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数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究 被引量：2
1
作者 任效效 李小龙 +4 位作者 薛凯 吴炫 韩小渠 王进仕 严俊杰 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期93-104,共12页
为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特... 为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。 展开更多
关键词 数据中心 多能互补分布式能源系统 优化设计 运行策略 多目标蝗虫优化算法
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基于改进多目标蝗虫算法的压缩机叶轮参数优化研究 被引量：1
2
作者 任云鹏 李臻志 +4 位作者 宋方 李安帅 杨强辉 刘佳豪 邵佳康 《机电工程》 北大核心 2025年第5期856-865,共10页
针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原... 针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原理,对多目标蝗虫优化算法(MOGOA)进行了改进,融合了柯西变异和反向学习改进策略,并利用测试函数与常用优化算法对比验证了其性能;然后,以离心压缩机叶轮部件为研究对象,对其建立了理论数值模型,利用改进的COMOGOA对模型设计参数进行了寻优,并与其他优化算法进行了对比分析;最后,在考虑了数值仿真、模型假设等因素带来的误差影响情况下,利用ANSYS-CFX数值验证了仿真分析,结合叶轮气动特性及原因进一步验证了优化效果。研究结果表明:优化叶轮后,设计工况下的压缩比显著提升了4.370%,等熵效率增强了1.529%,叶轮得到了改善,从而提升了压缩机的整体性能。COMOGOA算法在叶轮部件复杂模型的优化设计中有着更为出色的寻优效果,也为此类复杂部件优化设计提供了合理参考,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 离心式压缩机 参数优化算法 融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法 ANSYS-CFX Cubic混沌模型 随机权重策略
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基于层次加权排列熵与IGOA-BiLSTM的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法
3
作者 屈蓓佳 高先理 +3 位作者 贾宝富 柯赟 姚崇 宋恩哲 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期3046-3056,共11页
针对预测模型参数选取不当而导致高压共轨喷油器剩余寿命预测精度较低的问题,提出一种基于层次加权排列熵(HWPE)与改进蝗虫优化算法(IGOA)优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法。首先,由于HWPE能够充分考虑... 针对预测模型参数选取不当而导致高压共轨喷油器剩余寿命预测精度较低的问题,提出一种基于层次加权排列熵(HWPE)与改进蝗虫优化算法(IGOA)优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法。首先,由于HWPE能够充分考虑时间序列高频和低频信息,提取全寿命周期数据的HWPE构建健康度指标(HI);然后,针对BiLSTM最优参数选取困难的问题,提出了一种改进蝗虫优化算法,通过引入混沌策略以丰富初始种群的多样性和随机性,重构线性因子增强全局搜索和局部开发的能力,并引入迁徙策略提高位置更新的质量,自适应地获取BiLSTM最优参数组合;最后,将HWPE与健康度指标分别作为IGOA-BiLSTM模型的输入输出进行训练测试,将输出的HI拟合寿命退化曲线并预测失效点,实现喷油器的剩余寿命预测。通过与其它常用方法对比分析,IGOA在参数寻优方面性能更好,所提出剩余寿命预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 层次加权排列熵 改进蝗虫优化算法 双向长短时记忆网络 高压共轨喷油器
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三维荧光光谱结合IGOA-SVM分类鉴别油类污染物 被引量：6
4
作者 程朋飞 朱燕萍 +2 位作者 潘金燕 崔传金 张怡 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1031-1038,共8页
溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析... 溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析法以其检测精度高、实时性好、操作简便、干扰性小等优势在荧光类物质检测领域应用十分广泛。三维荧光光谱结合支持向量机等算法在物质分类鉴别和浓度预测方面取得较好的成效,但仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。将三维荧光光谱与改进蚱蜢优化支持向量机算法(IGOA-SVM)相结合,提出一种对油类污染物分类鉴别的新方法。首先,以0.1 mol·L-1十二烷基硫酸钠溶液作为溶剂,将0#柴油、95#汽油和煤油以不同浓度配比配制成0#柴油和95#汽油、0#柴油和煤油两组分混合样本20个和18个,三组分混合样本20个,各取一半为训练集和测试集。然后,采用F-7000荧光光谱仪采集混合溶液的荧光数据,分析三种油的标准溶液及配制的混合溶液,发现荧光光谱均在一定范围内存在不同程度的重叠现象,仅利用光谱检测无法准确鉴别。最后,结合混沌初始化、精英优化算法和差分进化算法对蚱蜢优化算法进行改进,提取激发波长270 nm,发射波长270~450 nm范围内的荧光峰数据作为训练的输入值,以三种分类标签作为输出,将数据分别输入到蚱蜢优化支持向量机算法(GOA-SVM)、粒子群优化支持向量机算法(PSO-SVM)和遗传优化支持向量机算法(GA-SVM)中进行训练,IGOA-SVM模型在收敛速度、稳定性和跳出局部最优能力上明显优于GOA-SVM、PSO-SVM和GA-SVM,为油类污染物的准确鉴别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 三维荧光光谱 改进蚱蜢优化算法 支持向量机 石油类污染物
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基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究 被引量：18
5
作者 王雨虹 王淑月 +1 位作者 王志中 任日昕 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1196-1203,共8页
为了高效挖掘煤矿安全监测监控系统海量数据中包含的有效信息,提高煤矿瓦斯浓度预测精度,提出一种改进的蝗虫优化算法(IGOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的多参数瓦斯浓度预测模型。首先对瓦斯多参数时间序列进行相关性分析和小波去噪... 为了高效挖掘煤矿安全监测监控系统海量数据中包含的有效信息,提高煤矿瓦斯浓度预测精度,提出一种改进的蝗虫优化算法(IGOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的多参数瓦斯浓度预测模型。首先对瓦斯多参数时间序列进行相关性分析和小波去噪;其次通过重构线性缩减因子c、引入柯西-高斯混合变异和最优邻域扰动策略联合改进蝗虫优化算法,提高其全局寻优能力,以此来优化LSTM相关超参数,构建瓦斯浓度预测模型;最后,以实测数据为样本进行实验验证,将提出的模型与BP、LSTM、PSO-LSTM以及GOA-LSTM模型对比,可得到提出的模型具有更好的预测效果,平均绝对百分比误差和均方根误差两种误差评价指标分别为0.531%、2.48×10^(-3)。结果表明,提出的瓦斯浓度预测模型具有更高的预测性能。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 改进蝗虫优化算法 LSTM 多参数时间序列 深度学习
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基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识 被引量：12
6
作者 吴忠强 申丹丹 +1 位作者 尚梦瑶 戚松崎 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期1536-1543,共8页
针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群... 针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。 展开更多
关键词 计量学 光伏电池 参数辨识 改进蝗虫优化算法 差分进化算法 混沌初始化
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基于改进蝗虫优化算法考虑任务威胁的多无人机协同航迹规划 被引量：7
7
作者 郭志明 娄文忠 +3 位作者 李涛 张梦宇 白子龙 乔虎 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期52-60,共9页
为使多无人机(UAV)在面临不同程度的任务威胁环境时能够高效的执行任务,研究并设计一种新型协同航迹规划算法,以综合代价为目标函数,利用改进的蝗虫优化算法对构建的航迹规划模型进行求解。分析传统蝗虫算法的原理以及不足,提出改进策略... 为使多无人机(UAV)在面临不同程度的任务威胁环境时能够高效的执行任务,研究并设计一种新型协同航迹规划算法,以综合代价为目标函数,利用改进的蝗虫优化算法对构建的航迹规划模型进行求解。分析传统蝗虫算法的原理以及不足,提出改进策略,即引入基于逻辑斯蒂函数的非线性递减策略;针对改进之后的算法进行仿真测试,并与其他算法进行对比,验证算法的应用效果。仿真结果显示,相对于其他算法,改进算法具有明显的优势,收敛速度更高,航迹代价更低,可为UAV作战效能提升提供支撑。 展开更多
关键词 多无人机协同 航迹规划 改进蝗虫算法 任务威胁
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基于动态特征参数和改进GOA-BP神经网络的车用PEMFC退化趋势预测
8
作者 薛发俊 杨继斌 +4 位作者 邓鹏毅 武小花 陈丽 王文龙 胡怀祥 《汽车工程》 2025年第11期2150-2158,2167,共10页
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)剩余使用寿命(RUL)预测中动态工况表征不足及传统优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种融合动态特征参数及改进蚱蜢优化算法(IGOA)与BP神经网络相结合的预测方法。首先,通过季节趋势分解方法提取电压数... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)剩余使用寿命(RUL)预测中动态工况表征不足及传统优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种融合动态特征参数及改进蚱蜢优化算法(IGOA)与BP神经网络相结合的预测方法。首先,通过季节趋势分解方法提取电压数据的季节性分量,同时量化工况周期内的功率波动率,并采用灰色关联度分析筛选关键特征参数。然后,利用IGOA优化BP神经网络的超参数组,构建IGOA-BP神经网络预测模型。最后,基于实车数据和实验室测试数据集验证了模型性能。结果表明,提出的方法具有更高的预测精度,平均绝对百分比误差小于0.06%,能够实现更精确的燃料电池RUL预测。 展开更多
关键词 燃料电池 寿命预测 动态特征参数 改进蚱蜢优化算法 BP神经网络
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