求解机组组合问题的变邻域-粒子群混合算法

文章提出了一种变邻域-粒子群搜索算法,用以解决多种约束条件下的机组组合问题;定义了3种邻域结构来处理机组启停状态,采用变邻域策略扩大搜索空间,避免了搜索停滞现象,并根据邻域结构确定合适的候选解集,确保了解的质量。在确定机组启停状态后,再采用粒子群算法进行机组的功率分配,针对PSO易陷入局部极值的缺点,采用极值扰动的策略进行了改进,从而帮助粒子摆脱局部极值,获得更优解,结果表明该了方法的可行性和有效性。     

一种基于改进自抗扰控制器的风电机组变桨距控制策略

为了改善风电机组的恒功率输出区域的动态性能,提出了一种基于改进自抗扰控制器的变桨控制策略。当风速高于额定风速时,通过调节桨距角改变风机气动转矩,保证风机输出功率的稳定性。设计了一个改进的连续光滑的非线性函数,可有效提高系统的抗扰动能力。基于该非线性函数对传统自抗扰控制器做出了改进。仿真结果证明,改进自抗扰控制器的变桨距控制系统能够对桨距角进行精确调整并将输出功率快速稳定到额定值附近,具有较快的响应速度及较好的抗扰动能力。     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法（geneticalgorithmofparticleswarmoptimization,GAPSO）的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题．该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力．实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量．     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果.     

粒子群算法与遗传算法设计四阶状态变量滤波器的比较

用粒子群算法和遗传算法设计四阶状态变量滤波器, 并对两种算法得出的滤波器电路进行Pspice仿真及实际电路测试, 同时, 对两种算法得出的数据进行统计比较. 结果表明, 在平均收敛时间、 平均收敛效率和收敛精度上, 粒子群算法均明显优于基本遗传算法.      

一种改进的遗传算法用于PI控制器的参数寻优

以武钢１７００ｍｍ精轧机主传动系统中控制对象特性参数的改变后系统动态响应品质变差为背景,利用遗传迭代算法双闭环控制系统中转速ＰＩ调节器优化问题,数字仿真结果了该算法的有效性和合理性     

基于改进多目标粒子群算法的风力机大厚度翼型优化设计

仅以气动性能最佳为目标进行优化设计的翼型,结构性能较差.为了克服这一缺点,基于改进的多目标粒子群算法(MOPSO),提出了综合考虑气动性能和结构性能的大厚度翼型多目标优化设计方法.针对相对厚度为40%的翼型,应用翼型集成理论对翼型进行参数化表达,以翼型主要攻角处的升阻比最大和翼型面对弦线轴的惯性矩最大为设计目标,综合考虑翼型的粗糙度敏感性、失速特性及非设计工况特性,进行翼型的多目标优化设计,得到了Pareto最优解集.分析最优解集中的翼型,由此挑选出的新翼型在气动性能和结构性能上均比常用翼型DU00-W2-401有较大提高.     

粒子群与遗传算法的混合算法

针对粒子群算法直接用于求解离散旅行商优化问题会存在诸多困难,通过分析粒子群算法、遗传算法各自优缺点,将粒子群算法、遗传算法有效结合组成混合算法用于求解离散旅行商问题.混合的目的在于保持两种算法各自的优点,并有效地避免各算法原有的不足.对3个不同规模的巡回旅行商问题进行实验,结果表明:混合算法提升了算法的局部搜索能力.     

基于量子粒子群-径向基神经网络模型的风速预测

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群-径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优化算法中的粒子个体进行优化,在全局空间搜索最优适应值的参数.用优化后的神经网络进行风速预测,实例结果表明该算法在预测速度和精度上都得到了提高.     

基于并行粒子群优化算法的预失真器设计

高功率放大器是无线通信系统中非线性失真的主要来源之一. 数字基带预失真技术能有效地降低系统非线性失真,提高系统传输性能. 采用Hammerstein模型作为预失真器的模型结构,通过粒子群优化算法(particle swarm algorithm, PSO)估计预失真器系数,解决了梯度算法无法直接估计Hammerstein模型系数和易陷入局部极值等问题. 通过对PSO算法进行并行优化设计,使算法最大加速度比达3以上,加快了算法处理速度. 仿真结果表明新算法能够有效抑制系统带外频谱再生现象,减小相邻信道功率比(ACPR)达25 dB.      

用BP网进行变速风力发电机组控制分析

传统的控制需要精确的风力发电机的数学模型,而因为空气动力学的不确定性和电力电子的复杂性,使风力机系统精确模型难以建立,特别是在风速突变以及有扰动存在时,风力机的控制和分析很复杂;为了克服这一困难,用神经网对变速风力发电机组进行控制;设计功率系数曲线的BP网模型及最佳桨距角的BP网模型,在低风速时跟随风速获得最大功率系数,高风速时保持功率最大并在允许范围内.在MATLAB环境下给出了用BP网对变速风力发电机控制的仿真模型和仿真结果,显示采用神经网控制器控制有很好的抗风速突然波动的作用,能有效地抑制扰动.     

基于变邻域粒子群的短波频率选择算法

为了快速寻找短波频段内的目标频点,结合宽带频谱感知技术,提出了基于变邻域粒子群搜索(V N S-PS O)的短波双向探测频率选择算法.现有的探测频率选择算法依据频点的平均信噪比进行评估选优,未考虑短波信道的小尺度随机衰落特性,难以满足实时选频的要求.文中VNS-PSO算法依据大尺度衰落的相关特性,采用最大分离法得到初始探测频点集,以此来划分相关邻域;针对邻域内频点质量选择性衰落特点,采用粒子群优化算法搜索邻域内频点,得到邻域内最优解;通过变换邻域,得到全局最优解.仿真实验表明:最快速度建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低17.1％、18％、85.5％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低2.5％,42.6％,81.7％,缩短了建立可通链路的时间;最优频点建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低11％、12.5％、45％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低22.2％、22.4％、44.4％,短时间可找到最优频点.     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用

针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。