针对传统极限学习机在光伏故障诊断中精度低的问题,提出利用映射黄金正弦秃鹰搜索算法(Chaotic and Golden Sine Bald Eagle Search,CGSBES),优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)输入权值和隐含层神经元阈值设置,建立CGSBES-...针对传统极限学习机在光伏故障诊断中精度低的问题,提出利用映射黄金正弦秃鹰搜索算法(Chaotic and Golden Sine Bald Eagle Search,CGSBES),优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)输入权值和隐含层神经元阈值设置,建立CGSBES-ELM模型实现对光伏组件故障诊断。通过分析10kW光伏组件仿真模型故障状态下的I-V、P-V曲线变化特点,提取故障特征量,并建立故障诊断模型。基于实际光伏数据对所提故障诊断模型进行验证,实验结果表明:利用6维故障特征向量,CGSBES-ELM模型能够准确识别光伏组件的故障类型,具有更高的故障诊断准确率。展开更多
针对区域洪水灾害恢复力评价方法较为薄弱及其驱动机制不明的问题,构建自然、经济、社会和技术4个维度的洪水灾害恢复力评价指标体系,建立秃鹰搜索算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Bald Eagle Search Optimizat...针对区域洪水灾害恢复力评价方法较为薄弱及其驱动机制不明的问题,构建自然、经济、社会和技术4个维度的洪水灾害恢复力评价指标体系,建立秃鹰搜索算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Bald Eagle Search Optimization Algorithm,BES-PP)。基于此,利用BES-PP模型对佳木斯市2003-2020年的洪水灾害恢复力进行评估。结果显示:佳木斯市的恢复力水平可分为3个阶段,第一阶段(2003-2006年)恢复力平稳上升但是水平较低,第二阶段(2007-2013年)恢复力水平出现明显波动,第三阶段(2014-2020年)恢复力快速上升并最终达到较高水平。为分析其驱动机制,利用BES-PP模型对各个指标的权重进行分析,结果发现经济维和自然维权重分别达到1.21168和0.93242,其平均权重分别达到0.30292和0.31081,远高于社会维和技术维。表明自然维和经济维的指标对洪水灾害恢复力具有较高程度的影响,应当重视自然及经济因素在规避洪水灾害中的重要作用。为验证BES-PP模型性能,引入了黏菌优化算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Slime Mould Algorithm,SMA-PP)和鲸鱼优化算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Whale Optimization Algorithm,WOA-PP)进行对比分析。结果显示:BES-PP模型在性能上具有较为明显的优势。此外,采用序号总和理论分析BES-PP、SMA-PP和WOA-PP的评价结果发现,BES-PP模型的评价结果更具合理性。研究成果为佳木斯市防灾减灾能力提升提供了科学依据,同时也为灾害恢复力评估提供了一些有价值的信息。展开更多
文摘针对传统极限学习机在光伏故障诊断中精度低的问题,提出利用映射黄金正弦秃鹰搜索算法(Chaotic and Golden Sine Bald Eagle Search,CGSBES),优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)输入权值和隐含层神经元阈值设置,建立CGSBES-ELM模型实现对光伏组件故障诊断。通过分析10kW光伏组件仿真模型故障状态下的I-V、P-V曲线变化特点,提取故障特征量,并建立故障诊断模型。基于实际光伏数据对所提故障诊断模型进行验证,实验结果表明:利用6维故障特征向量,CGSBES-ELM模型能够准确识别光伏组件的故障类型,具有更高的故障诊断准确率。
文摘针对区域洪水灾害恢复力评价方法较为薄弱及其驱动机制不明的问题,构建自然、经济、社会和技术4个维度的洪水灾害恢复力评价指标体系,建立秃鹰搜索算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Bald Eagle Search Optimization Algorithm,BES-PP)。基于此,利用BES-PP模型对佳木斯市2003-2020年的洪水灾害恢复力进行评估。结果显示:佳木斯市的恢复力水平可分为3个阶段,第一阶段(2003-2006年)恢复力平稳上升但是水平较低,第二阶段(2007-2013年)恢复力水平出现明显波动,第三阶段(2014-2020年)恢复力快速上升并最终达到较高水平。为分析其驱动机制,利用BES-PP模型对各个指标的权重进行分析,结果发现经济维和自然维权重分别达到1.21168和0.93242,其平均权重分别达到0.30292和0.31081,远高于社会维和技术维。表明自然维和经济维的指标对洪水灾害恢复力具有较高程度的影响,应当重视自然及经济因素在规避洪水灾害中的重要作用。为验证BES-PP模型性能,引入了黏菌优化算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Slime Mould Algorithm,SMA-PP)和鲸鱼优化算法改进投影寻踪模型(Projection Pursuit Model Based on Whale Optimization Algorithm,WOA-PP)进行对比分析。结果显示:BES-PP模型在性能上具有较为明显的优势。此外,采用序号总和理论分析BES-PP、SMA-PP和WOA-PP的评价结果发现,BES-PP模型的评价结果更具合理性。研究成果为佳木斯市防灾减灾能力提升提供了科学依据,同时也为灾害恢复力评估提供了一些有价值的信息。
