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基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测 被引量:1
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作者 陈峥 彭月 +3 位作者 胡竞元 申江卫 肖仁鑫 夏雪磊 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期319-330,共12页
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用... 为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 短期充电数据 容量预测 增强鲸鱼优化算法 高斯过程回归
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基于改进鲸鱼优化算法的双馈风电机组控制参数辨识
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作者 邓俊 陈杰 +3 位作者 李怡然 郑天悦 程嘉康 朱大锐 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期496-505,共10页
针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法... 针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法的收敛速度;针对搜索过程易陷入局部最优的问题,引入池机制增加种群多样性;为提高搜索能力,设计迁移、优先选择和包围猎物3种搜索策略。通过建立DFIG的等效模型,将仿真模型和等效模型的输出的均方根误差作为目标函数,根据目标函数结合E-WOA辨识控制参数。仿真结果验证所提参数辨识方法具有更高的辨识精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 参数辨识 变流器 双馈风电机组 控制系统 改进鲸鱼优化算法
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融合多策略改进的鲸鱼优化算法 被引量:2
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作者 王玉芳 程培浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期83-99,共17页
为解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收敛精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)。设计一种动态自适应探索转换概率替代... 为解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收敛精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)。设计一种动态自适应探索转换概率替代原算法中的随机探索概率,使得靠近最优个体的优秀个体更易引导全局搜索,有利于增强解的质量,防止算法陷入局部最优;引入鲸鱼个体聚集度的概念,当鲸鱼陷入聚集状态时采用大步长更新位置,防止迭代后期种群多样性减少;设计一种邻域解变异增强策略同时考虑当前个体与其相邻个体对下一代个体位置的影响,以防止种群进入聚集状态,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验基于CEC2017中29个测试函数和CEC2019中的10个测试函数进行,分别探究了3个改进策略对算法的探索与开发的影响、对种群多样性的影响以及对算法收敛性的影响。收敛性分析、Wilcoxon秩和检验和Fridman检验表明MSWOA具有良好的寻优性和鲁棒性。进一步,将MSWOA应用于压力容器设计和减速器设计问题上,验证了MSWOA在求解实际问题中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 动态自适应探索转换策略 鲸鱼个体聚集度跟随策略 邻域解变异增强策略 工程优化
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基于改进鲸鱼优化算法的工业CT图像增强方法 被引量:1
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作者 王紫荆 刘卫星 杨爱民 《电子测量技术》 北大核心 2024年第11期160-168,共9页
针对工业CT图像中存在着的前景遮挡,背景噪声干扰和对比度低等问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的图像增强方法。首先应用混沌映射对鲸鱼优化算法的种群进行初始化,通过让鲸鱼种群分布的更加广泛来提升全局搜索能力。然后使用莱维... 针对工业CT图像中存在着的前景遮挡,背景噪声干扰和对比度低等问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的图像增强方法。首先应用混沌映射对鲸鱼优化算法的种群进行初始化,通过让鲸鱼种群分布的更加广泛来提升全局搜索能力。然后使用莱维飞行对鲸鱼个体的位置进行更新,进一步提高算法的局部搜索能力。最后应用改进的鲸鱼优化方法来寻找CLAHE的最佳参数,实现对图像的自适应最优增强。实验结果显示,相比于几种流行的图像增强算法,本文提出的方法能够更好的对工业CT图像进行增强,能够显著提升图像质量,并保留更多的细节信息。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 图像增强 混沌映射 莱维飞行策略 CLAHE算法
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生物冶金氧化预处理过程温度预测研究 被引量:7
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作者 杨梅 高丙朋 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2019年第6期30-35,共6页
针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100... 针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100组实验数据,然后将前66组数据作为训练样本,后34组数据作为测试样本,最后分别采用KELM、WOA-KELM、EWOA-KELM方法建立氧化槽温度预测模型。研究结果表明,EWOA-KELM预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它几种预测模型的低。该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为测量氧化槽的温度变化情况提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 生物冶金氧化预处理 温度 核极端学习机 改进鲸鱼算法 预测
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