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基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度被引量：32: 1; 作者周天沛孙伟《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期115-123,共9页; 由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小... 展开更多; 关键词电动汽车充电路径多目标优化充电设备利用率细菌趋化PSO算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO与对立学习的细菌觅食算法被引量：6: 2; 作者麦雄发李玲彭昱忠《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期171-173,共3页; 为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA。在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以... 展开更多; 关键词细菌觅食算法粒子群优化对立学习动态跳跃趋化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于余弦函数改进的PSO算法及其仿真被引量：4: 3; 作者张敏黄强 +1 位作者许周钊姜柏庄《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期319-322,共4页; 粒子群算法具有简单、易于实现等优点在科学与工程领域得到了很好的验证,但是粒子群优化算法与其他进化算法一样存在容易陷入局部极小和早熟收敛等缺点。分析了其存在缺点的主要原因,并此基础上提出了一种改进的粒子群算法(CPSO)。利用... 展开更多; 关键词粒子群优化惯性权重学习因子细菌趋化种群多样性早熟收敛; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测被引量：7: 4; 作者胡军王凯凯董建华《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第2期222-227,共6页; 为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化... 展开更多; 关键词边坡稳定蜂群算法细菌趋化微粒群算法自适应移动步长支持向量机参数选择归一化处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识被引量：7: 5; 作者刘福才窦金梅王树恩《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页; 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 展开更多; 关键词 T—S模型辨识群智能算法遗传算法菌群优化算法粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

计及光伏发电的电动汽车充电优化调度研究被引量：17: 6; 作者许翔泰张仰飞 +2 位作者陈光宇张友泉张杰《智慧电力》北大核心 2019年第10期44-50,共7页; 考虑到光伏电源间歇性负荷的接入和大规模电动汽车的无序充电给配电系统带来的不利影响,针对电动汽车充放电以及光伏发电机组有功经济调度优化策略展开研究。首先构建了综合考虑发电成本、配网峰谷差和网损的两阶段协同优化调度模型,并... 展开更多; 关键词电动汽车充电优化分布式光伏细菌趋化改进粒子群; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度被引量：32: 1; 作者周天沛孙伟; 机构徐州工业职业技术学院机电学院中国矿业大学信控学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期115-123,共9页; 基金江苏省产学研合作计划项目资助(BY2016026-01) 江苏省高校自然科学研究面上项目资助(16KJB480006)~~; 文摘由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小作为优化目标,建立了电动汽车充电路径多目标优化调度模型。在对该模型进行求解的过程中,提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法进行求解。仿真结果表明,采用该算法后,电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站,实现均衡化充电站利用率的目的。; 关键词电动汽车充电路径多目标优化充电设备利用率细菌趋化PSO算法; Keywords electric vehicle (EV) charging route multi-objective optimization utilization efficiency of charging device particle swarm optimization based on bacterial chemotaxis (psobc); 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO与对立学习的细菌觅食算法被引量：6: 2; 作者麦雄发李玲彭昱忠; 机构广西师范学院数学科学学院广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室广西师范学院继续教育学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期171-173,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(40871250) 广西师范学院基础研究基金资助项目(0810A004) 广西教育厅科研基金资助项目(201106LX310); 文摘为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA。在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以粒子移动代替细菌的趋化操作,由此省略细菌前进操作。基于6个高维Benchmark函数的实验结果表明,该算法的收敛速度和精度均优于同类算法。; 关键词细菌觅食算法粒子群优化对立学习动态跳跃趋化; Keywords bacterial Foraging Algorithm（BFA） particle swarm optimization（PSO） Opposition-based Learning（OBL） dynamic jumping chemotaxis; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于余弦函数改进的PSO算法及其仿真被引量：4: 3; 作者张敏黄强许周钊姜柏庄; 机构湖南科技大学信息与电气工程学院湖南省电力公司岳阳汨罗电力局; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期319-322,共4页; 基金湖南省教育厅资助项目(09A025) 湖南科技大学创新基金资助项目(S110114); 文摘粒子群算法具有简单、易于实现等优点在科学与工程领域得到了很好的验证,但是粒子群优化算法与其他进化算法一样存在容易陷入局部极小和早熟收敛等缺点。分析了其存在缺点的主要原因,并此基础上提出了一种改进的粒子群算法(CPSO)。利用余弦函数非线性改变惯性权重、对称改变学习因子进一步提高了粒子的学习能力,同时引入了细菌趋化操作用以维持种群多样性,使得CPSO算法性能在一定程度上优于标准粒子群(SPSO)算法。利用五个标准测试函数对三种算法的仿真结果进行可对比分析,分析结果表明:CPSO算法能在一定程度上跳出局部最优,有效地避免了SPSO算法早熟收敛问题,并具有较快的收敛速度。; 关键词粒子群优化惯性权重学习因子细菌趋化种群多样性早熟收敛; Keywords particle swarm optimization （PSO） inertia weight learning factor bacterial chemotaxis population diversity premature convergence; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测被引量：7: 4; 作者胡军王凯凯董建华; 机构辽宁科技大学土木工程学院; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第2期222-227,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51274053); 文摘为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型.运用该方法对边坡实例进行预测,预测结果与边坡稳定性实际状态相吻合,结果表明,基于细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型在边坡稳定性评价中具有一定的可靠性和有效性.; 关键词边坡稳定蜂群算法细菌趋化微粒群算法自适应移动步长支持向量机参数选择归一化处理; Keywords slope stability bee colony algorithm bacterial chemotaxis particle swarm optimization algorithm adaptive mobile step length support vector machine （SVM） parameter selection normalization processing; 分类号 TU457 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识被引量：7: 5; 作者刘福才窦金梅王树恩; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页; 基金河北省自然科学基金(F2010001320)资助课题; 文摘将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。; 关键词 T—S模型辨识群智能算法遗传算法菌群优化算法粒子群算法; Keywords T-S fuzzy model identification population-based intelligent optimization （PIO） algorithm genetic al-gorithm （GA） bacterial foraging optimization （BFO） algorithm particle swarm optimization （PSO） algorithm; 分类号 TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名计及光伏发电的电动汽车充电优化调度研究被引量：17: 6; 作者许翔泰张仰飞陈光宇张友泉张杰; 机构南京工程学院电力工程学院国网山东省电力公司; 出处《智慧电力》北大核心 2019年第10期44-50,共7页; 基金国家自然科学基金项目(51607086) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0577) 南京工程学院挑战杯项目(TZ20180033)~~; 文摘考虑到光伏电源间歇性负荷的接入和大规模电动汽车的无序充电给配电系统带来的不利影响,针对电动汽车充放电以及光伏发电机组有功经济调度优化策略展开研究。首先构建了综合考虑发电成本、配网峰谷差和网损的两阶段协同优化调度模型,并从机组开停机约束和节点优化方面对模型进行了改进,然后采用基于细菌趋化改进的粒子群算法对模型进行求解,实现电动汽车最优充电。最后采用IEEE33节点系统验证了所提出的双层优化调度模型的有效性。; 关键词电动汽车充电优化分布式光伏细菌趋化改进粒子群; Keywords electric vehicle optimal charging distributed photovoltaic power system bacterial chemotaxis improved particle swarm algorithm; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度	周天沛孙伟	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2019	32	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于PSO与对立学习的细菌觅食算法	麦雄发李玲彭昱忠	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于余弦函数改进的PSO算法及其仿真	张敏黄强许周钊姜柏庄	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测	胡军王凯凯董建华	《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识	刘福才窦金梅王树恩	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	计及光伏发电的电动汽车充电优化调度研究	许翔泰张仰飞陈光宇张友泉张杰	《智慧电力》北大核心	2019	17	在线阅读下载PDF 职称材料