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基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略 被引量:26
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作者 徐岩 张荟 孙易洲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期45-53,共9页
为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特... 为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特点。在建立的光储系统与负荷特性模型基础上研究故障恢复策略,首先对配电网进行动态孤岛划分,利用光储系统对孤岛内负荷进行可靠恢复,保证用户侧需求度高的负荷优先恢复,然后以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,运用变异粒子群算法得到孤岛与主网配合的配电网综合恢复策略,提高了主动配电网可靠性。最后,采用IEEE 33节点系统进行算例分析,结果验证了模型与恢复策略的优越性。 展开更多
关键词 主动配电网 孤岛划分 故障恢复 光储系统 变异粒子算法
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基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制研究 被引量:24
2
作者 花赟昊 朱武 +3 位作者 靳一奇 花明 王世萱 焦哲晶 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期219-225,共7页
针对局部遮阴(PSC)时,光伏阵列输出P-U曲线出现多峰值现象,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部最优解,无法追踪到全局最优解的问题,该文提出基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制方法。在粒子群算法寻优过程中同步调整学习因子... 针对局部遮阴(PSC)时,光伏阵列输出P-U曲线出现多峰值现象,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部最优解,无法追踪到全局最优解的问题,该文提出基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制方法。在粒子群算法寻优过程中同步调整学习因子与惯性权重,以提高算法收敛速度与精度,同时引入变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法的全局寻优能力。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在均匀光照,静态、动态局部遮阴条件下,均能快速准确的追踪到最大功率点,其收敛速度更快,稳态精度更高。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点追踪 局部遮阴 变异粒子算法
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基于变异粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究 被引量:22
3
作者 王立乔 鲍利斌 孙孝峰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期743-751,共9页
提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法... 提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法进行的仿真和试验可证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 局部阴影遮挡光伏阵列 最大功率点跟踪 变异粒子算法 全局寻优 局部最优解
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基于响应面方法的碳纤维蜂窝板有限元模型修正 被引量:14
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作者 秦玉灵 孔宪仁 罗文波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期71-76,86,共7页
蜂窝板是一种特殊的高强度轻质复合材料,在卫星等航天器结构中应用广泛。MSC/NASTRAN和ANSYS等大型通用有限元软件中没有蜂窝结构单元库,只能用蜂窝板等效结构参数进行计算,等效过程中的简化导致有限元计算结果与试验测量值之间存在差... 蜂窝板是一种特殊的高强度轻质复合材料,在卫星等航天器结构中应用广泛。MSC/NASTRAN和ANSYS等大型通用有限元软件中没有蜂窝结构单元库,只能用蜂窝板等效结构参数进行计算,等效过程中的简化导致有限元计算结果与试验测量值之间存在差异。基于响应面的模型修正方法可以避免每次迭代都调用有限元程序,提高计算效率。依据三明治夹芯板理论计算蜂窝芯等效结构参数,用ANSYS中的SHELL91单元建立多铺层碳纤维蜂窝板模型,用基于均匀设计的试验设计方法进行试验设计,获得蜂窝板在各因素和水平下的试验数据,构造二次多项式响应面,并用带变异算子的改进粒子群算法对蜂窝芯结构等效参数进行修正,修正后参数代入有限元模型,能有效改善模型计算质量。 展开更多
关键词 蜂窝板 响应面方法 三明治夹芯板理论 均匀设计 变异粒子算法
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基于MPSO-MLE的变电站设备异常声源定位方法 被引量:14
5
作者 张瑶 罗林根 +2 位作者 王辉 盛戈皞 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3145-3153,共9页
变电站电力设备的可听声信号中包含着丰富的振动、放电等信息,对电力设备声音信号的定位及分析是实现设备运行状态评估及故障诊断的有效手段之一。针对变电站全站设备,实现对设备异常声音信号的快速巡检及定位可有效地提升设备故障检测... 变电站电力设备的可听声信号中包含着丰富的振动、放电等信息,对电力设备声音信号的定位及分析是实现设备运行状态评估及故障诊断的有效手段之一。针对变电站全站设备,实现对设备异常声音信号的快速巡检及定位可有效地提升设备故障检测效率。为此基于非接触式声音传感器阵列,从统计分析的角度出发提出了利用极大似然估计法对全站电力设备声源进行定位的方法,并利用变异的粒子群优化算法降低运算量,实现了低信噪比环境下的设备故障声源高效精确定位。仿真分析及实验室测试表明,所提出的设备异常声源定位方法及系统在低信噪比环境中其定位误差比MUSIC方法降低约30%,可快速、有效地定位设备异常声源,为后续设备故障精确定位及诊断提供参考。 展开更多
关键词 电力设备 可听声 最大似然估计 变异粒子算法 定位
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灰色变异粒子群算法在公交客流量预测中的应用 被引量:5
6
作者 米根锁 梁利 杨润霞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期104-110,共7页
由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客... 由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客流量,提高公交客流量预测精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,此组合预测模型的预测精度优于单一的灰色预测模型,也优于其他几种常用预测算法,能很好地预测公交客流量,为公交系统的决策规划提供了可靠的科学数据。 展开更多
关键词 灰色模型 变异粒子算法 公交客流量 预测
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基于Kriging模型的注塑工艺稳健优化 被引量:5
7
作者 李培健 周雄辉 柳伟 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期105-111,共7页
为降低薄壁注塑件的翘曲变形,提出了基于Kriging模型的工艺稳健优化方案。特别地,研究并提出了基于变异粒子群算法的Kriging模型建立与优化算方法,建立了注塑工艺参数和翘曲变形之间的Kriging模型。通过实验设计、CAE仿真结果数据建立起... 为降低薄壁注塑件的翘曲变形,提出了基于Kriging模型的工艺稳健优化方案。特别地,研究并提出了基于变异粒子群算法的Kriging模型建立与优化算方法,建立了注塑工艺参数和翘曲变形之间的Kriging模型。通过实验设计、CAE仿真结果数据建立起Kriging模型,并结合变异粒子群算法实现了工艺的优化设计。在此基础上,为减少工艺参数波动对注塑件质量的影响,建立了注塑成型的6 Sigma稳健优化设计方法,提高了工艺的稳健性与可靠度。以汽车出风口壳体为计算用例,结果表明,基于Kriging模型与变异粒子群算法的工艺稳健优化策略在小样本情况下能够得到较高质量的稳健优化参数组合。 展开更多
关键词 翘曲 KRIGING模型 变异粒子算法 稳健优化
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SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型
8
作者 刘奇 梁智昊 訾建潇 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期72-85,共14页
【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水... 【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水裂隙带高度的主要影响因素,搜集200例导水裂隙带高度实测样本作为模型数据集。首先,采用自适应高斯噪声过采样方法(synthetic minority over-sampling technique for regression with Gaussian noise,SMOGN)对原始数据集进行过采样,结合8折交叉验证,将平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和决定系数(R2)作为回归模型评价指标,确定最优的BP神经网络结构,然后采用变异粒子群优化算法(mutation particle swarm optimization,MPSO),对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后将优化后的预测模型进行工程现场应用。【结果和结论】结果表明:该数据集下,BP神经网络采用Huber loss和Adam一阶优化算法,训练速度和稳定性均得到提升,最优激活函数为Tanh,最优隐藏层节点数为12。当MPSO种群数量为50时,模型性能最好,经过SMOGN过采样和MPSO超参数优化,最终训练集的EMA为0.163,ERMS为0.216,R2为0.948,验证集的EMA为0.260,ERMS为0.341,R2为0.901。在现场应用中模型预测的相对误差均在9%以下。结果表明结合SMOGN技术和MPSO超参数优化技术,显著提高了模型的稳定性和泛化性能,改善了样本分布特征,提高了样本利用效率和模型预测效果,对导水裂隙带高度模型的训练和预测具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 煤矿防治水 回归过采样 导水裂隙带 高度预测 变异粒子算法 模型优化
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基于变异粒子群算法的微网群能量管理策略 被引量:3
9
作者 杨轶凡 江道灼 +2 位作者 阮闯 陈杰涛 于悦 《电子技术(上海)》 2018年第11期38-43,共6页
微网群是未来微网并网的发展方向。对此,文章提出了一种基于功率交换单元和能量池的微网群结构并研究其能量优化管理问题,首先对该拓扑结构及其中的功率交换单元与能量池进行了说明。接着,推导了微网群优化的数学模型。然后,考虑经济和... 微网群是未来微网并网的发展方向。对此,文章提出了一种基于功率交换单元和能量池的微网群结构并研究其能量优化管理问题,首先对该拓扑结构及其中的功率交换单元与能量池进行了说明。接着,推导了微网群优化的数学模型。然后,考虑经济和安全运行等指标选取了运行成本最小化为优化目标,并采用基于变异粒子群算法的优化方法求解所建立的优化模型。最后,以三个微网组成的微网群为例,对所构建的优化模型和采用的求解方法进行说明,并分析了该优化策略的应用对微网群经济性和可靠性的影响。 展开更多
关键词 功率交换单元 能量池 微网 变异粒子算法
原文传递
变异粒子群算法实现模拟电路模糊组识别 被引量:1
10
作者 蒋荣华 龙兵 王厚军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1266-1270,共5页
针对常规三角分解方法计算模拟电路规范模糊组和可测试值存在误差的问题,提出一种基于测试矩阵基向量的变异粒子群算法.该算法分析了电路的各阶规范模糊组参数成分,根据粒子速度和位置初始化找到所有二阶模糊组,由低阶模糊组确定高阶模... 针对常规三角分解方法计算模拟电路规范模糊组和可测试值存在误差的问题,提出一种基于测试矩阵基向量的变异粒子群算法.该算法分析了电路的各阶规范模糊组参数成分,根据粒子速度和位置初始化找到所有二阶模糊组,由低阶模糊组确定高阶模糊组的构成参数,通过粒子速度变异找到所有规范模糊组.实例验证表明:该算法不通过三角分解就能够找出所有的规范模糊组,提高了计算精度,同时也降低了计算复杂度. 展开更多
关键词 规范模糊组 粒子优化 测试性 变异粒子算法
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基于变异粒子群算法的字符串型测试数据生成 被引量:2
11
作者 李刚 于磊 +2 位作者 孙回回 张兴隆 侯韶凡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期252-256,279,共6页
基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群... 基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群后,采用粒子群算法使种群在趋近最优个体的过程中实现进化,并以一定的概率对种群中的个体进行变异操作,以避免进化过程陷入局部最优。为了有效地指导种群进化过程,对经典适应度函数中分支距离的计算方法进行改进,使其适用于含有字符串型参数的程序。实验结果表明,该方法具有较高的成功率和稳定性,且能明显提升测试数据生成效率。 展开更多
关键词 测试数据生成 字符串型数据 分支距离 变异粒子算法
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灰色变异粒子群在铁路解编量预测中的应用 被引量:1
12
作者 米根锁 梁利 杨润霞 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期250-253,共4页
为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的... 为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的预测精度和可行性,且与传统的灰色预测模型进行比较。结果表明,灰色变异粒子群组合预测模型对铁路解编作业量预测明显优于传统的灰色预测模型。运用该模型预测未来铁路的解编作业量,以对铁路编组站进行合理编制和检查运营计划,从而为编组站规划和设计提供理论依据。 展开更多
关键词 灰色预测 变异粒子算法 编组站 解编作业量
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蜂巢状有源配电网优化调度技术研究
13
作者 杨泽知 《通信电源技术》 2023年第14期69-71,共3页
在风能、太阳能等可再生清洁能源大规模开发与利用的背景下,微电网与分布式接入技术的迅速发展推动了由传统无源电力网络向分布式有源电力网络的转型,促进了电力系统市场化、智能化技术的研究与发展。提出一种新型的分布式有源配电网优... 在风能、太阳能等可再生清洁能源大规模开发与利用的背景下,微电网与分布式接入技术的迅速发展推动了由传统无源电力网络向分布式有源电力网络的转型,促进了电力系统市场化、智能化技术的研究与发展。提出一种新型的分布式有源配电网优化调度技术,该技术充分发挥分布式电源的灵活运行特性,并建立了多目标蜂巢状有源配电网优化调度模型,提出一种变异粒子群算法对多目标蜂巢状有源配电网优化调度模型进行了求解。所提调度技术在保证配电网安全稳定运行的前提下降低了有源配电网调度成本,并提高了有源配电网的供电效率和可靠性。 展开更多
关键词 蜂巢状有源配电网 变异粒子算法 分布式优化
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灰色变异粒子群算法在电力负荷预测中的应用
14
作者 梁宽裕 梁利 《计算机系统应用》 2014年第4期173-177,共5页
由于电力负荷量是电力系统发展的基础,因此提高电力负荷量预测的准确性有利于电力系统的快速发展.本文利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出了灰色变异粒子群组合预测模型来预测电力负荷... 由于电力负荷量是电力系统发展的基础,因此提高电力负荷量预测的准确性有利于电力系统的快速发展.本文利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出了灰色变异粒子群组合预测模型来预测电力负荷量,提高了电力负荷预测的精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析.结果表明,此组合预测模型的精度优于单一的灰色预测模型,且优于其他几种预测算法,该组合模型能很好地预测电力负荷量,为电力系统的决策和发展提供了可靠的科学数据. 展开更多
关键词 灰色模型 变异粒子算法 电力负荷 预测
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基于变异粒子群算法的局部阴影光伏阵列MPPT研究
15
作者 沈攀 付波 《通信电源技术》 2020年第6期7-9,共3页
在局部阴影情况下,光伏阵列的P-U特性曲线呈现出多个极值点的现象,此时传统的MPPT算法容易陷入局部极值点,不能准确地跟踪到全局最大功率点,造成光伏系统能量的损失。针对这个问题,本文提出一种改进型粒子群算法,通过在粒子群算法中引... 在局部阴影情况下,光伏阵列的P-U特性曲线呈现出多个极值点的现象,此时传统的MPPT算法容易陷入局部极值点,不能准确地跟踪到全局最大功率点,造成光伏系统能量的损失。针对这个问题,本文提出一种改进型粒子群算法,通过在粒子群算法中引入变异机制,可有效增强其全局寻优能力,使改进后的算法具有比传统MPPT算法更优的跟踪精度。最后分别采用传统的扰动观测法与变异粒子群算法在相同条件下进行仿真对比,仿真结果表明,本文提出的算法在局部阴影情况下能准确快速地跟踪到光伏阵列的全局最大功率点,验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 光伏阵列 局部阴影 最大功率点跟踪 变异粒子算法
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基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导 被引量:23
16
作者 牛利勇 张帝 +3 位作者 王晓峰 姜久春 张维戈 黄梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期63-68,共6页
通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改... 通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。 展开更多
关键词 电动出租车 充电引导 设备利用率 自适应变异粒子算法
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基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测 被引量:21
17
作者 徐峰 范春菊 +2 位作者 徐勋建 李丽 倪佳筠 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1388-1395,1416,共9页
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理... 滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理论支撑且分解个数可控的变分模态分解算法应用于位移时间序列分解,以获得滑坡位移子序列.将自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)相结合,构建AMPSO-SVM位移预测耦合模型.运用耦合模型对分解所得位移子序列分别进行预测,然后重构子序列预测结果得到总位移预测值.以三峡库区白水河滑坡XD1监测点为例,针对2007~2012年监测数据,设置不同情景以验证所提出预测模型的有效性及稳定性.实例分析表明,基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型对于滑坡位移的预测性能优于BP神经网络预测模型和网格搜索优化的SVM模型,在滑坡位移预测中有良好的理论基础及工程应用价值. 展开更多
关键词 变分模态分解 滑坡 位移预测 自适应变异粒子算法(AMPSO) 支持向量机(SVM)
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基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模 被引量:20
18
作者 栗然 唐凡 +2 位作者 刘英培 柯拥勤 张孝乾 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期22-27,共6页
风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双... 风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。 展开更多
关键词 双馈风电机组 参数辨识 暂态参数 稳态参数 自适应变异粒子算法 试测法 等值建模
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基于GIS坐标布局的配电单线图自动成图技术 被引量:16
19
作者 周昊程 孟进 朱红明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期145-150,共6页
以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元... 以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元分布均匀"的优化目标进行多目标优化建模,利用带线性递减策略的柯西变异粒子群算法进行优化布局,实现了兼顾灵活通用与布局美观的配电单线图自动成图,并生成可缩放矢量图形(SVG)格式文件与专网移动设备共享,以满足配电网运检业务的需要。 展开更多
关键词 地理信息系统坐标 配电单线图 四参数法 IEC 61968 多目标优化 线性递减策略 柯西变异粒子算法 自动成图
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基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法 被引量:13
20
作者 王一镜 罗广恩 +1 位作者 王陈阳 李爽 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期156-164,共9页
[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分... [目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性。[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3%,对比GA-BP-GA方法和PSOBP-GA方法分别减少25.4%和17.9%,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳。[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考。 展开更多
关键词 结构优化 BP神经网络 自适应变异粒子算法 遗传算法 车渡船跳板
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