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基于GRA-MSWOA-SVM的煤与瓦斯突出危险性预测研究 被引量:2
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作者 郭江峰 张梦奇 +2 位作者 李永宏 王振 杨金辉 《煤炭技术》 CAS 2024年第7期159-163,共5页
为提高煤与瓦斯突出危险性预测的精准度,提出一种灰色关联分析(GRA)去噪、混合策略改进鲸鱼算法(MSWOA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测模型。选取山西煤矿的实测数据为样本,经灰色关联分析(GRA)剔除影响程度较小的指标;基于鲸... 为提高煤与瓦斯突出危险性预测的精准度,提出一种灰色关联分析(GRA)去噪、混合策略改进鲸鱼算法(MSWOA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测模型。选取山西煤矿的实测数据为样本,经灰色关联分析(GRA)剔除影响程度较小的指标;基于鲸鱼优化算法(WOA),引入非线性时变因子、惯性权重及预选择机制的小生境技术设计MSWOA,利用MSWOA优化SVM的惩罚参数与核参数,构建煤与瓦斯突出危险性预测模型并与其他模型对比。结果表明:基于GRA的数据约简能进一步减少冗余因素,有效提升模型预测精度;MSWOA比鲸鱼优化算法(WOA)提前40代左右收敛,寻优速度更快;与其他预测模型相比,该模型预测精度更高,具有可靠性。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 危险性预测 灰色关联分析(GRA) 支持向量机(SVM) 混合策略改进鲸鱼优化算法(mswoa)
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计及双馈风机无功出力的配电网无功优化
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作者 张成 陈宇 +2 位作者 李灿 陆良帅 夏正龙 《南方能源建设》 2025年第1期168-176,共9页
[目的]目前风力发电得到了广泛的应用,但是风能具有波动性和不稳定性,风电场并网后会造成电网电压波动和网损增加。针对这些问题提出了计及双馈风机无功出力的配电网多目标无功优化模型。[方法]基于分段思想,将风电不确定的动态问题转... [目的]目前风力发电得到了广泛的应用,但是风能具有波动性和不稳定性,风电场并网后会造成电网电压波动和网损增加。针对这些问题提出了计及双馈风机无功出力的配电网多目标无功优化模型。[方法]基于分段思想,将风电不确定的动态问题转化为确定的静态问题,采用改进的鲸鱼算法求解数学模型。针对传统鲸鱼算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用混合策略改进鲸鱼算法,引入Tent映射初始化、自适应权重、自适应概率阈值等改进方法。[结果]以改进的IEEE33节点系统作为算例,对比粒子群、灰狼等算法,改进的鲸鱼算法能够提高全局搜索能力和收敛速度。[结论]经所提策略优化后的风电场最优无功出力可以降低更多的系统损耗,提高配电网电压的稳定性。 展开更多
关键词 配电网 双馈异步风力发电机 分时段策略 无功补偿节点 改进鲸鱼算法
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基于改进鲸鱼算法优化PID的转速控制
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作者 朱正林 王尊弘 +2 位作者 张冕 张欢 熊永旭 《信息技术》 2024年第10期75-79,共5页
当汽轮机转速发生偏差时,需要操作员手动整定PID参数使转速达到稳定,但控制效果不佳且调节时间长,针对这一问题提出了一种改进的鲸鱼优化算法优化PID参数控制转速,通过引入反向学习策略和非线性收敛因子,在一台3MW的汽轮机的组态仿真中... 当汽轮机转速发生偏差时,需要操作员手动整定PID参数使转速达到稳定,但控制效果不佳且调节时间长,针对这一问题提出了一种改进的鲸鱼优化算法优化PID参数控制转速,通过引入反向学习策略和非线性收敛因子,在一台3MW的汽轮机的组态仿真中进行实验对比。结果表明:与鲸鱼算法、粒子群算法相比,改进鲸鱼算法寻优效果更好,进而有效地达到对汽轮机转速的控制。 展开更多
关键词 汽轮机转速 改进鲸鱼优化算法 PID 反向学习策略 非线性收敛因子
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基于改进鲸鱼优化算法的电动汽车充电设施选址 被引量:8
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作者 梁迪 姜廷霖 郭启航 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第1期24-29,共6页
基于不同区域用户对充电需求的不同,以充电站覆盖范围内最小化充电站数目为限制条件,各需求点的需求度权重与充电站到需求点距离的乘积之和最小为目标构建选址优化模型。针对传统算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的特点,引入余弦递减的... 基于不同区域用户对充电需求的不同,以充电站覆盖范围内最小化充电站数目为限制条件,各需求点的需求度权重与充电站到需求点距离的乘积之和最小为目标构建选址优化模型。针对传统算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的特点,引入余弦递减的策略对鲸鱼优化算法(WOA)的收敛因子取值方式进行优化。通过实例将优化鲸鱼算法(IWOA)与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)进行对比,结果表明,IWOA可以更合理计算出选址位置,为充电站的选址提供更优方案。 展开更多
关键词 充电站 改进鲸鱼优化算法 粒子群算法 遗传算法 余弦递减策略
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基于破圈法与改进布谷鸟算法的两阶段配电网重构 被引量:4
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作者 班波 袁至 《现代电子技术》 2023年第3期161-166,共6页
针对传统智能优化方法在配电网重构过程中初始种群效果较差,并且难以获得全局最优解以及效率较低的问题,提出破圈法与改进布谷鸟算法相结合的两阶段重构方法。首先,以配电网的系统网损、负荷均衡和电压偏差三大综合指标为目标函数,建立... 针对传统智能优化方法在配电网重构过程中初始种群效果较差,并且难以获得全局最优解以及效率较低的问题,提出破圈法与改进布谷鸟算法相结合的两阶段重构方法。首先,以配电网的系统网损、负荷均衡和电压偏差三大综合指标为目标函数,建立多目标数学模型。其次,使用两阶段重构方法寻优,第一阶段使用破圈法快速求解配电网重构的初步解集,并将其作为第二阶段的初始种群;第二阶段对布谷鸟算法进行改进,使用基本环网编码策略,有效地减小了解空间,避免了大量的不可行解,并引入鲸鱼优化算法的气泡网搜索和螺旋搜索来避免早熟现象,有效地提高了算法的全局搜索能力。最后,使用含分布式电源的IEEE 33节点系统和Taipower 84进行仿真,结果表明该两阶段重构方法具有初始种群优、搜索能力强、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 配电网重构 两阶段 破圈法 改进布谷鸟算法 多目标 鲸鱼优化算法 智能算法 基本环网编码策略
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