计及风电场无功支撑性能的多目标优化调度策略

1

作者 杨健 王玮 +2 位作者 周强 付炳喆 任国瑞 《动力工程学报》 北大核心 2025年第1期87-95,105,共10页

为解决高比例新能源接入背景下无功补偿不充分的问题,提出了一种计及风电场无功支撑性能的多目标优化调度策略。从电力系统运行的电压稳定性、无功裕度安全性和功率损耗经济性方面分析了风电场无功支撑性能,构建了考虑多指标满意度区间... 为解决高比例新能源接入背景下无功补偿不充分的问题,提出了一种计及风电场无功支撑性能的多目标优化调度策略。从电力系统运行的电压稳定性、无功裕度安全性和功率损耗经济性方面分析了风电场无功支撑性能,构建了考虑多指标满意度区间的二次函数组,建立了系统多区间动态优化模型;同时,针对无功优化调度问题的非线性、多约束等特征,提出了自适应混沌差分磷虾群算法(A-CDKH);最后,通过修改的IEEE30节点模型和某实际风电场模型上的仿真结果证明了所提策略的优势性及有效性。结果表明:相比于多目标模糊优化模型,采用多目标动态优化模型所求得的电压偏差指标最高可达到32.99%的优化程度;在电压偏差指标上,A-CDKH相比于其他算法最多能优化75.94%。 展开更多

关键词 新能源 风电场 无功优化调度 指标动态优化 自适应混沌差分磷虾群算法

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基于IKH-LSSVM的架空导线脱冰跳跃高度估算

2

作者 马晓宇 郑权 陈海旭 《红水河》 2025年第1期111-115,共5页

为了准确获取架空导线脱冰跳跃的最大高度,笔者以导线分裂数量、覆冰厚度、档距、脱冰率等4个参数作为输入量,以导线脱冰跳跃最大高度作为输出量,构建基于改进磷虾群算法(improved krill herd,IKH)优化最小二乘支持向量机(least squares... 为了准确获取架空导线脱冰跳跃的最大高度,笔者以导线分裂数量、覆冰厚度、档距、脱冰率等4个参数作为输入量,以导线脱冰跳跃最大高度作为输出量,构建基于改进磷虾群算法(improved krill herd,IKH)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的架空导线脱冰跳跃高度估算模型。通过利用混沌映射初始化和柯西变异策略对磷虾群算法进行改进,采用IKH算法获得LSSVM参数的最优值,从而搭建IKH-LSSVM模型。算例分析结果表明,采用IKH-LSSVM模型估算的结果具有较高的决定系数(0.971)、较低的均方根误差(0.928 m)和平均相对误差(4.623%),各项误差指标均为最优,验证IKH-LSSVM模型在架空导线脱冰跳跃高度估算方面的有效性。 展开更多

关键词 脱冰跳跃高度 架空导线 改进磷虾群算法 最小二乘支持向量机

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基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度

3

作者 朱戈 李华南 刘闯 《黄河水利职业技术学院学报》 2024年第1期45-50,共6页

为了提高可再生能源的利用率,减少弃风弃光量,提出了一种基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度方法。以综合成本最小为目标函数,综合考虑各种约束条件,建立了风-光-水-火联合系统优化调度模型。利用Logistic混沌映射、余弦... 为了提高可再生能源的利用率,减少弃风弃光量,提出了一种基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度方法。以综合成本最小为目标函数,综合考虑各种约束条件,建立了风-光-水-火联合系统优化调度模型。利用Logistic混沌映射、余弦控制因子和柯西变异等3种策略对磷虾群算法进行改进,提高了其全局搜索性能。采用改进磷虾群算法对风-光-水-火联合系统优化调度模型进行求解。通过算例证明,改进磷虾群算法的迭代次数、收敛时间和求解精度均优于磷虾群算法和PSO算法。 展开更多

关键词 风-光-水-火联合系统 优化调度 改进磷虾群算法 综合成本 目标函数 约束条件

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基于改进的磷虾群优化算法的汽轮机初压优化研究 被引量：13

4

作者 牛培峰 杨潇 +2 位作者 马云鹏 卢青 林鹏 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期709-714,共6页

以求解汽轮机变工况运行时的最优主蒸汽压力为目标,首先根据汽轮机运行数据,利用回声状态网络(ESNs)建立热耗率预测模型,然后利用改进的磷虾群优化(I-KH)算法的全局搜索能力,在可行的主蒸汽压力范围内对所建预测模型进行主蒸汽压力寻优... 以求解汽轮机变工况运行时的最优主蒸汽压力为目标,首先根据汽轮机运行数据,利用回声状态网络(ESNs)建立热耗率预测模型,然后利用改进的磷虾群优化(I-KH)算法的全局搜索能力,在可行的主蒸汽压力范围内对所建预测模型进行主蒸汽压力寻优,并将优化后的汽轮机滑压运行曲线与厂家设计压力曲线进行对比.结果表明:优化后机组各个负荷下对应的热耗率均有所下降;按照优化后的汽轮机滑压运行曲线运行可有效降低机组热耗率. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 回声状态网络 磷虾群优化算法 最优初压

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基于磷虾群算法的汽轮机热耗率建模应用 被引量：8

5

作者 牛培峰 陈科 +2 位作者 马云鹏 赵庆冲 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期781-787,共7页

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷虾群算法优化的快速学习网模型的预测结果进行比较.结果表明:OAKH算法能够更好地优化FLN模型参数,使所建立的FLN汽轮机热耗率预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确、有效地预测热电厂的汽轮机热耗率. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 磷虾群算法 快速学习网 反向学习算法

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一种改进离散磷虾群的复杂产品装配调度算法 被引量：8

6

作者 庄存波 熊辉 +1 位作者 刘检华 唐承统 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1590-1600,共11页

针对复杂产品装配车间调度问题,提出了一种改进的离散磷虾群(IDKH)装配调度算法。以工期最小化为调度目标,通过分析复杂产品装配工艺流程特点,建立了复杂产品装配调度模型。基于排列的编码方式和启发式规则的改进解码方式实现了调度解... 针对复杂产品装配车间调度问题,提出了一种改进的离散磷虾群(IDKH)装配调度算法。以工期最小化为调度目标,通过分析复杂产品装配工艺流程特点,建立了复杂产品装配调度模型。基于排列的编码方式和启发式规则的改进解码方式实现了调度解与种群个体之间的转换,并通过局部搜索和重启操作对标准磷虾群(KH)算法进行了改进,增强了算法的局部开采能力和全局搜索能力。采用正交试验方法分析了不同参数设置对算法性能的影响,确定了IDKH算法的最佳参数组合。基于标准实例对不同算法性能进行了比较,对比结果表明,IDKH装配调度算法在求解质量和稳定性上均优于遗传算法、分布估计算法、引力搜索算法和标准KH算法。 展开更多

关键词 磷虾群算法 装配调度 复杂产品 混合流水车间调度

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循环流化床锅炉循环倍率计算模型 被引量：3

7

作者 刘吉臻 张报 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期597-602,共6页

基于循环流化床(CFB)锅炉热平衡,并结合物料平衡关系,提出了一种"四平衡双循环"迭代计算方法,该方法在计算出循环倍率的同时,也可以求出分离器、炉膛和密相区燃烧份额以及密相区过量空气系数等重要参数.根据某300 MW CFB锅炉... 基于循环流化床(CFB)锅炉热平衡,并结合物料平衡关系,提出了一种"四平衡双循环"迭代计算方法,该方法在计算出循环倍率的同时,也可以求出分离器、炉膛和密相区燃烧份额以及密相区过量空气系数等重要参数.根据某300 MW CFB锅炉现场运行数据建立模型进行计算,并分析了煤质和一次风、二次风配比对循环倍率的影响.结果表明:该计算模型能够准确计算出相关参数,且能合理反映以上因素对CFB锅炉循环倍率的影响,为循环倍率的控制与优化提供了一定的参考. 展开更多

关键词 热平衡 循环倍率 煤质 燃烧份额

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考虑多参数不确定性的微电网优化运行 被引量：3

8

作者 张百甫 周步祥 魏金萧 《水电能源科学》 北大核心 2017年第6期208-212,共5页

针对微电网中多种不确定性因素的影响,提出一种基于云理论的随机框架进行处理,通过使用云滴模拟多不确定性问题,将不确定性的模糊性和随机性的定性分析转化为定量分析。针对1 d中不同时段微电网不确定性因素的变化情况,建立考虑经济性... 针对微电网中多种不确定性因素的影响,提出一种基于云理论的随机框架进行处理,通过使用云滴模拟多不确定性问题,将不确定性的模糊性和随机性的定性分析转化为定量分析。针对1 d中不同时段微电网不确定性因素的变化情况,建立考虑经济性与可靠性的微电网优化调度模型,利用磷虾群算法对模型进行求解,并提出一种基于列维飞行的修正方法以提高算法的局部搜索能力。最后以17节点微电网仿真系统为例进行仿真计算,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 不确定性 云理论 磷虾群算法 微电网 优化运行

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基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型的ORP预测 被引量：1

9

作者 李娜 南新元 李志南 《电子技术应用》 北大核心 2015年第10期154-157,共4页

为了实现生物氧化提金预处理过程中关键参数的准确预测,提出一种基于磷虾算法优化的SVR-ARMA组合预测模型。该改进的组合预测模型把具有较好连续空间非线性寻优性能的磷虾群算法用于SVR模型的参数优化过程,对原始数据进行预测,然后用ARM... 为了实现生物氧化提金预处理过程中关键参数的准确预测,提出一种基于磷虾算法优化的SVR-ARMA组合预测模型。该改进的组合预测模型把具有较好连续空间非线性寻优性能的磷虾群算法用于SVR模型的参数优化过程,对原始数据进行预测,然后用ARMA模型对SVR模型产生的线性残差进行预测,将两部分的预测值几何相加得到最终预测值。仿真结果表明,与基本SVR模型、KH-SVR模型和SVR-ARMA组合预测模型相比,该改进模型具有更高的预测精度,能够满足对氧化还原电位(ORP)的精准预测。 展开更多

关键词 磷虾群算法 SVR—ARMA 组合模型 氧化还原电位预测

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基于改进磷虾群算法的主动配电网无功优化 被引量：6

10

作者 高金兰 宋爽 +2 位作者 王良禹 刁楠 侯学才 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第6期954-962,共9页

随着分布式电源的不断发展,配电网中负荷也呈现多样化的趋势,传统的配电网的无功调控策略和算法已经不能满足现代配电网无功补偿的需求,为此,提出一种基于改进磷虾群算法的主动配电网动态无功优化策略。首先将无功优化过程分为日前调控... 随着分布式电源的不断发展,配电网中负荷也呈现多样化的趋势,传统的配电网的无功调控策略和算法已经不能满足现代配电网无功补偿的需求,为此,提出一种基于改进磷虾群算法的主动配电网动态无功优化策略。首先将无功优化过程分为日前调控与日内动态补偿两部分,日前考虑离散型无功补偿设备的无功补偿能力,日内充分考虑风光出力及其他连续调节设备对系统进行补偿,构建基于主动配电网的日前-日内多时间尺度动态无功优化模型。其次提出一种基于余弦控制因子和柯西因子的改进磷虾群算法对该模型进行求解。最后通过修正的IEEE33节点系统的实验,验证了该策略的可行性和有效性,在保证主动配电网平稳运行的同时,实现经济效益最大化。 展开更多

关键词 无功优化 改进磷虾群算法 多时间尺度 主动配电网

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改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

11

作者 吴林煌 陈志峰 +2 位作者 苏凯雄 郭里婷 王卫星 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期149-159,共11页

为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与neuron-by-neuron(NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络(RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失... 为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与neuron-by-neuron(NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络(RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,通过ODEKH算法进行全局搜索获得RVFTDFCCNN的初始化参数,再用NBN算法对RVFTDFCCNN进行训练,同时根据复合函数求偏导数的链式规则,从2个层次对NBN算法中的Jacobian矩阵元素计算进行优化。采用宽带DTMB信号作为输入信号,对预失真系统进行仿真。结果表明:当训练误差和泛化误差均在同一数量级时,RVFTDFCCNN的NBN算法计算量比单隐层(SHL)神经网络明显降低;ODEKH算法比传统磷虾群算法具有更快的收敛速度,ODEKH-NBN联合算法的训练精度比Levenberg-Marquardt(LM)算法提高一个数量级,预失真后的邻道功率比(ACPR)比LM算法改善了2 d B。说明本文的预失真方法具有较低的复杂度和良好的预失真性能。 展开更多

关键词 高功率放大器 预失真 磷虾群算法 神经网络 NBN算法

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磷虾群优化的改进粒子滤波算法 被引量：9

12

作者 朱震曙 蒋长辉 +1 位作者 薄煜明 吴盘龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期186-192,共7页

标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒... 标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒子向高似然区域移动.首先,将粒子滤波中粒子的状态值作为磷虾群的个体位置,从而将粒子的状态估计转化为磷虾群的寻优;其次,针对粒子滤波的特点,分析了磷虾算法中可以改进的参数,对磷虾算法中个体诱导、觅食运动的权值设计了新的动态更新策略,保证算法前期全局快速寻优后期局部精确寻优,同时为保持粒子的多样性,对磷虾个体进行遗传算法中的交叉操作,并设计了新的交叉概率更新公式;最后,在标准磷虾算法的基础上分析了改进算法的收敛性,并选用一种单静态非增长模型进行仿真试验.仿真结果表明,所提出的算法与标准粒子滤波以及粒子群、蝙蝠算法优化的粒子滤波相比具有更高的状态估计精度和更小的均方根误差,粒子的分布更合理. 展开更多

关键词 磷虾算法 粒子滤波 样本贫化 非线性 交叉 多样性

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基于聚集度的异化磷虾群算法 被引量：1

13

作者 刘楷 沈菊红 +1 位作者 万仁霞 李延延 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第7期11-17,共7页

针对标准磷虾群算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了一种基于聚集度的异化磷虾群算法.本算法根据种群多样性指标聚集度的变化,通过在两个相反位置移动方向的选择策略来增加磷虾进化多样性,同时引入了随机数策略来模拟... 针对标准磷虾群算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了一种基于聚集度的异化磷虾群算法.本算法根据种群多样性指标聚集度的变化,通过在两个相反位置移动方向的选择策略来增加磷虾进化多样性,同时引入了随机数策略来模拟磷虾的外部扰动,从而取代原磷虾群算法中的随机扩散运动的影响.再引入平均距离指标来增加局部搜索的变异概率,同时将背向最优位置的速度方向作为搜索变异方向,从而扩大了群体的搜索空间,保证算法的全局搜索能力.通过对九个典型不同类型的基准函数进行实验测试,结果表明了改进策略对算法的全局搜索能力和优化精度有很大的提高,能达到更好的收敛速度和寻优精度. 展开更多

关键词 磷虾群算法 异化 聚集度 变异策略

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基于磷虾群-和声混合算法与响应面法的隧道围岩力学参数反演分析方法研究 被引量：1

14

作者 林后来 李亮 +3 位作者 高原 杨正权 胡俊 路世豹 《青岛理工大学学报》 CAS 2023年第1期11-20,共10页

为提高围岩力学参数反演分析效率,提出了一种基于磷虾群-和声混合算法与响应面法的反演分析方法。该方法将诱导权重与觅食权重自适应调整的磷虾群算法与微调带宽动态变化的和声搜索算法进行种群分化与融合,提出了磷虾群-和声混合算法以... 为提高围岩力学参数反演分析效率,提出了一种基于磷虾群-和声混合算法与响应面法的反演分析方法。该方法将诱导权重与觅食权重自适应调整的磷虾群算法与微调带宽动态变化的和声搜索算法进行种群分化与融合,提出了磷虾群-和声混合算法以扩大搜索空间和提高收敛速度;利用响应面法构建了反演参数与有限元计算位移值之间的关系从而避免了大量的有限元计算以节省计算时间。将本文方法用于反演青岛地铁4号线大河东站折返线区间断面Z(Y)DK30+665.91的围岩参数,对比分析发现:磷虾群-和声混合算法较之磷虾群算法与和声搜索算法具有较高的搜索效率;其计算位移值与设定位移值基本吻合,平均相对误差为3.78%,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 反演分析 围岩力学参数 响应面法 磷虾群算法 和声搜索算法

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基于改进磷虾群算法的K-means算法 被引量：4

15

作者 刘唐 周炜 +1 位作者 李志鹏 权文 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期76-81,共6页

针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means算法。该算法通过混沌初始化、动态分群、精英引领和随机变异等策略改进磷虾群算法,并引入最佳聚类数自适... 针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means算法。该算法通过混沌初始化、动态分群、精英引领和随机变异等策略改进磷虾群算法,并引入最佳聚类数自适应机制,提高了算法的综合寻优能力。实验通过6种基准函数检验了改进磷虾群算法的有效性,用UCI机器学习数据集及人造数据集测试验证了基于改进磷虾群算法的K-means算法的性能。验证结果表明,改进磷虾群算法在保证较快收敛速度的基础上提升了全局寻优能力,与其他算法相比,该算法各方面性能显著提升。 展开更多

关键词 磷虾群算法 聚类算法 精英引领 最佳聚类数 动态分群

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一种量子行为磷虾算法及其仿真分析 被引量：2

16

作者 刘振 刘文彪 鲁华杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期43-49,共7页

针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为... 针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为主种群和辅种群,各种群能够独立进化,并实现优良个体的交换.利用量子进化行为方式更新磷虾个体位置,引进delta势阱,将粒子势阱中心设置为最优个体位置,获取磷虾进化后的位置,并分别将主种群和辅种群个体采用不同的位置更新方式,提高种群勘探和开采的能力.对所提出的算法进行了收敛性分析,证明了所提出算法的收敛性能.最后利用基准函数进行了仿真对比分析,经仿真验证,所提出的CEQKHA能得到更优解,具备良好的优化性能. 展开更多

关键词 磷虾算法 协同进化 量子 多种群 势阱

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协同进化引力磷虾觅食算法 被引量：2

17

作者 刘振 鲁华杰 任建存 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期217-224,共8页

在对当前基本磷虾觅食算法的特性进行分析和研究后,针对基本磷虾觅食算法运行速度慢、全局收敛性不强等缺点,为提高磷虾觅食算法收敛性能,引入协同进化机制和引力算法思想,提出一种协同进化引力磷虾觅食算法(co-evolutionary gravitatio... 在对当前基本磷虾觅食算法的特性进行分析和研究后,针对基本磷虾觅食算法运行速度慢、全局收敛性不强等缺点,为提高磷虾觅食算法收敛性能,引入协同进化机制和引力算法思想,提出一种协同进化引力磷虾觅食算法(co-evolutionary gravitational krill herd algorithm,CGKH)。首先,为深入挖掘种群内部个体性能,将种群分为两个子种群进行协同竞争操作,提高种群整体竞争性能,同时将协同竞争后的种群划分为开采磷虾、跟随磷虾和侦察磷虾,并依据开采、跟随和侦察3个阶段进行协同进化,以提高种群局部开采能力;其次,借鉴引力算法基本思想,将磷虾个体觅食行为中的吸引度转化为邻域个体引力,确保个体向最优个体方向寻优;最后,为避免进化停滞和陷入局部极值,采用聚群和追尾行为对磷虾个体进行随机扰动,以提高种群后期个体多样性。对算法的收敛性能和漂移特性进行了分析,同时对算法进化能力进行了分析。利用同类型算法和不同类型算法进行了仿真对比分析,充分验证了所提出算法的优良性能。 展开更多

关键词 磷虾觅食算法 协同进化 引力算法 进化行为

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基于短期负荷预测的可再生能源调度优化算法设计 被引量：4

18

作者 黄地 黄平 +2 位作者 李杰 闫玉超 席东生 《电子设计工程》 2023年第5期125-129,共5页

为了提升电力系统的能源综合利用效率,基于区域内的短期负荷进行了可再生能源的调度优化。将可再生能源的调度抽象为非线性、多约束时变优化问题,通过改进的磷虾群算法(CO-KH)对该优化问题进行求解。在CO-KH算法中,引入SEL、CHS两个算... 为了提升电力系统的能源综合利用效率,基于区域内的短期负荷进行了可再生能源的调度优化。将可再生能源的调度抽象为非线性、多约束时变优化问题,通过改进的磷虾群算法(CO-KH)对该优化问题进行求解。在CO-KH算法中,引入SEL、CHS两个算子解决了传统磷虾算法在进行高维优化时会陷入局部最优值的问题,有效提升了算法的全局搜索能力。在某地区的微电网示范工程数据集中进行的算法仿真结果表明,CO-KH算法的平均适应度和标准差可达到1×10^(-4)数量级,在迭代效率与算法精度上均明显优于KH和SKH算法。在采用CO-KH算法后,该区域的日运行维护费用下降了3.67%,供电成本下降了1.43%。 展开更多

关键词 短期负荷 电力调度 非线性优化 磷虾群算法 可再生能源

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基于磷虾觅食算法-最大熵投影寻踪模型的区域水安全评价 被引量：2

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作者 王应武 陈栋格 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第5期80-86,共7页

从总量红线、效率红线、纳污红线3个方面遴选12个指标构建最严格水资源管理约束下的区域水安全评价指标体系和分级标准。提出磷虾觅食算法(KH)-最大熵投影寻踪(MEPP)水安全评价模型,并构建人工蜂群(ABC)算法、文化算法(CA)和粒子群优化(... 从总量红线、效率红线、纳污红线3个方面遴选12个指标构建最严格水资源管理约束下的区域水安全评价指标体系和分级标准。提出磷虾觅食算法(KH)-最大熵投影寻踪(MEPP)水安全评价模型,并构建人工蜂群(ABC)算法、文化算法(CA)和粒子群优化(PSO)算法-MEPP评价模型作对比,以云南省所辖16个行政分区水安全评价为例进行实例研究。结果表明:KH算法寻优精度优于ABC、CA和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。KH-MEPP模型对迪庆州、德宏州、怒江州和西双版纳州水安全评价为"安全";丽江市评价为"不安全";其余行政分区评价为"基本安全"。KH-MEPP模型对云南省16个行政分区评价结果与PSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与CA-MEPP、ABC-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。 展开更多

关键词 水安全 最大熵投影寻踪 指标体系 磷虾觅食算法 人工蜂群算法 文化算法 粒子群优化算法 云南省

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基于KH-KELM的鸟类声音分类识别 被引量：4

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作者 沈希忠 陈菱 《应用技术学报》 2023年第3期279-285,共7页

鸟鸣是鸟类生物学最重要的特征之一,鸟鸣特征参数的选取和鸟鸣分类提高精度是学者们一直研究的方向。基于鸟鸣识别技术提出基于磷虾群优化的核极限学习机(KH-KELM)分类模型:采用Mel频率倒谱系数(MFCC)对上海周边具有代表性的30种鸟类声... 鸟鸣是鸟类生物学最重要的特征之一,鸟鸣特征参数的选取和鸟鸣分类提高精度是学者们一直研究的方向。基于鸟鸣识别技术提出基于磷虾群优化的核极限学习机(KH-KELM)分类模型:采用Mel频率倒谱系数(MFCC)对上海周边具有代表性的30种鸟类声音信号进行特征提取,提取出的特征参数用极限学习机(ELM)作为基础分类模型进行识别和分类,结合核函数思想优化基础模型并使用磷虾群算法(KHA)对训练参数优选,实现对鸟鸣信号的识别分类。为验证磷虾群算法优化的核极限学习机分类模型的分类效果和分类稳定性,对5、10、20和30种鸟类声音信号进行分类,测试结果表明,与极限学习机(ELM)、反向传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM)和核极限学习机(KELM)分类模型对比,并与基于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)优化的核极限学习机(KELM)模型对比,磷虾群算法优化的核极限学习机分类模型的分类识别率分别为99.65%、97.79%、94.48%和89.21%,具有最好的分类精度、分类稳定性和更强的泛化能力。 展开更多

关键词 鸟鸣信号 MEL频率倒谱系数 核极限学习机 磷虾群算法 分类识别

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