改进式混合增量极限学习机算法 被引量：15

1

作者 王超 王建辉 +2 位作者 顾树生 张宇献 武玮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1981-1986,共6页

针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验... 针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验模型输出误差,确定有效的隐含层节点数量,从而降低网络复杂程度,提高算法的学习效率;加入核函数可增强网络的在线预测能力.仿真结果表明,所提出的DCI-ELMK算法具有较好的预测精度和泛化能力,网络结构更为紧凑. 展开更多

关键词 极限学习机 增量学习算法 Delta检验 混沌优化算法 增量型极限学习机

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基于量子位实数编码的优化算法及轧制规程多目标优化 被引量：12

2

作者 张宇献 李松 +1 位作者 李勇 王建辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2440-2447,共8页

针对热连轧轧制规程优化问题,以等功率裕量和轧制能耗为优化目标函数建立热连轧轧制规程多目标优化模型,提出基于量子位实数编码的热连轧轧制规程多目标优化算法。该算法将免疫遗传算法框架与量子计算思想相结合,采用量子位实数编码,利... 针对热连轧轧制规程优化问题,以等功率裕量和轧制能耗为优化目标函数建立热连轧轧制规程多目标优化模型,提出基于量子位实数编码的热连轧轧制规程多目标优化算法。该算法将免疫遗传算法框架与量子计算思想相结合,采用量子位实数编码,利用量子态干涉进行遗传算子的交叉和变异,同时保证非支配解按拥挤距离选择优势免疫抗体种群,得到Pareto全局最优解集。以某轧钢厂热连轧精轧机组为例,验证本文所提及算法的有效性。实例分析表明,所提及的算法在寻优能力和收敛速度上均优于传统的NSGA-Ⅱ算法,能够获得更好的Pareto解集,有效地解决热连轧轧制规程多目标优化问题,改善了轧制能耗。 展开更多

关键词 多目标优化 非支配排序 量子位 实数编码 轧制规程

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基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法 被引量：11

3

作者 钱小毅 张宇献 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期202-212,共11页

受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性... 受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报。分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法。 展开更多

关键词 风力发电机 故障检测 动态特征矩阵 加权k近邻 动态阈值

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基于最优窗宽核密度估计的短期负荷区间预测 被引量：10

4

作者 赵兴昌 张宇献 邢作霞 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期56-61,共6页

针对确定性短期负荷预测难以满足电力需求中可变性决策问题,提出一种基于最优窗宽高斯核密度估计的短期负荷区间预测方法。该方法利用最小二乘支持向量机对负荷进行确定性预测,根据对历史负荷相对误差特征的统计分析,采用核密度估计方... 针对确定性短期负荷预测难以满足电力需求中可变性决策问题,提出一种基于最优窗宽高斯核密度估计的短期负荷区间预测方法。该方法利用最小二乘支持向量机对负荷进行确定性预测,根据对历史负荷相对误差特征的统计分析,采用核密度估计方法及最优窗宽选择,对各区域内的相对误差建立密度函数,实现短期负荷的区间预测。以浙江某地区的负荷数据为例,给出了不同置信度下的负荷区间预测,将所提出的方法与固定窗宽的负荷区间预测效果做比对,在相同置信度下所提出方法的区间覆盖率有明显提高并且区间宽度有所降低。 展开更多

关键词 短期负荷区间预测 核密度估计 最优窗宽 置信区间 最小二乘支持向量机

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基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类 被引量：9

5

作者 张宇献 董放 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第2期121-125,共5页

针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过... 针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过模糊C均值聚类算法对分段聚合近似曲线进行划分.将所提出的负荷分类法用于辽宁某地电力负荷数据分类中,结果表明,所提方法要优于传统分段聚合近似分类方法. 展开更多

关键词 电力负荷 小波阈值去噪 特征提取 聚合近似 加速粒子群 模糊聚类 相似性度量 负荷分类

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基于改进划分系数的模糊聚类有效性函数 被引量：9

6

作者 张宇献 刘通 +1 位作者 董晓 李松 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2014年第4期431-435,共5页

针对典型模糊聚类算法难以准确获取最佳聚类数的问题,提出了一种基于改进划分系数的模糊聚类有效性函数.在划分系数方法基础上,将类与类之间的分离性和类内的紧致性相结合,引入指数函数有效抑制噪声和孤立点数据对聚类有效性的影响.仿... 针对典型模糊聚类算法难以准确获取最佳聚类数的问题,提出了一种基于改进划分系数的模糊聚类有效性函数.在划分系数方法基础上,将类与类之间的分离性和类内的紧致性相结合,引入指数函数有效抑制噪声和孤立点数据对聚类有效性的影响.仿真实验将所提及的聚类有效性函数应用于模糊C均值聚类中,分别对两组自定义数据集和IRIS数据集进行了有效性验证,实验结果表明,本文提出的模糊聚类有效性函数能够准确划分最佳聚类数. 展开更多

关键词 模糊聚类 最佳聚类数 有效性函数 划分系数 分离性 紧致性 数据集 实验分析

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基于特征聚类数据划分的多神经网络模型 被引量：8

7

作者 张宇献 李松 董晓 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2013年第6期693-699,共7页

针对采用单个数据模型描述非线性系统时存在的鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征聚类数据划分的多神经网络建模方法.该方法通过构造特征函数对样本数据集进行聚类实现数据划分,划分后的子数据集采用径向基神经网络建立子模型,然后以总... 针对采用单个数据模型描述非线性系统时存在的鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征聚类数据划分的多神经网络建模方法.该方法通过构造特征函数对样本数据集进行聚类实现数据划分,划分后的子数据集采用径向基神经网络建立子模型,然后以总均方差最小为目标实现多神经网络模型的自适应加权,达到提高模型精确度和鲁棒性的目的.最后将所提出的多模型建模方法应用于非线性系统和纺织浆纱过程回潮率软测量建模中,并分别与单神经网络模型和等加权多神经网络进行比较.实验结果表明所建立的多神经网络模型的均方根误差和最大误差小于单神经网络模型和等加权多神经网络模型. 展开更多

关键词 非线性系统 多神经网络 数据划分 特征聚类 自适应加权

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基于等位基因的实数编码量子进化算法 被引量：7

8

作者 张宇献 钱小毅 +1 位作者 彭辉灯 王建辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2129-2137,共9页

为改善量子进化算法的早熟问题,提高算法搜索精度和收敛速度,提出了一种基于等位基因的实数编码量子进化算法。该算法以概率叠加的方式将实数变量按照等位基因进行编码,采用混合更新策略根据基因的"相对优良性"对等位基因进... 为改善量子进化算法的早熟问题,提高算法搜索精度和收敛速度,提出了一种基于等位基因的实数编码量子进化算法。该算法以概率叠加的方式将实数变量按照等位基因进行编码,采用混合更新策略根据基因的"相对优良性"对等位基因进行变尺度变异,在全局搜索与局部搜索平衡的前提下提高搜索速度,之后引入Hε门更新等位基因对应的概率幅度。最后利用Markov链证明了其全局收敛性。数值算例将所提及算法与量子进化算法和基于双链编码的量子遗传算法进行比较,验证了算法的收敛速度和求解精度,并将该算法应用于纺织浆纱工艺参数的优化问题,获得了良好的优化效果。 展开更多

关键词 量子进化算法 实数编码 等位基因 混合更新策略 收敛性分析

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基于多种群量子进化的区间二型模糊规则挖掘算法 被引量：7

9

作者 钱小毅 张宇献 +1 位作者 张志峰 王建辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期32-42,共11页

利用智能优化算法挖掘模糊分类规则能够解决模糊前件参数和无关项的组合优化问题,但也存在依赖初始规则以及更新过程无指导等缺陷,导致分类精度难以保证.为此,本文以二型模糊规则分类系统为框架,采用模糊聚类得到代表性样本并启发式的... 利用智能优化算法挖掘模糊分类规则能够解决模糊前件参数和无关项的组合优化问题,但也存在依赖初始规则以及更新过程无指导等缺陷,导致分类精度难以保证.为此,本文以二型模糊规则分类系统为框架,采用模糊聚类得到代表性样本并启发式的产生初始规则,以量子等位基因形式对规则进行编码生成多初始种群,根据基因的优良性,以变尺度变异操作实现等位基因的指导性进化.在此基础上,利用矛盾规则重构机制,提高模糊规则分类系统的精度.将所提出算法与FH–GBML–IVFS–Amp算法和GAGRAD算法进行了分类精度对比,并在不同噪声水平下,与C4.5算法、朴素贝叶斯分类器和BP神经网络进行分类鲁棒性比较,实验结果表明所提出算法具有较好分类精度与鲁棒性. 展开更多

关键词 基于模糊规则的分类系统 量子进化算法 多种群量子编码 变尺度变异 矛盾规则重构

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高等教育科教融合育人政策分析与思考

10

作者 张宇献 李东霖 徐卜一 《大学（研究与管理）》 2024年第7期173-176,共4页

文章以我国科教融合育人政策分析为研究对象,采用统计分析方法对国家和各省制定并出台的科教融合育人政策进行分析。通过对政府制定的众多科教融合政策文件的分析发现,其中最显著的问题是政策体系缺乏教学和科研评价机制的平衡,其导致... 文章以我国科教融合育人政策分析为研究对象,采用统计分析方法对国家和各省制定并出台的科教融合育人政策进行分析。通过对政府制定的众多科教融合政策文件的分析发现,其中最显著的问题是政策体系缺乏教学和科研评价机制的平衡,其导致高校过于侧重科研而忽视了教学。政策中亦存在功能耦合政策和自愿性政策方面的不足,限制了高校和科研机构之间更深层次的合作与融合。基于此,文章为科教融合政策提出完善和优化建议,在教学和科研评价方面,以推动更深层次的合作,提高创新能力。政策应更加注重自愿性和沟通性,以激发知识创新体系的活力,对我国高等教育的未来发展和创新人才培养具有积极的指导意义。 展开更多

关键词 科教融合 高等教育 育人政策 政策分析

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以“智能+驱动”为特色的专业建设探索与实践

11

作者 张宇献 李东霖 +1 位作者 王通 刘岩 《教育信息化论坛》 2024年第1期51-53,共3页

在国家大力推进一流本科教育、一流专业建设的背景下,各高校正积极应对挑战,针对已形成的人才培养架构,加快推进课程体系建设和教学改革,优化专业人才培养方案,深化教学研究和方法改革,以实现专业内涵式发展。在新工科工程教育理念提出... 在国家大力推进一流本科教育、一流专业建设的背景下,各高校正积极应对挑战,针对已形成的人才培养架构,加快推进课程体系建设和教学改革,优化专业人才培养方案,深化教学研究和方法改革,以实现专业内涵式发展。在新工科工程教育理念提出和一流专业建设背景下,沈阳工业大学自动化专业从培养模式、课程建设、实践教学和质量保障等方面进行创新改革,形成了以装备制造业人才需求为导向,以运行控制为特色方向,以智能制造为核心,以“智能+驱动”为目标的人才培养特色,取得阶段性成效,并作出未来规划,旨在为自动化专业等类似专业的课程教学改革提供参考。 展开更多

关键词 “智能+驱动” 自动化专业 人才培养

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基于多元融合的研究生国际化协同培养模式改革与实践

12

作者 张宇献 李东霖 《教育信息化论坛》 2024年第3期3-5,共3页

电气工程人才的培养应着眼于国际视野,推进国际化研究生教育培养理念,构建多元融合的研究生协同培养模式。以国际化研究生教育培养理念为基础,引入留学研究生,提升国内研究生的国际化培养水平。借助国内研究生培养的学术氛围,提高来华... 电气工程人才的培养应着眼于国际视野,推进国际化研究生教育培养理念,构建多元融合的研究生协同培养模式。以国际化研究生教育培养理念为基础,引入留学研究生,提升国内研究生的国际化培养水平。借助国内研究生培养的学术氛围,提高来华留学生的本土融入程度,增进课堂与校园学术氛围的融合度。实践表明,这一协同培养模式成功推动了高层次国际化人才的培养,提升了电气工程研究生培养整体质量,为人才培养的前沿探索提供了路径。 展开更多

关键词 多元融合 协同培养 国际化教育 引育结合

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考虑风电不确定性的风电储能混合系统协调优化计算 被引量：5

13

作者 徐虹卿 张宇献 邢作霞 《电器与能效管理技术》 2019年第9期53-59,70,共8页

风电大规模接入使得电网的运行模式和方式发生重大改变,同时风电的随机性和间歇性特点导致电网调峰能力不足,引发大量弃风现象。针对此问题,以风电储能混合系统为例,建立了以弃风量最小为目标的风电储能混合系统协调优化模型,采用蒙特... 风电大规模接入使得电网的运行模式和方式发生重大改变,同时风电的随机性和间歇性特点导致电网调峰能力不足,引发大量弃风现象。针对此问题,以风电储能混合系统为例,建立了以弃风量最小为目标的风电储能混合系统协调优化模型,采用蒙特卡罗积分将带有风电不确定项的优化目标函数转化为有效目标函数,消除风电的不确定性因素影响。优化过程中引入低偏差序列的拟蒙特卡罗法改善样本分布的均匀性,更加精确计算有效目标函数,通过鲁棒优化算法搜索协调优化模型的最优解。对比试验表明,协调优化计算方法在风力发电功率不确定情况下能够有效减少弃风,达到消纳风电的目的。 展开更多

关键词 风电储能混合系统 风电消纳 风电不确定性 协调优化模型 拟蒙特卡罗

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有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统 被引量：5

14

作者 张宇献 郭佳强 +1 位作者 钱小毅 王建辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1743-1755,共13页

现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输... 现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统模型,在自适应模糊推理系统的基础上,引入激励强度转移矩阵和结论影响矩阵,采用基于高氏距离的减法聚类辨识模型结构,通过混合学习算法训练模型参数,使数值与分类混合数据对模糊规则的前后件参数同时产生作用,共同影响模型输出.仿真实验分析了分类数据对模型规则后件的作用以及结构辨识算法对模糊规则数的影响,与其他几种混合数据建模方法对比表明本文所提出的模型具有较高的预测精度和计算效率. 展开更多

关键词 自适应模糊推理系统 结构辨识 激励强度转移矩阵 后件影响矩阵 混合属性数据

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基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法 被引量：5

15

作者 张宇献 陈向文 钱小毅 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第1期61-66,共6页

针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函... 针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度. 展开更多

关键词 分类规则挖掘 双链量子实数编码 解空间变换 量子旋转门 量子变异 分类精度 鲁棒性分析 显著性检验

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基于混合输入模糊神经网络的风力发电机异常监测 被引量：5

16

作者 张宇献 郑研 +1 位作者 钱小毅 MOHAMMED Gendeel 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期799-807,共9页

风力发电机工作环境恶劣致使故障频发,常规异常监测方法存在监测参数单一、误报率高等问题。将风力发电机运行工况作为分类变量引入混合输入模糊神经网络,建立风力发电机关键参数的正常行为模型,计算在线运行数据与正常行为模型的残差,... 风力发电机工作环境恶劣致使故障频发,常规异常监测方法存在监测参数单一、误报率高等问题。将风力发电机运行工况作为分类变量引入混合输入模糊神经网络,建立风力发电机关键参数的正常行为模型,计算在线运行数据与正常行为模型的残差,通过残差建立多元高斯分布模型,并利用高斯概率密度的等高线设定异常状态阈值。实验以5 MW海上风力发电机基准模型为例,建立多输入多输出模型对发电机输出功率和转子转速进行异常监测。对比实验结果表明,该方法的发电机输出功率和转子转速异常状态识别正确率优于其他对比方法。 展开更多

关键词 风力发电机 异常监测 混合输入模糊神经网络 参数辨识 残差高斯分布

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基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法 被引量：5

17

作者 张宇献 彭辉灯 王建辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2555-2562,共8页

针对传统聚类算法处理混合属性数据聚类质量不高且聚类结果可视化差的问题,提出了基于异构值差度量的自组织映射混合属性数据聚类算法。该算法以自组织映射神经网络为框架,采用基于样本概率的异构值差度量混合属性数据的相异性。利用分... 针对传统聚类算法处理混合属性数据聚类质量不高且聚类结果可视化差的问题,提出了基于异构值差度量的自组织映射混合属性数据聚类算法。该算法以自组织映射神经网络为框架,采用基于样本概率的异构值差度量混合属性数据的相异性。利用分类特征项在Voronoi集合中出现频率作为分类属性数据参考向量更新规则的基础,通过混合更新规则实现数值属性和分类属性数据规则的更新。利用UCI公共数据库中的分类属性和混合属性数据集来测试所提出的聚类算法,并与SOM算法和kprototypes、SBAC、KL-FCM-GM算法进行比较。最后将所提出的聚类算法应用于轮式移动机器人的运动状态分析,获得了较好的聚类效果。 展开更多

关键词 聚类 自组织映射 异构值差度量 混合属性 混合更新规则

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基于量子进化在线序贯极限学习机的变桨系统故障检测 被引量：3

18

作者 李强 张宇献 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期44-51,共8页

针对复杂工况下风电机组变桨系统故障检测问题,采用在线序贯极限学习机建立变桨系统状态监测模型,利用ReliefF算法进行模型的特征选择,通过量子进化算法优化在线序贯极限学习机的超参数集,并引入马氏距离函数计算变桨系统状态监测模型... 针对复杂工况下风电机组变桨系统故障检测问题,采用在线序贯极限学习机建立变桨系统状态监测模型,利用ReliefF算法进行模型的特征选择,通过量子进化算法优化在线序贯极限学习机的超参数集,并引入马氏距离函数计算变桨系统状态监测模型的残差,判断风电机组变桨系统的异常。以辽宁某风电场1.5 MW双馈风电机组变桨系统为例,将所提出的模型分别与粒子群优化极限学习机、粒子群优化支持向量机、随机权神经网络、极限学习机和反向传播神经网络模型进行对比,结果表明所提出的模型精度优于其他模型,所提方法的故障检测正确率高于3σ阈值法和核主成分分析方法。 展开更多

关键词 风电机组 故障检测 状态监测 变桨系统 在线序贯极限学习机 量子进化算法

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计及可靠性的风光储混合系统优化配置策略 被引量：4

19

作者 栾德利 张宇献 《电器与能效管理技术》 2020年第11期95-102,共8页

针对高比例风光储混合系统中风、光原动力的随机性和间歇性影响系统输出功率大幅度波动问题,提出计及可靠性的风光储混合系统优化配置策略。根据系统分配、负荷分配和设备利用率定义无量纲可靠性综合指标,采用机会约束规划克服风电和光... 针对高比例风光储混合系统中风、光原动力的随机性和间歇性影响系统输出功率大幅度波动问题,提出计及可靠性的风光储混合系统优化配置策略。根据系统分配、负荷分配和设备利用率定义无量纲可靠性综合指标,采用机会约束规划克服风电和光伏输出功率不确定性影响,利用改进NSGA-II算法实现风光储混合系统容量优化配置。利用PSCAD仿真软件搭建风光储混合系统模型,将所提出方法与采用NSGA-II算法进行优化配置方法进行对比。实验结果表明,所提方法能够很大程度地改善风、光的不确定性对系统输出功率影响。 展开更多

关键词 风光储混合系统 容量优化配置 可靠性 机会约束规划 NSGA-II

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具有执行器饱和特性的不确定系统预测控制器设计 被引量：2

20

作者 张宇献 刘民 王建辉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期217-220,225,共5页

针对具有执行器饱和特征的不确定系统,提出了一种带有状态观测器的新型预测控制器设计方法.该方法在滚动优化的每一步,采用带有饱和特性的反馈控制结构得到一个最优控制律,使无穷时域性能指标最小.考虑在状态不完全已知的情况下,设计了... 针对具有执行器饱和特征的不确定系统,提出了一种带有状态观测器的新型预测控制器设计方法.该方法在滚动优化的每一步,采用带有饱和特性的反馈控制结构得到一个最优控制律,使无穷时域性能指标最小.考虑在状态不完全已知的情况下,设计了带有状态观测器的预测控制器,并通过观测器参数调整使闭环系统渐近稳定.通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性. 展开更多

关键词 预测控制 状态观测器 执行器饱和 不确定性 线性矩阵不等式

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