随着人类对动物或细菌等群体行为的深入研究,归纳出了许多基于生物智能的算法,这些算法能够解决一些无法在定义域内直接寻找到最优值的凸优化问题,是目前求解最优化问题的关键方法,但此类算法求解最优值过程中各有不足之处。本文针对黏...随着人类对动物或细菌等群体行为的深入研究,归纳出了许多基于生物智能的算法,这些算法能够解决一些无法在定义域内直接寻找到最优值的凸优化问题,是目前求解最优化问题的关键方法,但此类算法求解最优值过程中各有不足之处。本文针对黏菌优化算法(SMA)进行改进,引入权重更新和替换反正切函数为指数函数控制算法中关键参数这两种策略,在基准测试函数中得到结论,有效解决 SMA 算法在 3 个不同类型的基准函数中易陷入局部最优、收敛速度慢等瓶颈问题,提高了黏菌优化算法的收敛精度和速度,加强了全局搜索能力,在解决工程实际问题上,具有较高实际应用价值。展开更多
文摘随着人类对动物或细菌等群体行为的深入研究,归纳出了许多基于生物智能的算法,这些算法能够解决一些无法在定义域内直接寻找到最优值的凸优化问题,是目前求解最优化问题的关键方法,但此类算法求解最优值过程中各有不足之处。本文针对黏菌优化算法(SMA)进行改进,引入权重更新和替换反正切函数为指数函数控制算法中关键参数这两种策略,在基准测试函数中得到结论,有效解决 SMA 算法在 3 个不同类型的基准函数中易陷入局部最优、收敛速度慢等瓶颈问题,提高了黏菌优化算法的收敛精度和速度,加强了全局搜索能力,在解决工程实际问题上,具有较高实际应用价值。
文摘随着多能源混合储能技术的快速发展,氢电混合储能系统将成为解决可再生能源并网发电间歇性、波动性问题的重要途径。运用热力学原理推导了质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)电解制氢的输出电压,建立了符合制氢电压输出特性的电化学模型;然后,分析了氢电混合储能微网的典型架构,提出了考虑蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)的指数型下垂控制策略,在维持微网母线电压稳定的同时,解决了蓄电池并联充放电的SOC均衡问题;最后,结合光伏和电解制氢单元的适应性控制方法,根据蓄电池充放电状态将微网划分为4种工作模式,并进行了仿真分析。结果表明考虑蓄电池SOC的指数型下垂控制策略能够控制微网实现工作模式之间平滑过渡,当光伏发电供能产生变化时,可进行适应性功率分配,有效提升了系统经济性与能源利用效率。
