基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容

建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用 自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pare...     

拟态物理学优化算法在分布式电源选址定容中的应用

分布式电源接入点位置和容量的大小直接影响电网的安全性和经济性。文中建立了1个使配电网有功损耗最小的分布式电源选址定容优化模型。模型中考虑了电源接入容量和接入点对系统潮流、节点电压、线路负载及网络损耗的影响,并进行了相应的约束,以保证电网的安全稳定运行。采用拟态物理学优化(APO)方法对其求解,将接入容量、接入点、节点电压等拟态为物理学中的个体质量,每个个体根据自己的质量、速度及其他个体的引/(斥)力作用不断调整自己的运动和位置,通过全局最好、最差和自身适应值不断更新其质量,最终整个群体所经历的最好位置即为全局最优解,从而得到分布式电源的最佳接入位置和容量。最后采用标准IEEE-33辐射配电系统进行计算分析,并与粒子群(PSO)算法进行比较。APO算法的有功损耗减少更为显著,其平均电压和最低电压均好于粒子群算法的,验证了所提出的模型和方法是可行和有效的。     

基于改进粒子群算法的分布式电源定址定容寻优

针对配电网中分布式电源的选址和定容问题,建立了包括分布式电源的运行维护费用、环境因素费用、网损费用的目标函数,并把潮流约束、电压约束、系统容量约束作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法,确定分布式电源的位置和容量。对33节点配电系统进行仿真计算,得到了较为合理的安装位置和容量。     

基于电压稳定度的分布式储能选址定容规划

本文针对配网中引入高比例风电、光伏等新能源引起的电压波动问题,提出基于电压稳定度的优先选址和改进粒子群算法的储能系统选址规划。首先以电压稳定度为指标,选出配网中部分相对稳定性较弱的节点,进行优先选址;然后以系统日有功损耗最小为目标,由改进的粒子群算法对储能系统的容量优化配置问题进行求解。最后对改进的33节点配电网系统进行仿真,验证该方法在储能选址定容工作中的有效性和可行性,为含高比例新能源的配网进行储能电站选址定容问题提供参考。     

改进遗传算法在分布式电源选址定容中的应用

提出了基于节点号的Prüfer数编码遗传算法用于分布式电源的选址定容和配电网结构协同优化规划。利用图论生成配电网运行时理论上可行的树型拓扑结构对其按Prüfer数原理编码;用整数编码方式对分布式电源的接入节点和安装容量进行编码使配电网的结构优化和分布式电源选址定容合并为同一染色体基因的进化问题。此编码方法使染色体长度比支路开关二进制编码方式缩短;利用Prüfer数编码的优点对算法中交叉、变异操作进行一定的限制和改进解决了其他编码方式在交叉、变异过程中容易产生非法解及修复难的问题提高了算法效率和收敛速度。最后通过实例计算验证了此算法的可行性和优越性。     

基于改进哈里斯鹰算法的分布式电源优化配置

为解决分布式电源接入配电网进行合理规划配置的问题,在建立以网络损耗、节点电压偏差、投资综合费用为多目标函数的基础上,采用层次分析法将考虑经济性与稳定性的多目标函数转换成单目标函数,并用改进哈里斯鹰算法寻找最优的配置方案。为进一步改善哈里斯鹰算法的寻优精度与收敛速度,引入Tent混沌提高初始化种群的均匀性;将鲸鱼算法的搜索围捕方式与哈里斯鹰算法结合,增加了算法的多样性并提高了寻优精度;引入t分布策略增强全局寻优能力和求解速度。通过算例验证了采用改进哈里斯鹰算法在求解分布式电源优化配置问题中的高效性和稳定性。     

含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法

建立了含分布式电源的配电网重构问题数学模型,重点研究了求解该问题的混合型粒子群算法.针对该算法稳定性差以及收敛速度慢等缺点,提出了改进算法的3个解环启发式原则.并利用一个实际算例对算法的改进效果做了检验.结果表明:针对该问题,改进后的混合型粒子群算法的稳定性和计算效率均有明显提高.     

基于多目标粒子群算法的分布式电源优化配置研究

大量分布式电源的接入会造成电网电压提升、 网络损耗增加等影响,因此,对分布式电源进行科学合理的优化配置,对配电网经济、安全和稳定地运行具有深远意义.针对分布式电源优化配置问题,建立了以分布式电源投资运行总成本最小、配电网总有功网损最小和节点电压偏差最小为目标函数的优化配置模型,并将自适应权重更新策略的粒子群算法应用于所...     

基于粒子群文化算法的变电站选址与定容

针对传统变电站选址与定容算法往往难以在寻优速度与寻优质量之间取得平衡的问题,充分分析了变电站优化规划的特点,提出了一种用于变电站规划的算法——粒子群文化算法.选择粒子群算法作为文化算法的底层寻优算法,并设计文化算法上层空间的知识源约束条件,从而形成新的算法;基于容载比等方面要求的满足来得到新建变电站的座数范围;继而利用整数规划方法确定新建变电站容量组合的几组较优解;利用所构建的粒子群文化算法计算变电站位置、容量、供电范围等规划要求.通过算例分析可知,所提出的算法不仅继承粒子群算法对初始解要求不高的优点,而且充分发挥了文化算法寻优范围大的特色,从而加强了变电站优化规划工作的可操作性和实用性.     

改进粒子群算法在电源规划中的应用

针对电源规划求解难的问题,提出了一种新的求解方法--改进粒子群算法,使用上述方法可大大减少电源规划的计算量,提高计算效率.最后的实例表明,该算法可以较好地解决电源规划问题,有着广阔的应用前景.     

基于改进粒子群算法的薄板件定位策略优化

目前薄板件定位策略优化需要进行大量的有限元分析,限制了夹具设计的效率。为了减少有限元分析次数,提出了一种基于惯性权值的粒子群改进算法,并通过对有限元软件的二次开发将该优化算法应用于夹具定位点的优化设计当中,以某车身前翼子板为实例进行了夹具定位优化设计,结果表明了方法的有效性。     

基于粒子群优化算法的环状管网优化设计

给水工程中环状管网的优化设计对于降低整个工程造价起到重要作用.基于粒子群优化算法的基本原理,引入了无纲量化的新理念进行建模,寻求目标函数w0(管网年费用的折算值)在水力约束条件下的最小值.采用粒子群优化算法求解该非线性规划模型.算例结果表明算法及其模型在环状管网优化设计中是非常有效的.计算的时间复杂度降低了26.89%左右,充分体现了粒子群优化算法具有较强的寻优能力.     

基于ACPSO算法的含分布式电源配电网无功优化

文章研究了含分布式电源的配电网络无功优化问题,基于无功裕度值探讨了无功补偿装置的接入位置,建立了含分布式电源配电网络多目标无功优化模型;运用自适应混沌粒子群算法(ACPSO)进行求解,在初始化计算过程中引入混沌系统,增加粒子种群的多样性,在迭代过程中引入惯性权重线性递减法和变学习因子法,以得到更精确的全局最优解;通过含分布式电源的IEEE 33节点系统的计算,验证了所提模型和算法的正确性。研究表明对含分布式电源的配电网络进行无功优化能够达到降低成本、网损和提高电能质量的目的。     

基于蜣螂优化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。     

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。     

引入四元数理论的改进粒子群算法

为了解决传统粒子群算法存在早熟收敛、搜索空间受限、精度不高等问题,通过四元数理论和粒子群算法,提出了一种改进粒子群算法.该算法以树状拓扑结构为基础建立邻域结构,速度公式中分别使用粒子三部分的记忆值,即自身最佳、局部最佳及全局最佳,同时在社会部分加入以四元数为模型的三者之间关系项,这样既能记录三者单纯的比较结果,又可...     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

基于粒子群优化的快速KNN分类算法

提出了一种有效的快速ｋ近邻分类文本分类算法,即PSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练文档集中进行有指导的全局随机搜索. 在搜索ｋ近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为ｋ近邻的文档向量,从而可以快速找到测试样本的ｋ个近邻. 以Reuters 21578文档集分类为例验证算法的有效性,结果表明,保持ｋ近邻法分类精度,新算法比KNN算法降低分类时间70％.     

基于改进粒子群算法的球磨机运行优化

为了降低制粉系统球磨机的能耗率,对球磨机进行了运行优化的研究.在运行优化过程中,为了获得运行优化的目标模型,运用支持向量回归机对制粉出力进行了软测量建模,实现了制粉出力的在线软计算,得到了制粉单耗的计算模型.在此基础上,将混沌遍历的思想引入粒子群优化算法,提出了一种新的混沌遍历粒子群算法,该改进粒子群算法具有较快的搜索速度及全局收敛的特点.将该改进粒子群算法用于球磨机运行目标的优化从而获得最佳运行参数值.研究结果表明,运用所建立的运行优化目标模型及改进的优化算法可以获得球磨机的最佳运行优化参数,该研究具有重要的工程应用价值.