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多传感器信息预处理约束紧耦合建图算法
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作者 甄子杰 汪汗青 +2 位作者 王诚 霍文渊 赵毅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第3期156-165,共10页
多传感器建图与定位SLAM系统(simultaneous localization and mapping)在室外长距离跨度环境中,由于各传感器信息融合不正确、特征匹配错误,或传感器状态信息不可信,导致建图精度不足,轨迹漂移甚至建图崩溃。对此,提出一种基于因子图优... 多传感器建图与定位SLAM系统(simultaneous localization and mapping)在室外长距离跨度环境中,由于各传感器信息融合不正确、特征匹配错误,或传感器状态信息不可信,导致建图精度不足,轨迹漂移甚至建图崩溃。对此,提出一种基于因子图优化的多传感器信息紧耦合算法(tightly-coupled lidar-visual-inertial odometry via smoothing,mapping and DBSCAN,LVI-SMAD),将前端点云和视觉信息联合的聚类结果作为因子图优化约束,以一种较低帧的约束形式加入到较高帧的点云地图输出中,加强了点云与视觉信息的紧耦合,解决了激光雷达与相机间信息匹配错误的问题,同时将该约束作为某一传感器信息不可信时的约束补充,减小了传感器信息不稳定情况下的定位漂移,提高了算法一致性。实验证明,在低坡度长跨度的工作环境中,LVI-SMAD与LVI-SAM对比,绝对轨迹误差降低了39.90%,与LIO-SAM对比降低了63.09%;在高坡度工作环境中,与LVI-SAM对比,绝对轨迹误差减少41.08%,与LIO-SAM对比减少64.87%,证明了算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 多传感器融合 树优化密度聚类 前端数据处理 因子图优化
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多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测 被引量:5
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作者 徐武 范鑫豪 +1 位作者 沈智方 刘洋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期640-648,共9页
针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了... 针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了特征提取时维数不被破坏;其次,利用融合自注意力机制的长短期记忆网络挖掘气象条件与功率之间的全局依赖关系;最后,融合风电功率序列本身时序特征和气象条件依赖关系,实现短期风电功率预测。实例仿真结果表明,MTPNet模型预测精度得到提升;消融实验证明了模型各模块的可靠性和有效性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 风电功率预测 TRANSFORMER 注意力机制 特征提取 长短期记忆网络 维数不变嵌入层
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考虑SOC均衡的分布式储能电流分配策略研究 被引量:1
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作者 王嘉梅 罗沁 +1 位作者 黄璇 刘志灿 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期185-194,共10页
在孤岛直流微电网系统中,线路阻抗不匹配会影响各线路的电流分配精度和荷电状态(state of charge,SOC)均衡效果。同时,由于采用下垂控制,虚拟阻抗的存在也会导致直流母线电压下降。针对以上问题,提出了一种基于自适应虚拟阻抗的SOC均衡... 在孤岛直流微电网系统中,线路阻抗不匹配会影响各线路的电流分配精度和荷电状态(state of charge,SOC)均衡效果。同时,由于采用下垂控制,虚拟阻抗的存在也会导致直流母线电压下降。针对以上问题,提出了一种基于自适应虚拟阻抗的SOC均衡控制策略。该策略考虑了不同容量的分布式储能单元(distributed energy storage units,DESUs),并设计了交互DESUs邻居单元SOC均衡差异信息的收敛因子,以加快SOC均衡速度。利用结合多种系统状态信息的状态因子,通过单补偿环节即可实现输出电流的精准分配以及母线电压的恢复。使用改进后的动态平均一致性算法获取系统全局平均状态信息估计值。最后,在Matlab/Simulink仿真软件中搭建了4种工况模型,验证了所提控制策略的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 直流微电网 荷电状态 虚拟阻抗 电流分配 电压恢复
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船舶无刷直流电机速度模糊PID控制算法
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作者 杨光永 牟奕铭 徐天奇 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期157-161,共5页
针对船舶航行环境复杂,电机速度控制时容易受到干扰,导致超调过高的问题,研究船舶无刷直流电机速度模糊PID控制算法。构建无刷直流电机数学模型,选取模糊PID控制算法对电机定子绕组电压执行脉冲宽度调制斩波控制,调节电机转速。利用PID... 针对船舶航行环境复杂,电机速度控制时容易受到干扰,导致超调过高的问题,研究船舶无刷直流电机速度模糊PID控制算法。构建无刷直流电机数学模型,选取模糊PID控制算法对电机定子绕组电压执行脉冲宽度调制斩波控制,调节电机转速。利用PID控制器的比例、积分与微分控制环节,在电机速度偏差增大时,引入速度修正信号修正误差。利用模糊逻辑调节PID控制参数,设置电机速度误差及其变化率,以及PID控制参数的修正量,分别作为模糊逻辑算法的输入与输出变量。利用模糊逻辑算法制定模糊控制规则,确定最优的PID控制参数,使电机速度快速达到期望速度值。结果表明,该方法能够快速跟随期望速度值,转速控制超调较小,电压与电流信号均未出现明显波动。 展开更多
关键词 无刷直流电机 PID控制器 模糊逻辑 速度控制
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基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计
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作者 范菁 徐庶 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期455-462,共8页
【目的】传统电机优化设计方法是通过搭建电机体积、损耗和成本的解析模型,并选择优化算法对其进行改进,得到最优设计变量。然而,电机模型较为复杂,解析模型无法精确描述部分变量。定子磁密是无槽永磁直流电机的重要变量,其解析式精度... 【目的】传统电机优化设计方法是通过搭建电机体积、损耗和成本的解析模型,并选择优化算法对其进行改进,得到最优设计变量。然而,电机模型较为复杂,解析模型无法精确描述部分变量。定子磁密是无槽永磁直流电机的重要变量,其解析式精度较低。粒子群算法广泛用于优化设计,但是其寻优能力较差。【方法】针对上述问题,提出一种基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计方法。首先,通过搭建无槽永磁直流电机解析模型,构建以电机体积、损耗和成本为优化目标的目标函数。利用Sobol法获取电机的高灵敏度变量,减少设计变量个数。然后,采用有限元仿真搭建电机磁路模型,调整设计变量参数大小,获取磁密数据。使用响应面法对磁密数据进行重新拟合,构建定子磁密响应面模型,代替定子磁密解析式。对粒子群算法进行改进,通过比较粒子迭代更新时个体适应度值与全局粒子平均适应度值的大小,选择不同的惯性权重与学习因子更新方式,实现算法精度上的提升。最后,分别采用原始算法和改进算法对目标函数进行优化,通过比较得到电机最优设计参数。【结果】通过比较定子磁密解析式与定子磁密响应面模型计算结果发现,定子磁密响应面模型计算结果误差较小。采用自适应粒子群算法、原始粒子群算法和其他经典算法对目标函数进行优化,改进粒子群算法优化得到的结果最优。【结论】实验结果表明,定子磁密响应面模型代替定子磁密解析式可以改善定子磁密解析式计算误差较大的问题。同时,自适应更新惯性权重与学习因子的粒子群算法寻优能力得到了提升,与经典算法相比,其寻优能力更强。 展开更多
关键词 无槽永磁直流电机 定子磁密 Sobol法 响应面法 自适应粒子群 惯性权重 学习因子
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多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究 被引量:1
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作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
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多无人机协同规划研究综述 被引量:2
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作者 宁聪 范菁 孙书魁 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期42-58,共17页
无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面... 无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。 展开更多
关键词 无人机 解耦策略 智能算法 任务分配 路径规划
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RO-YOLOv9车辆行人检测算法 被引量:2
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作者 廖炎华 万学俊 +1 位作者 赵周洲 潘文林 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期144-155,共12页
针对道路交通环境中车辆和行人目标较小或被遮挡导致的检测精度低以及误检、漏检问题,提出道路目标检测算法RO-YOLOv9。增加小目标检测层,增强算法对小目标的特征学习能力。设计双向与自适应尺度融合特征金字塔网络(bidirectional and a... 针对道路交通环境中车辆和行人目标较小或被遮挡导致的检测精度低以及误检、漏检问题,提出道路目标检测算法RO-YOLOv9。增加小目标检测层,增强算法对小目标的特征学习能力。设计双向与自适应尺度融合特征金字塔网络(bidirectional and adaptive scale fusion feature pyramid network,BiASF-FPN)结构,优化多尺度特征融合,保证算法有效捕捉从小尺度到大尺度目标的详细信息。提出OR-RepN4模块,通过重参数化策略,复杂算法结构简单化,提高推理速度。引用Shape-NWD(shape neighborhood weighted decomposition)损失函数,专注边界框形状与尺寸,采用归一化高斯Wasserstein距离平滑回归,实现跨尺度不变性,降低小尺度与遮挡目标的检测误差。实验结果表明,在优化后的SODA10M和BDD100K数据集下,RO-YOLOv9算法的mAP@0.5(mean average precision)分别达到68.1%和56.8%,比YLOLOv9算法提高5.6个百分点和4.4个百分点,并且检测帧率分别达到了55.3帧/s和54.2帧/s,达到检测精度和检测速度的平衡。 展开更多
关键词 YOLOv9 小目标检测 双向与自适应尺度融合特征金字塔网络(BiASF-FPN) OR-RepN4 Shape-NWD
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异构联邦学习在无人系统中的研究综述 被引量:1
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作者 俞浩 范菁 孙伊航 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期641-649,共9页
异构联邦学习(heterogeneous federated learning,HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展,如何有效应对非独立同分布(no... 异构联邦学习(heterogeneous federated learning,HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展,如何有效应对非独立同分布(non-IID)数据及设备计算能力差异,已成为提升联邦学习效率和性能的重要挑战。综述了异构联邦学习在无人系统中的最新研究进展,重点分析了数据、设备及模型异构性带来的主要问题,并总结了现有的解决方案,如分层联邦学习、模型压缩与剪枝技术在此领域的应用。还讨论了这些技术的实际应用场景,评估了它们的优缺点,并提出了未来可能的研究方向,以进一步提升无人系统中的联邦学习性能和数据隐私保护水平。 展开更多
关键词 联邦学习 异构性 无人系统 非独立同分布 数据隐私
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车载网中一种基于区块链的隐私保护数据聚合系统 被引量:1
10
作者 杨睿成 董国芳 徐正楠 《信息安全研究》 北大核心 2025年第4期367-376,共10页
针对车载网中数据聚合面临的隐私风险及挑战,提出了一种安全的车载网中基于区块链的安全匿名数据聚合方案.方案将云计算与区块链相融合,设计了一种基于区块链的隐私保护数据聚合系统,可以帮助车载网实现高效且安全的数据收集和数据分析... 针对车载网中数据聚合面临的隐私风险及挑战,提出了一种安全的车载网中基于区块链的安全匿名数据聚合方案.方案将云计算与区块链相融合,设计了一种基于区块链的隐私保护数据聚合系统,可以帮助车载网实现高效且安全的数据收集和数据分析任务.方案中利用密钥托管弹性保证了系统中密钥的安全性,防止以往密钥由第三方独自生成所导致的安全问题;通过2次数据聚合实现了细粒度的数据聚合,为车载网的云服务提供了有效支持.通过安全性分析和性能评估验证了该方案的安全性,并证明了该方案具有更高的计算效率和通信效率. 展开更多
关键词 车载网 数据聚合 区块链 密钥托管弹性 匿名
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基于Lyapunov函数设计的轮式机器人轨迹跟踪反馈控制器
11
作者 汪军 杨光永 +1 位作者 樊康生 徐天奇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期124-129,共6页
文中通过研究差速驱动轮式移动机器人的轨迹跟踪,建立了其运动模型。通过设置反馈信号变更了位姿误差方程,从而构造出新的Lyapunov函数,设计出一个新的移动机器人轨迹跟踪控制器,推导并证明控制器全局的渐近稳定性以及最终收敛性。利用... 文中通过研究差速驱动轮式移动机器人的轨迹跟踪,建立了其运动模型。通过设置反馈信号变更了位姿误差方程,从而构造出新的Lyapunov函数,设计出一个新的移动机器人轨迹跟踪控制器,推导并证明控制器全局的渐近稳定性以及最终收敛性。利用不同参考轨迹进行仿真实验,经过多种控制器比较,提出一种优越性更强,具有更小的误差、更高的控制精度和更快的误差收敛速度的控制器。 展开更多
关键词 LYAPUNOV函数 误差模型 运动学模型 轨迹跟踪 轮式机器人 平方误差积分
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基于Transformer-GAT并行特征融合的数据驱动的电力系统暂态稳定评估
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作者 侯一帆 徐天奇 +1 位作者 李琰 李晓兰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8945-8954,共10页
随着电力系统的快速发展,大规模新能源并网及源网荷储协同优化增加了电力电子设备的比重,使得电网稳定性,特别是暂态稳定性评估,变得尤为重要。针对传统方法在拓扑结构考虑不足的问题,提出了一种基于Transformer-图注意力网络(graph att... 随着电力系统的快速发展,大规模新能源并网及源网荷储协同优化增加了电力电子设备的比重,使得电网稳定性,特别是暂态稳定性评估,变得尤为重要。针对传统方法在拓扑结构考虑不足的问题,提出了一种基于Transformer-图注意力网络(graph attention network,GAT)并行特征融合的深度学习方法,用于电力系统暂态稳定性评估。以母线电压幅值、相角及拓扑邻接矩阵作为输入特征,利用西门子仿真软件PSS/E生成批量数据,并通过Transformer和GAT并行提取特征,采用注意力机制进行加权融合。与其他方法的对比结果表明,该方法在IEEE 39节点系统中模拟了不同负荷条件和故障工况,结果表明评估精度和鲁棒性较高,能够有效提升电力系统的安全稳定性。 展开更多
关键词 暂态稳定性 数据驱动 注意力机制 TRANSFORMER 图注意力网络 特征融合
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融合RRT与GNDO算法的机器人路径规划
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作者 陈胜锦 杨光永 +1 位作者 崔光海 徐天奇 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第3期127-132,共6页
快速探索随机树(RRT)算法虽能高效解决复杂空间的路径规划问题,但存在路径质量差、无法保证最优解及对动态障碍物处理不足等问题。此外,算法效率受随机性影响,探索过程冗余,导致搜索成本偏高。文中提出了一种基于广义正态分布优化(GNDO... 快速探索随机树(RRT)算法虽能高效解决复杂空间的路径规划问题,但存在路径质量差、无法保证最优解及对动态障碍物处理不足等问题。此外,算法效率受随机性影响,探索过程冗余,导致搜索成本偏高。文中提出了一种基于广义正态分布优化(GNDO)算法对RRT算法进行优化。将RRT算法已经探索到的路径节点作为输入,用GNDO算法通过计算每个点的适应度值进行取舍和调节,找到最优路径;同时,为了加快RRT算法的收敛速度,引入自适应步长策略调整父节点与目标节点之间的距离。仿真实验结果证实:与RRT和RRT^(*)相比,经过GNDO优化后的GNDO-RRT算法路径质量显著提升,路线更为平滑,时间消耗也远低于RRT^(*)优化算法。 展开更多
关键词 路径规划 RRT RRT^(*) GNDO 自适应步长
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一种用于fMRI的快速动态因果模型反演方法
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作者 胡新航 吴海锋 曾玉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期146-154,共9页
针对动态因果模型(DCM)在分析大脑有效连接时面临的高计算成本问题,提出一种结合广义线性模型(GLM)和稀疏DCM的算法,即广义稀疏DCM(GSD)算法。该算法在以下三个方面进行优化:首先,利用傅里叶变换的对称性将频域DCM的复数计算转换为实数... 针对动态因果模型(DCM)在分析大脑有效连接时面临的高计算成本问题,提出一种结合广义线性模型(GLM)和稀疏DCM的算法,即广义稀疏DCM(GSD)算法。该算法在以下三个方面进行优化:首先,利用傅里叶变换的对称性将频域DCM的复数计算转换为实数计算,降低计算复杂度;其次,应用GLM和滤波技术减少观测信号的干扰,提高参数估计的准确度;最后,定义新的代价函数来优化变分推断参数和滤波器参数,进一步提升参数估计的精度。该研究采用两组公开的功能核磁共振成像(fMRI)数据对GSD算法进行验证,包括仿真的史密斯小世界网络数据和运动与注意力实测数据。实验结果表明,GSD算法在保持与传统方法相近的参数估计性能的同时,能将计算时间降低50%以上。该研究成果为平衡模型的解释力和计算效率提供了新的视角,有望推动DCM在更广泛领域的应用。 展开更多
关键词 广义线性模型 动态因果模型 稀疏算法 有效连接 计算复杂度 模型解释力
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多策略改进黑翅鸢算法的机器人路径规划研究
15
作者 吴立煌 杨光永 徐天奇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第8期1-8,共8页
为了解决黑翅鸢算法(BKA)全局搜索能力不足、收敛速度慢的问题,提出一种多策略改进黑翅鸢算法(IBKA),引入Halton序列初始化种群来减少种群在空间的聚集现象,提高搜索效率,在黑翅鸢攻击行为中,位置更新策略采用了JAYA算法的原理,靠近领... 为了解决黑翅鸢算法(BKA)全局搜索能力不足、收敛速度慢的问题,提出一种多策略改进黑翅鸢算法(IBKA),引入Halton序列初始化种群来减少种群在空间的聚集现象,提高搜索效率,在黑翅鸢攻击行为中,位置更新策略采用了JAYA算法的原理,靠近领导者和远离失败者,不仅整合了随机探索,还利用了种群中的最优与最差解,从而促进算法向最优解更快收敛。最后在算法的迭代末期采用平滑变异开发(SES),增强种群的多样性并实现探索与开发之间的平衡。防止了算法过早地陷入局部最优状态,还通过动态调整变异率及进行严格的边界检查和适应度评估,自适应地在全局探索与局部开发之间实现平衡,从而持续提升解的质量并优化算法的搜索效率。在仿真实验上先是IBKA与BKA对比说明在高维数据处理上IBKA具有更优越的性能,接着采用6个基准测试函数对算法性能进行测试,测试收敛曲线图和箱线图结果显示:收敛速度更快,收敛精度更高;最后将改进算法应用于移动机器人路径规划仿真结果表明:该算法规划的路径长度更短,搜索效率更高。 展开更多
关键词 Halton初始化 JAYA算法 平滑变异开发 BKA算法 路径规划
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基于动态规划的储能聚合商辅助服务市场调度策略研究
16
作者 杨翠 徐天奇 +1 位作者 李琰 李晓兰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期224-233,共10页
在辅助服务市场多元化主体发展的进程中,针对小型分布式储能无法满足辅助服务市场准入门槛,同时储能仅参与单一辅助服务市场收益差、储能利用率低的问题,提出将分布式储能聚合管理来协调参与一次、二次调频市场的调度方法。首先,建立储... 在辅助服务市场多元化主体发展的进程中,针对小型分布式储能无法满足辅助服务市场准入门槛,同时储能仅参与单一辅助服务市场收益差、储能利用率低的问题,提出将分布式储能聚合管理来协调参与一次、二次调频市场的调度方法。首先,建立储能聚合商参与一次、二次调频市场日前联合交易决策模型,通过电网与储能聚合商上下层迭代,依据市场需求、竞争主体,小型储能信息等因素每小时动态选择市场,然后运用动态规划法进行求解,最终产出聚合商每小时参与联合市场的储能调度方案。算例分析表明,该策略较仅参与一次调频收益增加61.96%,储能利用率提升8.99%;较仅参与二次调频收益增加123.52%,储能利用率提升28.12%。验证了所提动态调度策略能提高储能聚合商收益和储能利用率,有利于吸引更多零散储能参与电力市场,充分挖掘调频资源。 展开更多
关键词 储能 调频辅助服务市场 聚合商 联合出清 双层优化模型
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MFPSO优化参数的感应加热电源功率控制研究
17
作者 程三榜 杨光永 +1 位作者 徐天奇 吴大飞 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第2期120-128,共9页
针对传统粒子群算法(PSO)存在收敛精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合改进粒子群算法(MFPSO)。利用中垂线算法(midperpendicula algorithm,MA)更新粒子的位置,提升粒子的收敛速度;在最优粒子周围生成爆炸粒子挖掘最优... 针对传统粒子群算法(PSO)存在收敛精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合改进粒子群算法(MFPSO)。利用中垂线算法(midperpendicula algorithm,MA)更新粒子的位置,提升粒子的收敛速度;在最优粒子周围生成爆炸粒子挖掘最优粒子的作用,提升算法的精度;引入非线性惯性权重,增强算法的局部探索能力和全局搜索能力。选用8个基准函数对算法进行性能测试,测试结果显示:MFPSO收敛速度更快、收敛精度更高。将改进粒子群算法应用于感应加热电源恒功率控制中,在Simulink中建立模型,仿真结果表明,MFPSO优化的功率控制不仅超调量很小、调节时间短、抗干扰性强,而且系统能够很快达到稳态,验证了策略的有效性。 展开更多
关键词 爆炸粒子 中垂线算法 感应加热 功率控制
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计及风光不确定性的综合能源系统容量配置双层优化
18
作者 陆瑜 何兆磊 +2 位作者 李琰 崔琳 徐天奇 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第19期127-138,共12页
综合能源系统在能源结构转型中具有重要作用,但风速和辐照强度的随机波动对系统容量配置与投资决策的影响显著,现有方法难以兼顾波动适应性与全生命周期成本优化。为此,提出了一种容量配置双层优化模型,以全生命周期成本最小化为目标,... 综合能源系统在能源结构转型中具有重要作用,但风速和辐照强度的随机波动对系统容量配置与投资决策的影响显著,现有方法难以兼顾波动适应性与全生命周期成本优化。为此,提出了一种容量配置双层优化模型,以全生命周期成本最小化为目标,实现容量配置与运行调度的协调优化。上层优化通过遗传算法进行设备容量配置,采用自适应核密度估计结合自回归模型生成精准的风光典型场景,并基于Wasserstein距离进行场景削减,提高场景代表性与计算效率。下层优化通过混合整数线性规划实现设备运行调度,平衡经济性与鲁棒性,并将调度结果传递至上层,引导容量配置方案迭代更新,形成双层交互优化机制。仿真结果表明,与传统优化方法相比,所提模型在降低全生命周期成本的同时,提高了风光资源利用率和系统运行可靠性,为综合能源系统优化配置提供了理论支撑与实践参考。 展开更多
关键词 综合能源系统 风光不确定性 双层优化 随机优化 Wasserstein距离
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基于新能源短路比约束的最大准入容量优化
19
作者 宋籽昂 王嘉梅 +2 位作者 唐嘉宁 程三榜 李华鑫 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期99-106,共8页
在大规模新能源接入电力系统的情况下,为保证系统稳定运行的同时挖掘出新能源并网的最大效益,提出一种基于新能源短路比约束的最大准入容量优化方法。首先,对适用于新能源并网系统的短路比进行讨论分析,针对现有短路比的不足,提出能够... 在大规模新能源接入电力系统的情况下,为保证系统稳定运行的同时挖掘出新能源并网的最大效益,提出一种基于新能源短路比约束的最大准入容量优化方法。首先,对适用于新能源并网系统的短路比进行讨论分析,针对现有短路比的不足,提出能够计及无功补偿容量的新能源多场站有效短路比;然后,对粒子群优化算法中变量的编码方式进行改进,以实现新能源接入点数量的任意化;最后,基于新能源短路比约束并采用改进粒子群算法进行容量优化。将IEEE 39节点系统作为算例进行仿真,研究结果表明,新能源多场站有效短路比能有效地反映出无功补偿容量对短路比值的影响,并且改进的粒子群优化算法有较好的优化性能。 展开更多
关键词 最大准入容量 新能源并网系统 短路比 容量优化 无功补偿容量 粒子群优化算法 IEEE 39节点系统
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车载网中基于雾的数据聚合与隐私保护
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作者 杨睿成 董国芳 徐正楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1685-1693,共9页
为解决车载网中数据聚合面临的安全风险以及车辆密钥安全问题,提出一种安全的基于雾的消息恢复签名方案。通过密钥托管弹性生成密钥,将车辆数据加密上传,通过雾节点聚合大量数据并生成包含密文的签名,由路边单元从签名中恢复原始车辆数... 为解决车载网中数据聚合面临的安全风险以及车辆密钥安全问题,提出一种安全的基于雾的消息恢复签名方案。通过密钥托管弹性生成密钥,将车辆数据加密上传,通过雾节点聚合大量数据并生成包含密文的签名,由路边单元从签名中恢复原始车辆数据。方案支持多车辆签名的批量验证。由于基于雾的消息恢复签名的优点,数据保密性、隐私性、匿名性、抗重放攻击等安全特性得以保留。通过性能的对比分析验证了方案的高效性。 展开更多
关键词 数据聚合 车载网 消息恢复签名 密钥托管弹性 匿名性 抗重放攻击 批量验证
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