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基于改进秘书鸟算法的协同干扰资源分配方法
1
作者
李一兵
孙柳晴
戚昌龙
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第5期1494-1504,共11页
在战场环境中,针对多波束干扰系统突防组网雷达场景下干扰资源分配的问题,该文提出一种引入柯西变异和全局协同控制策略的改进秘书鸟算法(ISBOA)对战场上的干扰资源进行优化分配。首先,建立突防场景下的多波束干扰系统模型,并将组网雷...
在战场环境中,针对多波束干扰系统突防组网雷达场景下干扰资源分配的问题,该文提出一种引入柯西变异和全局协同控制策略的改进秘书鸟算法(ISBOA)对战场上的干扰资源进行优化分配。首先,建立突防场景下的多波束干扰系统模型,并将组网雷达检测融合概率作为多干扰机协同压制干扰组网雷达的性能评估指标;其次,以最小化检测概率为目标函数,对多干扰机干扰样式、干扰波束和功率资源进行联合优化分配;最后,利用ISBOA进行求解。实验结果经过对比表明,ISBOA算法搜索能力更强,收敛精度更高,具有更强的稳定性,能够更加合理地分配战场上的干扰资源。
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关键词
组网雷达
协同干扰
资源分配
秘书鸟算法
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职称材料
基于天气分型的区域风光出力互补规律评价与并网容量优化方法
2
作者
张璟
万皓
+6 位作者
高洁
朱非林
卢鹏
刘为锋
徐斌
樊宇堃
钟平安
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2025年第5期111-122,共12页
【目的】风光互补发电存在波动性和间歇性,给系统运行的稳定性和效率带来巨大挑战。现有研究多单一分析风光出力或容量配置,缺乏基于天气分型的综合风光出力互补规律评价与并网容量优化的研究。【方法】针对此问题,研究基于青海省2020...
【目的】风光互补发电存在波动性和间歇性,给系统运行的稳定性和效率带来巨大挑战。现有研究多单一分析风光出力或容量配置,缺乏基于天气分型的综合风光出力互补规律评价与并网容量优化的研究。【方法】针对此问题,研究基于青海省2020年气象数据,计算并归一化处理风光出力并构建风光出力矩阵。采用K-means算法划分天气类型,通过波动互补率和爬坡互补率指标,分别从波动性和爬坡性两个方面评估不同天气类型下的风光出力互补特性。此外,从多个时间尺度对区域的逐日、逐月风光互补特性开展定量评价。最后,建立风光并网容量比例优化模型,采用蛇鹫优化算法和枚举法相互参证的方式对波动互补率和爬坡互补率进行优化,以确定最佳风光并网容量比例。【结果】结果表明:(1)青海地区的风光出力季节差异显著,夏秋季节两者之间具有良好的互补性,可以形成有效的互补发电系统。(2)不同天气类型对风光互补性影响显著,晴朗天气下风光互补性较弱,多云或突变天气下互补性相对较强。(3)所有天气类型的爬坡互补率均值为20.74%,远高于波动互补率的均值1.84%,表明风光联合出力可以有效降低出力爬坡率,增强系统的可靠性。(4)不同天气类型下,优化风光并网容量比例可以最大化互补率指标,实现最佳互补效果。【结论】研究结果能够有效揭示不同天气类型下的风光出力互补特性,并确定最佳风光并网容量比例,为风光互补发电系统的规划、建设和运行提供科学依据。
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关键词
风光出力互补特性
天气分型
风光并网容量比例优化
K-MEANS聚类
蛇鹫优化算法
影响因素
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职称材料
题名
基于改进秘书鸟算法的协同干扰资源分配方法
1
作者
李一兵
孙柳晴
戚昌龙
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术重点实验室
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第5期1494-1504,共11页
文摘
在战场环境中,针对多波束干扰系统突防组网雷达场景下干扰资源分配的问题,该文提出一种引入柯西变异和全局协同控制策略的改进秘书鸟算法(ISBOA)对战场上的干扰资源进行优化分配。首先,建立突防场景下的多波束干扰系统模型,并将组网雷达检测融合概率作为多干扰机协同压制干扰组网雷达的性能评估指标;其次,以最小化检测概率为目标函数,对多干扰机干扰样式、干扰波束和功率资源进行联合优化分配;最后,利用ISBOA进行求解。实验结果经过对比表明,ISBOA算法搜索能力更强,收敛精度更高,具有更强的稳定性,能够更加合理地分配战场上的干扰资源。
关键词
组网雷达
协同干扰
资源分配
秘书鸟算法
Keywords
Networked radar
Collaborative interference
Resource allocation
secretary
bird
optimization
algorithm
(
sboa
)
分类号
TN974 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于天气分型的区域风光出力互补规律评价与并网容量优化方法
2
作者
张璟
万皓
高洁
朱非林
卢鹏
刘为锋
徐斌
樊宇堃
钟平安
机构
河海大学水文水资源学院
水利部水文仪器及岩土工程仪器质量监督检验测试中心
水电水利规划设计总院
中国电建昆明勘测设计研究院有限公司
水利部水利水电规划设计总院
出处
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2025年第5期111-122,共12页
基金
中国电力建设股份有限公司科技项目(DJ-ZDXM-2022-10)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(B240201123)
国家自然科学基金(52009029)。
文摘
【目的】风光互补发电存在波动性和间歇性,给系统运行的稳定性和效率带来巨大挑战。现有研究多单一分析风光出力或容量配置,缺乏基于天气分型的综合风光出力互补规律评价与并网容量优化的研究。【方法】针对此问题,研究基于青海省2020年气象数据,计算并归一化处理风光出力并构建风光出力矩阵。采用K-means算法划分天气类型,通过波动互补率和爬坡互补率指标,分别从波动性和爬坡性两个方面评估不同天气类型下的风光出力互补特性。此外,从多个时间尺度对区域的逐日、逐月风光互补特性开展定量评价。最后,建立风光并网容量比例优化模型,采用蛇鹫优化算法和枚举法相互参证的方式对波动互补率和爬坡互补率进行优化,以确定最佳风光并网容量比例。【结果】结果表明:(1)青海地区的风光出力季节差异显著,夏秋季节两者之间具有良好的互补性,可以形成有效的互补发电系统。(2)不同天气类型对风光互补性影响显著,晴朗天气下风光互补性较弱,多云或突变天气下互补性相对较强。(3)所有天气类型的爬坡互补率均值为20.74%,远高于波动互补率的均值1.84%,表明风光联合出力可以有效降低出力爬坡率,增强系统的可靠性。(4)不同天气类型下,优化风光并网容量比例可以最大化互补率指标,实现最佳互补效果。【结论】研究结果能够有效揭示不同天气类型下的风光出力互补特性,并确定最佳风光并网容量比例,为风光互补发电系统的规划、建设和运行提供科学依据。
关键词
风光出力互补特性
天气分型
风光并网容量比例优化
K-MEANS聚类
蛇鹫优化算法
影响因素
Keywords
complementary characteristics of wind and photovoltaic power output
weather classification
wind and photovoltaic grid-connected capacity ratio
optimization
K-means clustering
secretary
bird
optimization
algorithm
influencing factors
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进秘书鸟算法的协同干扰资源分配方法
李一兵
孙柳晴
戚昌龙
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于天气分型的区域风光出力互补规律评价与并网容量优化方法
张璟
万皓
高洁
朱非林
卢鹏
刘为锋
徐斌
樊宇堃
钟平安
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2025
0
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