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基于ISCSO的智能电表误差和线损率联合评估模型
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作者 余传祥 潘傲然 +2 位作者 毛文鹏 郭豪杰 余霖辉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期117-127,共11页
针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确... 针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确定了电表误差和线损率评估模型的适应度函数,并依据台区数据确定了参数范围。其次,采用变焦佳点集、威布尔最优值引导策略、蒲公英优化算法以及联想学习变异策略对沙猫群优化算法进行改进,并经测试函数验证了算法的优越性。最后,基于适应度函数和改进后的算法建立了智能电表误差和线损率联合评估模型,并通过算例验证了相比于带有遗忘因子递推最小二乘法的动态线损智能电表误差评估模型和智能电表误差与线损率联合评估的约束优化模型,所提方法在智能电表误差与线损率的评估精度上都有较大的提升。 展开更多
关键词 智能电表 线损率 沙猫群优化算法 误差评估
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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量:2
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作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页
电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多
关键词 车辆工程 锂电池汽车 荷电状态(SOC) 猫群(cso)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法
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一种基于KPCA-SCSO-SVM的装甲车发动机状态评估方法 被引量:1
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作者 李英顺 于昂 +2 位作者 姬宏基 李茂 郭占男 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期426-432,共7页
润滑油在发动机各部件间流动时,不仅发挥其应有的功能,同时也承载了丰富的关于发动机运行状况的信息,能够有效地反映发动机状态.以某型装甲车底盘发动机为对象,提出一种对润滑油信息进行分析以实现发动机状态评估的方法.该方法基于核主... 润滑油在发动机各部件间流动时,不仅发挥其应有的功能,同时也承载了丰富的关于发动机运行状况的信息,能够有效地反映发动机状态.以某型装甲车底盘发动机为对象,提出一种对润滑油信息进行分析以实现发动机状态评估的方法.该方法基于核主成分分析(KPCA)和沙猫群优化(SCSO)算法优化的支持向量机(SVM),使用KPCA对收集的油液数据进行降维处理,得到的降维数据作为SVM的输入.随后,应用SCSO算法优化SVM的关键参数,建立状态评估模型.通过实际数据的实验验证及与其他几种状态评估模型的比较,结果显示该方法准确率达到了97.35%,能有效评估发动机状态,从而为发动机的维护提供重要参考. 展开更多
关键词 发动机 润滑油 状态评估 核主成分分析 沙猫群优化算法 支持向量机
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基于ISCSO-BP-PID的SMB组分纯度模糊解耦控制方法研究 被引量:1
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作者 李凌 陈玉环 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期30-43,共14页
针对模拟移动床色谱分离系统中存在的强耦合、多变量、非线性和时滞等问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法的BP神经网络自调整PID参数的模拟移动床组分纯度模糊解耦控制方法。该方法首先通过模糊解耦消除了A、B组分纯度控制回路之间... 针对模拟移动床色谱分离系统中存在的强耦合、多变量、非线性和时滞等问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法的BP神经网络自调整PID参数的模拟移动床组分纯度模糊解耦控制方法。该方法首先通过模糊解耦消除了A、B组分纯度控制回路之间的耦合,然后结合改进的沙猫群优化算法和BP神经网络,实现了PID参数的自适应调整,从而有效控制A、B组分的纯度。在改进的沙猫群优化算法中,引入了Cubic混沌映射来初始化沙猫种群,以提高种群分布的均匀性;在搜索猎物阶段加入了可变螺旋搜索策略,使沙猫群拥有更多的搜索路径来调整自身位置;同时,融合了麻雀搜索算法的警戒机制,以加速算法的收敛速度。通过对12个CEC2022测试函数进行验证,证明了改进沙猫群优化算法的有效性。仿真结果表明,所提方法不仅能够有效消除A、B组分纯度控制回路间的耦合效应,而且在各个实际应用场景中均展现出卓越的性能。与传统的PID控制方法相比,在流量突变情况下,调节时间分别缩短了75.40%和77.57%,超调量分别减少了91.84%和81.96%。该方法具备较强的抗干扰能力和良好的鲁棒性,显著改善了整个系统的控制性能。 展开更多
关键词 模拟移动床 模糊解耦 沙猫群优化算法 Cubic混沌映射 可变螺旋搜索策略
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基于改进沙猫群优化算法优化CatBoost模型的气温和风速偏差订正
5
作者 沈天行 秦华旺 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第34期14716-14725,共10页
当前环境下,气象要素的准确预报在农业生产,社会生活和交通运输方面起到了越来越重要的作用,因此提出了一种改进的沙猫群算法(sand cat swarm optimization, SCSO),用于优化CatBoost模型,以解决传统气温和风速预测不准确的问题。研究数... 当前环境下,气象要素的准确预报在农业生产,社会生活和交通运输方面起到了越来越重要的作用,因此提出了一种改进的沙猫群算法(sand cat swarm optimization, SCSO),用于优化CatBoost模型,以解决传统气温和风速预测不准确的问题。研究数据涵盖了南京地区2012年1月1日—2014年12月31日的气象数据,利用ERA5再分析数据作为真实数据。首先,将数据划分为训练集和验证集,利用SCSO优化CatBoost模型,以订正24、48、72 h刻预报的气温和风速。为了克服SCSO易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,采用Halton Sequence搜索算法初始化沙猫群位置,并引入莱维飞行和三角游走策略优化寻优过程。在迭代中,采用LOBL策略和边界突变算子确保不会陷入局部最优解。最后,利用改进的SCSO优化CatBoost的超参数,并结合K折交叉验证提高参数的可靠性和泛化性。结果表明,改进的SCSO-CatBoost模型相比XGBoost、LightGBM、传统GBDT、随机森林、支持向量机和线性回归模型具有更高的准确性和优越性,在24 h的气温和风速预测中均方根误差分别提升了0.514 5和0.174 9,在48、72 h的提升也十分显著。为提升气象要素预报准确性提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 catBoost 沙猫群优化算法 神经网络 PYTHON 气象预测 偏差订正
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基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测 被引量:3
6
作者 谢国民 陆子俊 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第4期30-39,共10页
针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集... 针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集成预测模型。首先,对原始电力负荷数据进行变分模态分解,降低数据复杂度,在变分模态分解中,引入白鲸算法对分解层数和惩罚因子寻优,优化分解效果。其次,采用Logistic混沌映射、螺旋搜索和麻雀思想引入的多策略改进方法,增加原始沙猫群优化算法的种群多样性,提升收敛精度和全局搜索能力,并用改进后的算法对BiLSTM中的超参数进行优化。然后,结合AdaBoost集成学习算法构建ISCSO-Bi LSTM-AdaBoost预测模型,将分解后的各分量输入模型预测。最后将各预测值叠加,得到最终预测结果。实验结果表明,本文建立的组合模型预测精度高,稳定性强。 展开更多
关键词 电力负荷预测 变分模态分解 双向长短期记忆网络 改进沙猫群优化算法 集成学习算法
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电力现货市场环境下考虑边际成本的综合能源系统调度策略
7
作者 王永利 张云飞 +3 位作者 赵伟博 马恺玮 李强 姜斯冲 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1075-1086,共12页
综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略... 综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略。首先,分析了外部现货市场环境下市场价格不确定性典型场景处理方法,并研究了综合能源系统内部多种源荷可调资源及运行成本结构;其次,建立了在电力市场价格不确定性条件下考虑系统边际成本交易优化模型,并提出沙猫群优化算法进行求解。最后,通过对实际案例的仿真验证。结果表明:该策略不仅可以降低IES的运行成本,还能增强其对市场价格不确定性的适应能力,为综合能源系统在电力现货市场环境下的运行提供了新的思路和方法,有助于实现能源系统参与市场调度的经济性和可靠性双重优化。 展开更多
关键词 电力现货市场 边际成本 综合能源系统 沙猫群优化算法
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单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法及应用 被引量:1
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作者 罗文涛 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1869-1877,共9页
为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃... 为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃逸局部陷阱.其次,利用单纯形法引导较差个体构建几何搜索路径以提升算法的搜索能力.与其他对比算法相比,SASCSO在100维度的CEC2017基准函数测试集的综合优胜率为75.86%,结合非参数分析表明该算法是解决高维复杂优化问题的可行方法.此外,将SASCSO应用于三维无线传感器网络覆盖和复杂环境下无人机航径优化问题,结果显示SASCSO在两个实际问题上均提供了最优的方案,验证了SASCSO在实际优化中的适用性和优越性. 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 自适应围捕策略 单纯形法 无线传感器网络覆盖 无人机航径优化
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融合社区检测的协作众包任务分配方法 被引量:1
9
作者 胡林波 倪志伟 +2 位作者 程家乐 刘文涛 朱旭辉 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期534-545,共12页
针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度... 针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度、交互成本和众包任务分配效用等要素后,构建综合考虑技能覆盖率、信誉度及预算成本的协作众包任务分配模型;再次,引入Piece-Wise混沌映射、柯西分布逆累积函数算子、自适应正切飞行算子和麻雀警戒机制等策略,并提出改进沙猫群优化(SCSO)算法——TSCSO;最后,利用TSCSO算法对前述模型进行求解。在不同规模真实数据集合成的算例上的实验结果表明,所提算法可使任务分配成功率维持在90%及以上水平,相较于其他改进智能算法任务分配效用平均提升20.08%~53.38%,验证了所提算法在协作众包任务分配问题中的适用性、稳定性和有效性。 展开更多
关键词 协作众包 社区检测 协作候选社群 任务分配 沙猫群优化算法
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基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划 被引量:1
10
作者 邱少明 张博 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第3期173-181,共9页
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,... 为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,提升算法的搜索范围与精度。再将一种消除和更新机制融入算法的选择阶段,提出了新型路径规划算法(MSCSO)。选择5种对比算法,使用了CEC2022测试函数、Wilcoxon秩和检测对算法性能进行测试。模拟了三维复杂环境,比较了路径规划能力。在真实环境的仿真中,验证了路径规划能力。实验结果表明,MSCSO具有更优秀的路径规划能力。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 沙猫群优化算法 三角形游荡策略 Levy飞行机制
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基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究 被引量:4
11
作者 付华 任仁 +2 位作者 王雨虹 王馨蕊 单敏柱 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1508-1512,共5页
为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行... 为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法。并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优。利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验。结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 猫群算法(cso) 相关支持向量机(RVM) 组合核函数 信息融合
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基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断
12
作者 问亚鹏 张佳奇 +3 位作者 郭锐 杨锦昌 何丝丝 张浩 《液压与气动》 北大核心 2025年第8期65-78,共14页
数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊... 数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断方法。首先,搭建齿轮泵故障试验台获取原始故障数据,采用沙丘猫优化变分模态分解方法对齿轮泵4种磨损故障的振动信号进行降噪重构;然后,提取故障磨损4种重构信号的时域、频域和时频域统计特征共26种,并组成特征层;最后,基于蜣螂优化算法同步优化特征选择对故障特征集进行特征选择,同时优化支持向量机分类器参数,实现齿轮泵的磨损故障类型识别。结果显示,该齿轮泵故障诊断方法准确率高达99.6%,耗时仅49.8 s,具有较高的诊断精度和运算效率。 展开更多
关键词 齿轮泵 故障诊断 同步优化特征选择 蜣螂优化算法 沙丘猫优化变分模态分解
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基于ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测 被引量:6
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作者 肖斌 李炎炎 +1 位作者 段增峰 陈领 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第6期102-105,110,共5页
为进一步提高刀具磨损量预测模型的准确度,实现对刀具加工过程的在线监控。提出一种基于改进的沙猫算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的刀具磨损量预测模型。利用刀... 为进一步提高刀具磨损量预测模型的准确度,实现对刀具加工过程的在线监控。提出一种基于改进的沙猫算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的刀具磨损量预测模型。利用刀具的加速度振动信号为输入样本,应用长短期记忆神经网络对铣刀磨损值进行预测。针对沙猫算法收敛精度低等问题,引入混沌映射、非线性收敛因子和对立点检测机制,利用改进的沙猫算法优化长短期记忆神经网络的参数。实验结果表明ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测精度明显高于LSTM模型。 展开更多
关键词 刀具磨损 沙猫优化算法 长短期记忆网络 在线监测
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基于改进猫群优化算法的多目标边缘任务调度研究 被引量:1
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作者 孙鉴 武涛 +2 位作者 吴隹伟 杨晓焕 马宝全 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期29-39,共11页
目的为了在资源有限的边缘计算服务中降低任务传输时延并提高边缘端资源利用率,方法提出一种基于改进猫群优化算法(improved cat swarm optimization,ICSO)的边缘计算多目标任务调度方法。在边缘计算任务调度模型上,采用ICSO对其编码求... 目的为了在资源有限的边缘计算服务中降低任务传输时延并提高边缘端资源利用率,方法提出一种基于改进猫群优化算法(improved cat swarm optimization,ICSO)的边缘计算多目标任务调度方法。在边缘计算任务调度模型上,采用ICSO对其编码求解,引入非线性选择法更新猫群行为比例分配和记忆池,平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;为弥补算法初始解空间过小的缺陷,引入反向学习策略和扩大算法寻优空间;通过基于平均适应度值的机制改进跟踪行为,增强全局寻优能力,防止陷入局部最优;提出新的被收养行为,使猫群个体空间发生变异和扩散,进一步提高算法寻优能力。结果仿真实验结果表明,与现有任务调度算法PPCSO,OBL_TP_PSO,PCSO,DMOOTC,LCSO和CSO相比,ICSO的任务传输时延分别降低了4.3%,7.8%,8.3%,9.3%,10.8%,12.5%,减少了任务的最大完工时间和成本花费,同时可在有限迭代次数内收敛到比其他算法更优的解,验证了算法的可行性。结论在应对边缘计算环境中的任务调度问题时,提出的算法优化策略具有一定效果,改进后的猫群优化算法能够提高任务传输效率,使边缘端资源得到更充分利用。 展开更多
关键词 边缘计算 任务调度 猫群优化算法 任务传输时延 多目标
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群智能优化算法下冗余机械臂路径动态规划
15
作者 陈艳霞 高岳林 黄丹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期318-322,327,共6页
冗余机械臂灵活性和适应性更好,在工作空间内的可达范围较大,增加了路径动态规划的难度,导致部分机械臂规划路径长度过长,应用效果不佳。为此,本研究以群智能优化算法为支持,面向冗余机械臂设计了一种路径动态规划方法。选取群智能优化... 冗余机械臂灵活性和适应性更好,在工作空间内的可达范围较大,增加了路径动态规划的难度,导致部分机械臂规划路径长度过长,应用效果不佳。为此,本研究以群智能优化算法为支持,面向冗余机械臂设计了一种路径动态规划方法。选取群智能优化算法中的麻雀搜索算法作为基本算法,将其与高斯变异和Tent扰动策略相结合,以此求取机械臂的最优运动学逆解,确定各关节角度。然后融合三次与五次两种多项式插值,构建用于描述关节轨迹的混合多项式函数。最后基于该函数的关节三段运动指标,构建路径动态规划的目标函数,并设定最优问题,利用群智能优化算法中的沙猫群算法求取问题的最优解,实现路径动态规划。以KUKAiiwaR820冗余机械臂为对象开展实验,实验结果表明,所提出方法能对冗余机械臂运动路径进行动态规划,在整个运动过程中,机械臂与各个障碍物之间的距离始终在10cm以上,且其规划路径效果较为稳定,长度均小于40cm,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 冗余机械臂 群智能优化算法 可达范围 沙猫群算法 路径动态规划
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CSO-PID算法在空压机控制系统中的应用 被引量:10
16
作者 吕晨悦 施一萍 +2 位作者 刘瑾 张金立 程宗政 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期157-160,共4页
针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例-积分-微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际... 针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例-积分-微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际测试表明:该智能算法不仅实现了对空压机系统的有效控制,而且增强了系统的抗干扰能力,节能效果更佳。 展开更多
关键词 空压机 比例-积分-微分(PID)算法 鸡群优化算法
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基于改进CSO-LSTM的两相流空隙率预测研究
17
作者 刘晓 阚哲 钱宇加 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期57-60,64,共5页
空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络... 空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络的空隙率预测算法。利用LSTM善于处理时间序列型数据的特点对空隙率进行预测,在CSO中引入模拟退火(SA)算法和平均惯性权重,改善了在预测中易陷入局部最优和全局搜索能力较弱的缺点,保证了位置的收敛性。结果表明,该算法模型具有较高的预测精度和收敛速度,可以更快更精确预测空隙率的变化,克服了数据不确定且随机的难点,对提前控制和优化两相流系统具有较高的工业应用价值。 展开更多
关键词 两相流 空隙率 改进猫群优化算法 模拟退火算法 平均惯性权重 长短期记忆
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基于扩张状态观测器的过热汽温系统建模与参数智能辨识 被引量:3
18
作者 孙明 王胤开 +2 位作者 白阳振 范延增 董泽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期8957-8967,I0022,共12页
可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed ... 可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed extended state observer,TD-ESO)的总扰动信号中含有大量模型信息,提出一种基于ESO补偿模型的参数智能优化和信息提取方法,即以总扰动中未知信息量最小为目标,采用改进沙丘猫算法对模型参数优化并提取总扰动中已知模型信息补偿至ESO的输入端。在仿真算例方面,线性和非线性系统的测试结果表明,所提辨识方法对有无输入迟延的两种系统均有良好的适用性和较高的精度;在实际应用方面,基于超超临界二次再热机组的过热汽温系统数据进行模型辨识与验证,同样表明该建模方法是合理、准确的。因此,该文所建立的模型能够为汽温系统的控制策略设计和性能优化等方面提供有价值的参考。 展开更多
关键词 迟延型扩张状态观测器 数据驱动模型辨识 沙丘猫群优化算法 过热汽温系统
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基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化 被引量:5
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作者 商立群 张少强 刘江山 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期204-211,共8页
针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻... 针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性. 展开更多
关键词 配电网无功优化 多目标沙猫群算法 储能系统 分布式电源
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燃气管道巡检四足机器人的改进沙猫群优化SLAM算法研究 被引量:2
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作者 巫宇航 王强 +3 位作者 肖瑶 周海婷 吴琳琳 毛炜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期128-136,共9页
为解决燃气管道巡检四足机器人的地图构建问题,提出一种改进沙猫群算法优化的ISCSO-FastSLAM算法。首先,引入柯西变异策略提高沙猫群算法跳出局部最优的能力,加快收敛速度,并加入自适应遗传参数增强沙猫群算法的稳定性。再通过改进沙猫... 为解决燃气管道巡检四足机器人的地图构建问题,提出一种改进沙猫群算法优化的ISCSO-FastSLAM算法。首先,引入柯西变异策略提高沙猫群算法跳出局部最优的能力,加快收敛速度,并加入自适应遗传参数增强沙猫群算法的稳定性。再通过改进沙猫群算法输出的位置预测最优解来更新FastSLAM算法的预测粒子集,从而提高估计精度。同时利用低权重粒子优化策略代替粒子滤波中原来的重采样步骤,来保证粒子的多样性。然后搭建不同的仿真环境,将多种算法进行仿真对比,仿真结果表明:在20 m×20 m的仿真环境下,ISCSO-FastSLAM算法相比WOA-FastSLAM算法对地图的构建更为准确,对机器人位置和环境路标的估计误差分别减小了17.1%和23.3%。最后,利用四足机器人在60 m×100 m大小的居民区进行建图实验,实验结果表明:相比FastSLAM算法和WOA-FastSLAM算法,ISCSO-FastSLAM算法能够构建更准确的居民区巡检地图,对阀门井、调压箱等巡检关键位置的估计误差分别减小了16.2%和6.0%。 展开更多
关键词 燃气巡检 沙猫群算法 地图构建 四足机器人 FASTSLAM算法
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