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Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization 被引量:1
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作者 汪首坤 李德龙 +1 位作者 郭俊杰 王军政 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2013年第2期213-221,共9页
Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a ... Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a three-stage calibration method based on hybrid intelligent optimization is pro- posed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the frost stage. Then in the second stage, two cameras' parameters are optimized separately. Finally, the in- tegrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transforma- tion (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find near-optimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simula- tion analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accu- rate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation. 展开更多
关键词 robot stereo vision camera calibration genetic algorithm (GA) particle swarm opti-mization (PSO) hybrid intelligent optimization
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Optimizing wind farm layout for enhanced electricity extraction using a new hybrid PSO-ANN method
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作者 Mariam El Jaadi Touria Haidi +2 位作者 Abdelaziz Belfqih Mounia Farah Atar Dialmy 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2024年第3期254-269,共16页
With the growing need for renewable energy,wind farms are playing an important role in generating clean power from wind resources.The best wind turbine architecture in a wind farm has a major influence on the energy e... With the growing need for renewable energy,wind farms are playing an important role in generating clean power from wind resources.The best wind turbine architecture in a wind farm has a major influence on the energy extraction efficiency.This paper describes a unique strategy for optimizing wind turbine locations on a wind farm that combines the capabilities of particle swarm optimization(PSO)and artificial neural networks(ANNs).The PSO method was used to explore the solution space and develop preliminary turbine layouts,and the ANN model was used to fine-tune the placements based on the predicted energy generation.The proposed hybrid technique seeks to increase energy output while considering site-specific wind patterns and topographical limits.The efficacy and superiority of the hybrid PSO-ANN methodology are proved through comprehensive simulations and comparisons with existing approaches,giving exciting prospects for developing more efficient and sustainable wind farms.The integration of ANNs and PSO in our methodology is of paramount importance because it leverages the complementary strengths of both techniques.Furthermore,this novel methodology harnesses historical data through ANNs to identify optimal turbine positions that align with the wind speed and direction and enhance energy extraction efficiency.A notable increase in power generation is observed across various scenarios.The percentage increase in the power generation ranged from approximately 7.7%to 11.1%.Owing to its versatility and adaptability to site-specific conditions,the hybrid model offers promising prospects for advancing the field of wind farm layout optimization and contributing to a greener and more sustainable energy future. 展开更多
关键词 Layout optimization Turbine placement Wind energy hybrid optimization particle swarm optimization Artificial neural networks Renewable energy Energy efficiency
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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量:8
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作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页
为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多
关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断
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基于毁伤评估结果的无人机对地攻击任务分配方法
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作者 侯鹏 葛玉雪 +2 位作者 裴扬 岳源 艾俊强 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期17-29,共13页
为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机... 为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机挂载不同武器打击地面目标的典型场景,提出改进混合粒子群优化算法解决任务分配问题。利用遗传算法的交叉、变异操作更新粒子位置,对交叉操作、变异操作进行改进并引入粒子反转操作增加粒子的多样性,避免陷入局部最优。通过仿真算例对所提方法进行验证,结果证明在利用毁伤评估模型计算地面目标的毁伤概率后,所提方法能在满足毁伤要求的前提下得到满足约束条件的任务分配方案,且能提高多无人机体系整体上的作战效能。 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 毁伤评估 毁伤概率 混合粒子群优化算法
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燃料电池汽车等效氢耗最小控制策略研究
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作者 余川 杜常清 +1 位作者 胡艺凤 张家铭 《汽车实用技术》 2025年第5期1-7,53,共8页
燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的能量管理策略(EMS)对提升系统能效、保障系统健康和降低温室气体排放至关重要。文章提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的等效消耗最小策略(ECMS)用于计算最优等效因子,并与动态规划(DP)进行对比,表明ECMS... 燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的能量管理策略(EMS)对提升系统能效、保障系统健康和降低温室气体排放至关重要。文章提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的等效消耗最小策略(ECMS)用于计算最优等效因子,并与动态规划(DP)进行对比,表明ECMS在大幅缩小计算时间的基础上得到了与DP相似的优化结果。进一步结合再生制动策略,利用MATLAB在几种典型循环工况下进行了仿真。仿真结果表明,动力电池荷电状态(SOC)值分别提高了7.48%、4.64%、5.48%。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力汽车 能量管理策略 等效消耗最小策略 粒子群算法
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基于HPSO算法的岩石非定常蠕变本构模型辨识 被引量:1
6
作者 刘文彬 《岩土工程技术》 2011年第4期168-172,共5页
复合微粒群优化(HPSO)是一类随机全局优化技术,具有搜索能力强、收敛速度快、搜索精度高的优点。针对岩石蠕变本构模型非定常参数的辨识问题,利用FLAC软件自带的fish语言实现了HPSO算法对非定常参数的辨识。该方法从非定常参数的随机值... 复合微粒群优化(HPSO)是一类随机全局优化技术,具有搜索能力强、收敛速度快、搜索精度高的优点。针对岩石蠕变本构模型非定常参数的辨识问题,利用FLAC软件自带的fish语言实现了HPSO算法对非定常参数的辨识。该方法从非定常参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用HPSO算法规则实现非定常参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型非定常参数的自适应辨识。利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,与文[9]的结果对比发现:HPSO算法用于岩石蠕变模型的非定常参数辨识是有效的,非定常参数的本构模型能更好的描述页岩的粘弹性变形性能。 展开更多
关键词 岩石力学 蠕变本构模型 参数辨识 复合微粒群算法
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Aircraft Engine Gas Path Fault Diagnosis Based on Hybrid PSO-TWSVM 被引量:6
7
作者 Du Yanbin Xiao Lingfei +1 位作者 Chen Yusheng Ding Runze 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2018年第2期334-342,共9页
Twin support vector machine(TWSVM)is a new development of support vector machine(SVM)algorithm.It has the smaller computation scale and the stronger ability to cope with unbalanced problems.In this paper,TWSVM is intr... Twin support vector machine(TWSVM)is a new development of support vector machine(SVM)algorithm.It has the smaller computation scale and the stronger ability to cope with unbalanced problems.In this paper,TWSVM is introduced into aircraft engine gas path fault diagnosis.The generalization capacity of Gauss kernel function usually used in TWSVM is relatively weak.So a mixed kernel function is used to improve performance to ensure that the TWSVM algorithm can better balance a strong generalization ability and a good learning ability.Experimental results prove that the cross validation training accuracy of TWSVM using the mixed kernel function averagely increases 2%.Grid search is usually applied in parameter optimization of TWSVM,but it heavily depends on experience.Therefore,the hybrid particle swarm algorithm is introduced.It can intelligently and rapidly find the global optimum.Experiments prove that its training accuracy is better than that of the classical particle swarm algorithm by 5%. 展开更多
关键词 aircraft engines FAULT diagnosis TWIN support VECTOR machine (TWSVM) hybrid particle swarm optimization (hpso) algorithm mixed KERNEL function
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基于HPSO的供水管网摩阻因数反演 被引量:2
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作者 张红梅 刘成荣 吴鑫淼 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS 北大核心 2022年第3期619-624,共6页
由于运行中管道实际摩阻因数与设计采用值的不一致会影响供水系统的运行质量和安全,为得到准确的摩阻因数以反馈设计,以及对运行中的供水系统进行系统诊断和优化调度,提出一种基于混合粒子群优化算法(hybrid particle swarm optimizatio... 由于运行中管道实际摩阻因数与设计采用值的不一致会影响供水系统的运行质量和安全,为得到准确的摩阻因数以反馈设计,以及对运行中的供水系统进行系统诊断和优化调度,提出一种基于混合粒子群优化算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)和管网水力计算模型的管段摩阻因数智能反分析方法,该方法以监测点处的水压监测值与水力计算模拟水压值的二乘误差最小为目标,通过HPSO的强大全局寻优能力计算不同管段的摩阻因数。对室内试验管网模型的反演结果表明:采用正常工况下反演得到的摩阻因数模拟水压监测点处水压与实际测量值之间误差最大为2.87%;在爆管工况下,水压模拟值与实际测量值最大相对误差为2.63%,说明通过该方法进行摩阻因数的反演具有较强的稳定性。 展开更多
关键词 供水管网 混合粒子群算法 节点水压法 摩阻因数 反演 爆管监测
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基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度 被引量:6
9
作者 沈延安 叶霖 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期6-11,共6页
分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒... 分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。 展开更多
关键词 任务调度 混合粒子群算法 浓度监控 维修保障 无人机 可视化
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基于HPSO的波束扫描反射阵天线设计
10
作者 陈宏伟 张广求 +2 位作者 雷雪 吴君默 孙武剑 《微波学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期40-43,共4页
提出一种基于混合粒子群算法(HPSO)的低旁瓣波束扫描反射阵天线设计方法。在该方法中,首先利用天线实际方向图和渐变的理想方向图构建了加权的适应度函数。然后通过优化口径面相位分布搜索适应度函数的最小值,最终达到降低旁瓣的目的。... 提出一种基于混合粒子群算法(HPSO)的低旁瓣波束扫描反射阵天线设计方法。在该方法中,首先利用天线实际方向图和渐变的理想方向图构建了加权的适应度函数。然后通过优化口径面相位分布搜索适应度函数的最小值,最终达到降低旁瓣的目的。同时,设计并制作了一副中心频率为12GHz的圆极化波束扫描反射阵天线。实测结果与仿真结果较为吻合,天线在56°扫描范围内,旁瓣电平均小于-15d B,且带宽达到11.67%。 展开更多
关键词 混合粒子群算法 波束扫描 反射阵 适应度函数
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多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题 被引量:1
11
作者 陈海洋 刘妍 +1 位作者 都威 黄琦 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期76-82,共7页
针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简... 针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解。结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的。通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性。 展开更多
关键词 多机器人任务分配(MRTA) 仓储物流 遗传算法(GA) 改良圈策略 混合粒子群算法 蚁群算法
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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:1
12
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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基于遗传算法特性的混合粒子群算法求解TSP问题
13
作者 陈琳 《白城师范学院学报》 2024年第5期73-78,共6页
为解决粒子群算法在旅行商问题上的收敛速度慢和路径最优化选择的问题,提出了一种新型的基于遗传算法特性的混合粒子群算法,对旅行商问题的最优路径进行规划.根据种群比例原则与迭代前的路径进行交叉、变异、复制等操作,建立了具有遗传... 为解决粒子群算法在旅行商问题上的收敛速度慢和路径最优化选择的问题,提出了一种新型的基于遗传算法特性的混合粒子群算法,对旅行商问题的最优路径进行规划.根据种群比例原则与迭代前的路径进行交叉、变异、复制等操作,建立了具有遗传算法特性的混合粒子群算法,并用于求解burma14问题.结果表明:相比传统的粒子群算法和模拟退火-禁忌搜索算法,混合粒子群算法在求解burma14问题中收敛时间与最优路径等指标上都有明显的优势,且随着迭代次数与种群个数的增大,算法的最优解逐渐减小;当最佳参数为种群个数150,迭代次数300时,最优解为30.179 424. 展开更多
关键词 混合粒子群算法 TSP问题 路径规划 影响因素
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无人机遥感反演小麦地上生物量模型的特征选择
14
作者 吴立峰 徐文浩 韩宜秀 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第4期56-62,共7页
无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与... 无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与参数优化的混合编码灰狼粒子群优化算法(CGWOPSO)。同时,为评估基于该算法驱动的极限梯度提升模型(CGWOPSO-XGB)的性能,将其及基于两种流行特征筛选方法(Pearson和SHAP方法)的模型(P-XGB和S-XGB)的反演AGB表现进行了对比。结果表明,S-XGB模型优于P-XGB模型,前者均方根误差(RMSE)比后者低3.0%~16.3%;而CGWOPSO-XGB模型精度高于S-XGB模型,前者RMSE比后者低16.0%。 展开更多
关键词 混合编码 灰狼粒子群优化算法 SHAP 特征筛选 植被指数
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基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究 被引量:2
15
作者 许诺 朱黔 +3 位作者 谢晓阳 喻涛 刘佳 刘思帆 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期1-5,共5页
针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度... 针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 协同围捕 改进混合粒子群优化
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:4
16
作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 群智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子群混合算法
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考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置 被引量:3
17
作者 林森 文书礼 +4 位作者 朱淼 戴群 鄢伦 赵耀 叶惠丽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1344-1356,共13页
随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建... 随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益. 展开更多
关键词 海港综合能源系统 碳交易机制 混合储能 网格自适应直接搜索算法 自适应混沌粒子群算法
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消纳弃风的风电混合储能供热系统容量配置优化
18
作者 孔茁铭 周勃 +3 位作者 孙成才 尚亚敏 刘建新 王雅洁 《暖通空调》 2024年第4期29-35,共7页
为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种... 为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种基于粒子群优化算法的风电混合储能供热系统容量配置优化方法,以系统总成本最小和弃风量最低为约束条件构建了目标函数;最后比较了考虑和不考虑弃风条件下,风电混合储能供热系统的容量配置优化结果。研究表明,所提出的优化方法不但可以有效降低弃风率,场景适用性强,还能够满足严寒地区冬季清洁供热需求,为可再生能源高效利用提供参考。 展开更多
关键词 风电混合储能供热系统 弃风 容量配置优化 粒子群优化算法 聚类分析
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带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法 被引量:2
19
作者 吴钧皓 戚远航 +2 位作者 罗浩宇 钟日雄 柯炳明 《电子设计工程》 2024年第6期21-26,共6页
针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间... 针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。 展开更多
关键词 车辆路径问题 时间窗 混合粒子群优化算法 组合优化问题
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基于混合粒子群优化的智能电网负荷协同调度 被引量:1
20
作者 陈宏 张岭乔 +2 位作者 张宇峰 林治 曾麟 《电子设计工程》 2024年第16期111-114,120,共5页
由于智能电网负荷频率和负荷电压调节向量不确定,难以实现智能电网负荷协同调度,因此,提出基于混合粒子群优化的智能电网负荷协同调度方法。根据混合粒子群优化条件,求解电网负荷协同调度中的优化参数,定义目标负荷函数。分别计算智能... 由于智能电网负荷频率和负荷电压调节向量不确定,难以实现智能电网负荷协同调度,因此,提出基于混合粒子群优化的智能电网负荷协同调度方法。根据混合粒子群优化条件,求解电网负荷协同调度中的优化参数,定义目标负荷函数。分别计算智能电网负荷频率与负荷电压调节向量,结合电量信号确定协同调度决策指标的取值范围,实现智能电网负荷协同调度。实验结果表明,所提方法应用下,电量信号传输功率极值之差不超过100 dBm,满足智能电网负荷协同调度的实际应用需求。 展开更多
关键词 混合粒子群优化 智能电网 负荷协同调度 目标函数 负荷频率 负荷电压
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