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Discrete sliding mode prediction control of uncertain switched systems
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作者 He Zhaolan Wang Mao Liu Shuhuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第5期1065-1071,共7页
The robust stabilization problem for a class of uncertain discrete-time switched systems is presented. A predictive sliding mode control strategy is proposed, and a discrete-time reaching law is improved. By applying ... The robust stabilization problem for a class of uncertain discrete-time switched systems is presented. A predictive sliding mode control strategy is proposed, and a discrete-time reaching law is improved. By applying a predictive sliding surface and a reference trajectory, combining with the state feedback correction and rolling optimization method in the predictive control strategy, a predictive sliding mode controller is synthesized, which guarantees the asymptotic stability for the closed-loop systems. The designed control strategy has stronger robustness and chattering reduction property to conquer with the system uncertainties. In addition, a unique nonswitched sliding surface is designed. The reason is to avoid the repetitive jump of the trajectories of the state components of the closed-loop system between sliding surfaces because it might cause the possible instability. Finally, a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed theory. 展开更多
关键词 switched system sliding mode control predictive control rolling optimization.
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RSK-MOMEDA与PF在滚动轴承故障预测中的应用
2
作者 赵英杰 傅子霞 沈建 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期40-45,共6页
针对滚动轴承故障预测起始点确定困难以及故障预测结果不科学的问题,深入开展滚动轴承故障预测方法研究,提出了基于快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积(Rapid Spectral Kurtosis and Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Ad... 针对滚动轴承故障预测起始点确定困难以及故障预测结果不科学的问题,深入开展滚动轴承故障预测方法研究,提出了基于快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积(Rapid Spectral Kurtosis and Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,简称RSK-MOMEDA)与粒子滤波(Particle Filter,简称PF)的滚动轴承故障预测方法。通过RSK-MOMEDA方法实现轴承早期故障特征增强,进而挖掘出滚动轴承全寿命退化数据中的早期故障发生节点,从而为后续故障预测起始点的确定提供科学依据;基于PF方法的概率统计特性,开展滚动轴承故障预测并给出置信区间下的故障预测结果,有效提升滚动轴承故障预测的置信度,为工程实际提供一种有益故障预测参考方法。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障诊断 快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积 粒子滤波 故障预测
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基于EMPC的含电动汽车综合能源系统分层优化调度
3
作者 马苗苗 龙紫娟 +1 位作者 任智伟 成永强 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1116-1128,共13页
要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical... 要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical real-time optimization strategy,HRTO),将整个系统的运行优化问题分为日前滚动优化,实时滚动优化和跟踪控制三个子问题。建立基于经济模型预测控制的日前优化策略,在保证经济性的同时确保启动的运行单元能够满足用户的需求,通过实时优化层优化整个IES的最优稳态操作点,设计跟踪模型预测控制器,跟踪上层传递的最优参考值。同时该策略通过引入电动汽车参与综合能源系统优化调度,充分发挥电动汽车的储能特性和灵活性,实现了电动汽车和各能源系统的协同优化。仿真分析表明,所提出的HRTO可以实现对电力负荷和建筑物温度设定点的跟踪。 展开更多
关键词 关关键键词词:综合能源系统 分层实时优化 经济模型预测控制 电动汽车 滚动优化
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基于模型预测控制的储能系统一次调频控制策略
4
作者 程序 刘金品 +3 位作者 陆舆 唐舰 向永建 周涛 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第2期183-191,共9页
随着可再生能源的大规模并网运行,其固有的随机性和波动性对电力系统的安全稳定性构成了严峻挑战。储能系统凭借其快速的响应特性和高度的灵活性,成为弥补新能源缺陷、参与电网一次调频以提升系统频率稳定性的有效手段。然而,传统储能... 随着可再生能源的大规模并网运行,其固有的随机性和波动性对电力系统的安全稳定性构成了严峻挑战。储能系统凭借其快速的响应特性和高度的灵活性,成为弥补新能源缺陷、参与电网一次调频以提升系统频率稳定性的有效手段。然而,传统储能参与电力系统调频的策略过于依赖参数整定,缺乏足够的自适应性和动态调节能力。针对上述问题,该文提出了一种基于模型预测控制(MPC)的储能系统参与电力系统一次调频控制策略。首先,建立了包含储能系统的电力系统频率响应预测模型,并在此基础上构建了储能一次调频的预测控制模型。该模型以电网频率偏差最小化和储能出力最优化为控制目标,同时充分考虑了储能出力的约束条件。通过控制储能系统的有功输出,使其积极参与系统的频率调节过程,并采用滚动优化的方法不断求解储能的最优出力,以实现更为优异的调频效果。该文预测模型能够实时、全面地统筹考虑整个电力系统的状态信息,无需进行繁琐的参数反复调整。在确保储能系统安全运行的前提下,有效提高了调频能力,并降低了调节过程中的损耗。最后,通过实际算例分析,验证了所提调频策略的有效性和优越性。 展开更多
关键词 储能系统 模型预测控制 一次调频 状态信息 滚动优化
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基于SSA—SVR模型的步进式加热炉炉温预测
5
作者 牛佳丽 刘丕亮 +1 位作者 崔桂梅 任春妮 《中国测试》 北大核心 2025年第7期64-71,共8页
加热炉炉温的预测和温度控制,对提高钢坯质量、节能降耗具有重大意义。针对加热炉炉温预测精度低等问题,从数据驱动角度出发,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)与支持向量机回归(SVR)相结合的炉温预测模型(SSA-SVR)。通过将该预测模型与其... 加热炉炉温的预测和温度控制,对提高钢坯质量、节能降耗具有重大意义。针对加热炉炉温预测精度低等问题,从数据驱动角度出发,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)与支持向量机回归(SVR)相结合的炉温预测模型(SSA-SVR)。通过将该预测模型与其他5个预测模型进行对比,结果表明SSA-SVR模型的均方误差(MSE)指标最小、拟合优度(r^(2))最高,且相较于SVR模型的精度有了显著提高,均方误差指标明显得到降低,拟合优度提高0.0283。可为提高加热炉炉温温度控制精度提供有力支持,为钢坯轧制提供较为可靠的依据。 展开更多
关键词 加热炉 麻雀搜索优化算法 支持向量机 炉温预测
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基于弹性管模型预测控制的多能微网群能量优化管理
6
作者 谢鹏 蔡泽祥 +1 位作者 嘉有为 史梦鸽 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期177-187,共11页
可再生能源出力和负荷需求的固有不确定性使得多能微网群能量优化管理成为极具挑战性的重要问题。提出一种计及电、热能点对点交易机制的多能微网集群能量优化管理架构,该架构采用基于管模型预测控制理论的两阶段滚动时域协同优化方案,... 可再生能源出力和负荷需求的固有不确定性使得多能微网群能量优化管理成为极具挑战性的重要问题。提出一种计及电、热能点对点交易机制的多能微网集群能量优化管理架构,该架构采用基于管模型预测控制理论的两阶段滚动时域协同优化方案,以增强能量优化管理策略在源、荷双侧不确定性影响下的可实施性。为克服常规管模型预测控制理论在应用中普遍存在的保守性问题,提出一种弹性管模型预测控制改进技术,可根据滚动优化时域内源、荷预测精度自适应调整“管”的外形,实现优化策略鲁棒性与经济性的灵活协调。此外,考虑到待求解模型具有显著的非凸、非线性、多维变量以及去中心化特点,设计了一种新型分布式分解协调算法进行模型求解。算例结果表明,所提方法能够保障能量优化管理策略具备较好经济效益和较高能源利用效率的同时,兼具应对不确定性的鲁棒性。 展开更多
关键词 多能微网群 能量管理 管模型预测控制 点对点能量交易 滚动时域优化
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基于超短期预测的区域综合能源系统冲击响应调控策略
7
作者 杨家辉 杨逸凡 +2 位作者 孙明宇 季振亚 王维 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期239-249,共11页
综合能源系统可通过协同调度各设备能源机组为用户提供优质可靠的负荷需求,但系统内不断增加的冲击性负荷使得运行系统预测难度直线上升、供能可靠性急剧下滑。针对该问题,提出一种基于超短期预测的区域综合能源系统冲击响应调控策略。... 综合能源系统可通过协同调度各设备能源机组为用户提供优质可靠的负荷需求,但系统内不断增加的冲击性负荷使得运行系统预测难度直线上升、供能可靠性急剧下滑。针对该问题,提出一种基于超短期预测的区域综合能源系统冲击响应调控策略。首先,建立了综合能源物理模型和停电事故场景模型,并构架了多能耦合子系统;然后,建立基于长短期记忆网络和支持向量机的超短期预测模型,通过滚动优化、实时反馈矫正实施分层调度优化;最后,以某园区综合能源系统历史数据为例进行仿真。算例结果表明,所提方法有效提高了系统的预测精度和负荷调度效率。 展开更多
关键词 综合能源系统 长短期记忆网络 支持向量机 超短期预测 滚动优化
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基于MPC含风-光配电网的多时间尺度电压优化控制
8
作者 张令雄 杨毅强 +2 位作者 徐万 夏岩 李珂 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期630-639,共10页
为解决可再生能源并入配电网对系统引起的电压波动,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出电压协调控制方法保证安全运行。针对风电光伏出力不确定性提出AP-K-Medoids聚类算法对出力场景进行生成与削减,以系统网损最小为... 为解决可再生能源并入配电网对系统引起的电压波动,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出电压协调控制方法保证安全运行。针对风电光伏出力不确定性提出AP-K-Medoids聚类算法对出力场景进行生成与削减,以系统网损最小为优化目标建立模型。采用接入有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿器、风-光无功出力及储能充、放电协调多时间尺度电压控制。长时间尺度优化控制通过多时步滚动优化求解系统各装置出力,以风-光出力及负荷需求预测为前提;而短时间以长时间为基础滚动优化求解出力的增量。优化控制模型是非凸、非线性的模型,利用二阶锥规划模型处理非线性问题实现求解。采用改进的IEEE33节点配电网系统进行算例分析,研究结果证明所提电压优化控制策略的可行性。 展开更多
关键词 配电网 模型预测控制 聚类算法 电压控制 滚动优化 二阶锥规划
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基于DBO-RBF的无缝钢管张力减径轧制力预测 被引量:1
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作者 胡建华 马佳旺 +3 位作者 黄宇龙 郝亚栋 张根耀 裴艺航 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期90-96,共7页
基于深度学习,提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)优化径向基函数(RBF)神经网络的预测模型,对无缝钢管张力减径过程的轧制力进行预测。同时,以某钢管厂张力减径过程中采集的第4和第10机架轧制力相关数据为样本集,通过学习和训练,将得到的... 基于深度学习,提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)优化径向基函数(RBF)神经网络的预测模型,对无缝钢管张力减径过程的轧制力进行预测。同时,以某钢管厂张力减径过程中采集的第4和第10机架轧制力相关数据为样本集,通过学习和训练,将得到的结果与传统RBF神经网络的预测结果进行了对比。结果表明,该模型具有更高的预测精度和稳定性,第4机架轧制力预测结果的均方根误差eRMSE和平均绝对误差e_(MAE)分别为0.53和0.39,第10机架轧制力预测结果的均方根误差e_(RMSE)和平均绝对误差e_(MAE)分别为0.13和0.09,预测值与真实值之间误差均在工业允许范围内。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 径向基函数神经网络 无缝钢管 张力减径 轧制力预测
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基于优化VMD-GRU的滚动轴承剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 郗涛 王锴 王莉静 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期101-106,共6页
为了提高滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测精度,提出了一种变分模态分解(VMD)和门控循环神经网络(GRU)融合算法的滚动轴承RUL预测模型VMD-GRU。首先,该模型通过阿基米德优化算法(AOA)优化的VMD算法对原始振动信号进行分解;然后,利用最... 为了提高滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测精度,提出了一种变分模态分解(VMD)和门控循环神经网络(GRU)融合算法的滚动轴承RUL预测模型VMD-GRU。首先,该模型通过阿基米德优化算法(AOA)优化的VMD算法对原始振动信号进行分解;然后,利用最小包络熵准则选择最佳模态分量进行退化特征提取;再通过核主成分分析进行特征降维;最后,为保证模型准确率,通过鹈鹕优化算法(POA)优化GRU中的超参数,并根据不同故障类型建立GRU剩余寿命预测模型。使用XJTU-SY标准数据集进行剩余寿命预测验证,实验结果表明:与传统未结合故障类型提取退化特征和建立预测模型方法相比,VMD-GRU模型均方根误差和平均绝对误差分别降低了26.28%和27.17%。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 变分模态分解(VMD) 门控循环神经网络(GRU) 阿基米德优化算法(AOA) 鹈鹕优化算法(POA)
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计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法 被引量:10
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作者 路朋 陈思捷 +4 位作者 张宁 叶林 王程 杜尔顺 汤涌 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期6263-6277,I0001,共16页
间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,... 间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,利用点模型及其预测误差分布构建风电功率区间预测模型;其次,建立具有区间预测信息的风电场有功功率动态分群策略;再次,构建风电集群和自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组与非AGC机组等多时间尺度协调的调度策略,通过滚动优化和反馈校正环节协调日前-日内以及实时调度;最后,采用实际风电集群有功功率数据和改进的IEEE-118节点标准测试系统验证所提方法的有效性。研究表明,所提方法不仅可以合理协调风电集群内各个风电场输出功率,还可以协调风电集群功率和AGC机组与非AGC之间的输出功率,有效解决了调度指令与实际输出功率不协调问题。 展开更多
关键词 区间预测信息 协调调度策略 误差分布 滚动优化
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基于数据驱动的热连轧终轧温度预测 被引量:2
12
作者 张祥壮 张帅 +2 位作者 李爱莲 崔桂梅 杨培宏 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期152-159,共8页
终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极... 终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极限学习机(ELM)相结合的终轧温度预测模型。融入柯西变异提升鲸鱼算法跳出局部最优的能力;借助余弦控制因子平衡鲸鱼算法全局搜索与局部开发能力;引入翻身觅食策略降低鲸鱼算法陷入局部最优的概率和提升算法的收敛速度。实验结果表明:建立的IWOA-ELM终轧温度预测模型在预报精度方面优势明显,预测终轧温度在±6℃以内的命中率为94%,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 终轧温度预测 鲸鱼优化算法 柯西变异 翻身觅食 余弦控制因子
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基于自适应VMD和DD-cCycleGAN的滚动轴承剩余寿命预测 被引量:3
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作者 于军 赵坤 +1 位作者 张帅 邓四二 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期45-52,共8页
为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGA... 为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGAN, DD-cCycleGAN)的滚动轴承RUL预测方法。将黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm, ChOA)与VMD相结合,给出一种基于ChOA的自适应VMD算法,选取有效模态分量进行重构,降低强背景噪声的干扰;开发一种DD-cCycleGAN生成新样本,这些生成的新样本不但保留了源域的样本信息,还与目标域的样本相似;将训练样本的重构样本和生成的新样本作为输入,训练长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,用训练后的LSTM网络预测测试样本中滚动轴承的RUL。通过采用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证该方法的有效性,试验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和较高的轴承RUL预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命(RUL)预测 自适应变分模态分解(VMD) 双判别器条件循环一致对抗网络 黑猩猩优化算法(ChOA)
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基于MPC的球形机器人轨迹跟踪方法研究
14
作者 刘春政 陈志华 +2 位作者 应展烽 靳一聪 葛昊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期290-297,共8页
单摆驱动式球形机器人运动存在欠驱动和非线性特性,导致轨迹跟踪难度较大。为此,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的球形机器人轨迹跟踪控制方法。该方法首先利用拉格朗日动力学模型和参考运动轨迹,结合泰勒线性展开和时域离散处理,得... 单摆驱动式球形机器人运动存在欠驱动和非线性特性,导致轨迹跟踪难度较大。为此,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的球形机器人轨迹跟踪控制方法。该方法首先利用拉格朗日动力学模型和参考运动轨迹,结合泰勒线性展开和时域离散处理,得到球形机器人运动状态偏差的预测模型。随后,以未来特定时段内轨迹跟踪误差最小为目标,在满足控制量和控制增量约束的条件下,利用二次规划对球形机器人长轴和短轴电机转矩进行滚动优化,同时在特定控制步长下不断根据优化结果进行电机转矩控制,最终实现对机器人参考轨迹的跟踪。仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,所提MPC方法横向跟踪最大误差减少了0.664 4 m,纵向跟踪最大误差减少了0.112 1 m,跟踪误差曲线基本在0附近波动,具有明显的轨迹跟踪精度与稳定性优势。 展开更多
关键词 球形机器人 非线性动力学模型 模型预测控制 滚动优化 轨迹跟踪
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蚁群优化算法协同深度极限学习机的热连轧宽度预测模型
15
作者 李嘉林 高杰 丁敬国 《材料与冶金学报》 CAS 北大核心 2024年第5期497-504,共8页
热连轧粗轧生产过程中,为解决换规格后宽度设定精度低的难题,提出了一种蚁群优化算法协同深度极限学习机(ant colony optimization deep extreme learning machine,ACO-DELM)的热连轧粗轧宽度预测方法.该方法将蚁群优化算法应用于DELM... 热连轧粗轧生产过程中,为解决换规格后宽度设定精度低的难题,提出了一种蚁群优化算法协同深度极限学习机(ant colony optimization deep extreme learning machine,ACO-DELM)的热连轧粗轧宽度预测方法.该方法将蚁群优化算法应用于DELM网络中,以提高其预测精度和泛化能力.先利用数据预处理方法对原始数据进行异常值的剔除和数据归一化.然后,使用蚁群优化算法对DELM的隐藏层节点数、迭代次数进行优化,在隐藏层节点数达到95个、迭代次数为480次时,DELM模型的预测性能最佳,其在预测不同规格带钢平均宽度时,决定系数R^(2)达到0.9989,97.98%的样本点预测误差分布在-7~7 mm.应用结果表明,与传统的深度极限学习机(DELM)、卷积神经网络(CNN)等模型相比,ACO-DELM模型在预测精度和泛化能力上有明显的提升,可有效应用于热轧带钢的平均宽度预测. 展开更多
关键词 热连轧 蚁群优化算法 深度极限学习机 宽度预测
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基于随机森林与支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型研究
16
作者 周亚罗 李子轩 +2 位作者 张少川 刘文广 张瑞成 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第6期144-150,共7页
针对传统带钢凸度预测方法预测精度低、速度慢的问题,建立了基于随机森林和支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型。采用改进长鼻浣熊算法分别对随机森林、支持向量机和随机森林与支持向量机加权预测模型的参数进行优化,提高凸度预测精... 针对传统带钢凸度预测方法预测精度低、速度慢的问题,建立了基于随机森林和支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型。采用改进长鼻浣熊算法分别对随机森林、支持向量机和随机森林与支持向量机加权预测模型的参数进行优化,提高凸度预测精度。以某公司热轧1 580 mm生产线实测数据进行凸度预测仿真研究,随机森林与支持向量机加权预测模型的均方根误差为2.23μm,与随机森林模型、支持向量机模型预测精度进行比较,加权预测模型的精度分别提高了7.08%、2.62%。 展开更多
关键词 凸度预测 热轧带钢 支持向量机 长鼻浣熊算法 凸度 随机森林
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基于模型预测控制的高速公路综合能源微网群分布式能量优化调度方法 被引量:1
17
作者 胡俊杰 曲佳桐 王文浩 《广东电力》 北大核心 2024年第12期87-96,共10页
高速公路综合能源微网群是交通与能源融合发展的重要载体,为了保证非常态下系统经济可靠运行,提出一种高速公路场景非常态下的分布式能源优化调度策略。首先针对高速公路综合能源微网群采用分层调控的架构,建立一种基于模型预测控制的... 高速公路综合能源微网群是交通与能源融合发展的重要载体,为了保证非常态下系统经济可靠运行,提出一种高速公路场景非常态下的分布式能源优化调度策略。首先针对高速公路综合能源微网群采用分层调控的架构,建立一种基于模型预测控制的分布式优化调度模型。然后基于此模型建立滚动优化的求解框架,在每次滚动优化中采用交替方向乘子法将微网群的集中式求解问题分解为各微网的分布式问题进行求解。最后进行算例分析,考虑极端天气以及与大电网连接断开的非常态情景,结果表明所提优化调度方法有效可行。 展开更多
关键词 综合能源微网群 分布式能源 模型预测控制 滚动优化 交替方向乘子法
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基于IPIO-VME与ConvNeXt-Encoder-GRU的轴承剩余寿命预测
18
作者 黄博昊 董红涛 +3 位作者 赵晖 卫若茜 陈敬川 何澳 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期570-582,共13页
基于振动信号的轴承剩余寿命(RUL)预测在工业安全生产中具有重要意义,但该领域目前存在着模型构建难度较高、预测精度较低的问题;为完成自适应的特征模态提取和去噪工作,简化模型构建过程,提升预测效果,提出了基于改进鸽群算法的变分模... 基于振动信号的轴承剩余寿命(RUL)预测在工业安全生产中具有重要意义,但该领域目前存在着模型构建难度较高、预测精度较低的问题;为完成自适应的特征模态提取和去噪工作,简化模型构建过程,提升预测效果,提出了基于改进鸽群算法的变分模态提取(IPIO-VME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-门控循环单元(GRU)的轴承剩余寿命预测方法。首先,鸽群算法高效准确,适用于VME的参数选择,但容易陷入局部最优,因此利用自适应惯性权重、收缩包围机制、莱维飞行等方法对鸽群算法进行了改进,以提高收敛速度和全局收敛能力;然后,为实现自适应的模态提取目的,设计了IPIO-VME算法的目标函数,能够针对VME算法和轴承振动信号的特点,有效提取轴承振动特征;最后,针对模型构建繁琐、精度低的问题,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用间隔与连续采样的数据集构建方法,并使用联合振动数据和特征曲线的方法进行了寿命预测模型的构建,通过ConvNeXt模块提取振动特征,然后使用Transformer的Encoder模块提取趋势特征,并利用GRU进行了融合;还对该算法和预测模型进行了实验对比验证。研究结果表明:改进鸽群算法具有更快的收敛速度和更好的全局收敛能力,在测试函数下,经过1000次迭代,其精度最高能达到1.23×10-9;ConvNeXt-Encoder-GRU模型具备较高预测准确性,在西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司(XJTU-SY)轴承数据集上的LogCosh指标可以达到0.0013,优于单一模型。该研究结果对轴承的故障特征提取和剩余寿命预测研究具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命预测 改进鸽群算法 变分模态提取 ConvNeXt 门控循环单元
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基于模型预测控制的两区域互联电网AGC系统研究 被引量:35
19
作者 周念成 付鹏武 +2 位作者 王强钢 罗艾青 金明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期46-51,共6页
提出采用集中式模型预测控制(CMPC)代替传统PI环节构建互联电网新型AGC系统。该控制系统计及发电机功率变化率约束条件,以互联电网动态模型的状态方程作为CMPC的预测模型,调速器调节量作为输入,并将负荷变化量作为输入扰动量,各区域频... 提出采用集中式模型预测控制(CMPC)代替传统PI环节构建互联电网新型AGC系统。该控制系统计及发电机功率变化率约束条件,以互联电网动态模型的状态方程作为CMPC的预测模型,调速器调节量作为输入,并将负荷变化量作为输入扰动量,各区域频率变化、联络线交换功率变化量及各区域控制偏差(ACE)作为预测输出量。在Matlab/Simulink中针对两区域互联电网AGC系统建立以联络线功率频率偏差为控制目标的CMPC控制系统,仿真对比结果证明采用该方法的AGC系统的动态响应控制性能得到显著改善,并且该系统具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 自动发电控制 模型预测控制 二次调频 滚动优化
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基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用 被引量:34
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作者 王雪松 程玉虎 郝名林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期333-339,共7页
为增强分布估计算法(EDA)的局部优化能力,将细菌的觅食(BF)行为,即细菌的趋化性运动引入到分布估计算法中,提出一种基于细菌觅食行为的分布估计算法BF-EDA.通过8个Benchmark函数来测试算法性能,并与常规EDA、粒子群优化(PSO)和HPSO-TVA... 为增强分布估计算法(EDA)的局部优化能力,将细菌的觅食(BF)行为,即细菌的趋化性运动引入到分布估计算法中,提出一种基于细菌觅食行为的分布估计算法BF-EDA.通过8个Benchmark函数来测试算法性能,并与常规EDA、粒子群优化(PSO)和HPSO-TVAC算法进行实验比较,结果表明BF-EDA算法在优化解的质量和收敛速度方面具有较好的性能.进一步,为克服传统的基于梯度信息优化方法的缺点,将BF-EDA应用于预测控制的非线性滚动优化阶段,以优化求解被控系统的最优控制序列.曲线跟踪实验结果表明,基于BF-EDA的预测控制算法具有良好的控制品质. 展开更多
关键词 分布估计算法 细菌觅食 预测控制 滚动优化
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