层模型进行求解。最后,在某实际35 kV/10 kV配电网络中验证该源-荷-储双层优化模型的有效性,实现了配电网源-荷-储不同空间响应的协调规划控制。 展开更多
关键词 分布式电源 集群 马尔科夫决策过程 协调规划 粒子群算法 深度确定性策略梯度算法 退火策略
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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法 被引量:2
14
作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集群 辐射影响 遮挡效应 集群优化 混合粒子群算法
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考虑入库径流和负荷需求不确定性的水库优化调度研究 被引量:1
15
作者 李晓英 朱克节 陈端 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1709-1716,共8页
为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理... 为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理。建立以电站实际出力与计划出力偏差最小、总发电量最大和下游适宜生态流量改变度最小为目标的多目标优化调度模型。多目标粒子群算法求解结果表明:在考虑水库入流和负荷需求不确定性的前提下,各情景下的水库水位升降变化规律与实际水位变化规律基本相同,且与实际水位相比,水库能在更多时段维持较高水位运行,提高了三峡电站在蓄水期的整体发电水平。 展开更多
关键词 不确定性 入库径流 负荷需求 水库优化调度 多目标粒子群算法 k-means聚类算法 鲁棒优化 三峡水库
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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测 被引量:1
16
作者 樊雅洁 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 风速预测 风速数据降噪 风电场群分类 粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型
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基于风电场景概率的电热混合储能优化配置 被引量:4
17
作者 李家珏 刘子祎 +3 位作者 白伊琳 张潇桐 李平 宋政湘 《电力工程技术》 北大核心 2024年第3期172-182,共11页
为有效提高风电入网的经济性和可行性,文中提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案。首先通过场景分析,利用K-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景,确定各场景发生的概率,其中聚类数目由肘部曲线... 为有效提高风电入网的经济性和可行性,文中提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案。首先通过场景分析,利用K-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景,确定各场景发生的概率,其中聚类数目由肘部曲线法和Dunn指数法综合确定;其次提出电热混合储能系统控制策略,建立适用于多场景的风储联合系统模型;最后,以经济性成本最低与弃风量最小为目标,建立包含电、热负荷综合响应的容量配置优化模型,并将场景概率以权值的形式加入到目标函数中,采用粒子群算法求解模型。通过仿真分析和与其他储能配置场景对比,发现所提配置策略能够提高风电利用率约16.12%,同时减少系统综合成本约43.76%,验证了所提策略的合理性和有效性。 展开更多
关键词 混合储能 容量配置 粒子群优化算法 k-means聚类 风电不确定性量化 电热综合能源系统
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粒子群算法在机器人路径规划中应用的综述 被引量:7
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作者 韩颜 于淼 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第7期85-90,共6页
粒子群算法是机器人路径规划中常用的一种算法,所使用的优化方法将直接影响机器人工作效率。文章针对粒子群算法的优化应用,从基于粒子群分群、粒子群初始化的改进、粒子群算法参数优化以及粒子群融合算法等方面分类论述。最后,结合粒... 粒子群算法是机器人路径规划中常用的一种算法,所使用的优化方法将直接影响机器人工作效率。文章针对粒子群算法的优化应用,从基于粒子群分群、粒子群初始化的改进、粒子群算法参数优化以及粒子群融合算法等方面分类论述。最后,结合粒子群算法在机器人路径规划中的应用情况进行总结与展望。 展开更多
关键词 粒子群算法 路径规划 粒子群分群 融合算法
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基于改进粒子群区间二型模糊神经网络的MPPT控制研究 被引量:3
19
作者 李凯 姜新正 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期556-564,共9页
针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结... 针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结构,计算得到聚类中心;其次,基于自导式粒子群算法优化后件权重层权值参数,进而提升网络全局寻优能力;最后,通过与TS模糊神经网络模型、基于反向传播算法的区间二型模糊神经网络模型进行仿真对比,验证所提模型在不同工况下对最大功率点追踪的快速性与精确性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 预测控制 模糊神经网络 模糊聚类 粒子群算法
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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配
20
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法
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