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题名模糊布谷鸟算法在风电机组变桨自抗扰控制中的应用
被引量：6
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作者
田黄田
谢源
施铃丽
刘浩
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机构
上海电机学院电气学院
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出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期222-229,共8页
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基金
国家自然科学基金(61374136,11304200)
上海市科学技术委员会科研项目(17DZ1201200)。
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文摘
针对自抗扰控制器存在参数众多整定难度大这一明显缺点,提出通过智能算法来实现参数的自动整定。分析布谷鸟算法的原理及步骤,利用模糊逻辑优化布谷鸟算法的种群多样性并改善其收敛速度,为实现自抗挠控制(ADRC)参数的自整定,将优化改善后的模糊布谷鸟算法应用到参数整定过程中。通过仿真试验,验证通过模糊布谷鸟算法自动整定ADRC参数的可行性,并就整定ADRC参数的过程与粒子群算法及常规布谷鸟算法进行对比验证。仿真结果表明,模糊布谷鸟算法整定ADRC参数的过程更加迅速,且整定后的ADRC能较好满足风力发电机变桨距控制要求,可有效维持风电机组输出功率的稳定性。
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关键词
风电机组
人工智能
模糊逻辑
变桨控制
自抗扰控制器
模糊布谷鸟算法
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Keywords
wind turbines
artificial intelligence
fuzzy logic
pitch control
active disturbance rejection controller
fuzzy cuckoo search algorithm
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分类号
TM315
[电气工程—电机]
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题名基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究
被引量：20
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作者
徐勇戈
宋伟雪
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《生态经济》
北大核心
2019年第11期37-41,共5页
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基金
陕西省教育厅高校哲学社会科学重点研究基地项目“基于BIM的陕西省建筑业项目综合交付模式与精益建设研究”(13J028)
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文摘
科学预测建筑业碳排放对建筑的低碳发展具有重要意义。论文应用模糊布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型对建筑业碳排放预测问题展开研究:首先构建建筑业碳排放测算模型,通过灰色关联度模型筛选建筑业碳排放的影响因素,在此基础上建立建筑业碳排放的模糊布谷鸟搜索算法优化的支持向量机(FCS-SVM)预测模型对建筑业碳排放进行预测。研究结果表明,FCS-SVM建筑业碳排放预测模型的精度高于BP神经网络预测模型以及混沌粒子群算法优化的BP神经网络(CPSO-BP)预测模型。
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关键词
建筑业碳排放
预测
模糊布谷鸟搜索算法
支持向量机
BP神经网络
CPSO-BP
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Keywords
carbon emissions in construction industry
prediction
fuzzy cuckoo search algorithm
support vector machine
BP neural network
CPSO-BP
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分类号
F062.2
[经济管理—政治经济学]
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