基于改进粒子群算法的含电动汽车的微电网经济调度

以含电动汽车的并网型微电网为研究对象,在考虑储能系统损耗成本的基础上,建立了考虑运行成本和环境治理成本的经济调度模型.提出一种改进粒子群算法对模型进行求解,该算法采用了交叉和变异操作作用于个体历史最优值,并采用候选解修复和罚函数相结合的改进方法对模型中等式约束和不等约束进行处理.通过算例仿真分析了电动汽车集群在不同场景下微电网最优调度策略.结果表明,电动汽车集群参与微电网调度能够减少经济成本,提出的改进粒子群算法相比于标准粒子群算法等其他算法,求解结果更优且收敛性好.     

一种基于模糊聚类的可解释性建模方法

提出一种基于模糊聚类的可解释性建模方法.利用提出的一种含有熵的聚类有效性函数来评价模糊聚类方法的有效性和可解释性,从而确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数.该方法应用于Box-Jenkins 数据仿真实例,仿真结果表明该方法不但能保证系统的精确性,还具有很高的可解释性.