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基于粒子群算法的压水堆核电机组回热系统优化 被引量：8
1
作者 周兰欣 李飞 +1 位作者 付文锋 王庆五 《热力发电》 CAS 北大核心 2014年第9期5-11,共7页
针对核电机组二回路系统的特点,经过推导构造了通用型核电机组热经济性计算框架。据此,选择循环热效率作为优化目标,抽汽压力作为优化变量,建立了通用型核电机组回热系统优化模型。以某压水堆核电900MW机组为例,将自适应权重粒子群(AWP... 针对核电机组二回路系统的特点,经过推导构造了通用型核电机组热经济性计算框架。据此,选择循环热效率作为优化目标,抽汽压力作为优化变量,建立了通用型核电机组回热系统优化模型。以某压水堆核电900MW机组为例,将自适应权重粒子群(AWPSO)算法应用于核电二回路给水回热分配优化。计算结果表明,该算法具有良好的收敛性和搜索性,其优化结果优于传统方法和原设计方案,为压水堆核电机组二回路回热系统优化设计提供了一种便捷的方法。 展开更多
关键词 压水堆 核电机组 核电二回路 回热系统 给水回热分配 awpso算法
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圆锥型场源瞬变电磁数据AWPSO算法优化反演 被引量：5
2
作者 黄刚 杨海燕 +6 位作者 余国锋 李锋平 彭峰 焦俊俊 刘建鹏 张华 顾艳艳 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2021年第4期1521-1530,共10页
瞬变电磁圆锥型场源装置有效的减小了线圈间的电感,提高了小装置探测地下浅层的分辨率,但常规反演方法需给定初始模型且反演精度不高.针对瞬变电磁法反演计算问题,通过对粒子群优化算法(PSO)和神经网络算法(BP)分析研究,改进了一种基于... 瞬变电磁圆锥型场源装置有效的减小了线圈间的电感,提高了小装置探测地下浅层的分辨率,但常规反演方法需给定初始模型且反演精度不高.针对瞬变电磁法反演计算问题,通过对粒子群优化算法(PSO)和神经网络算法(BP)分析研究,改进了一种基于神经网络算法Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法.采用标准测试函数对算法进行试算,建立多个理论层状地质模型对该算法进行理论验证,最后在地质资料已知地区开展现场实验.计算结果表明,新提出的算法具有更高的全局搜索寻优能力和收敛速度快、计算精度高,且不需要给定初始模型;实验结果显示实测数据反演结果与高密度电法探测结果吻合,证明该算法能够对瞬变电磁探测数据进行反演计算且精度较高,可以在同类型的浅层探测任务中提供参考. 展开更多
关键词 瞬变电磁法 圆锥型场源 PSO算法 awpso算法 高密度电法 反演
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Clough-Penzien功率谱模型参数的识别与统计建模及应用 被引量：1
3
作者 丁佳伟 吕大刚 曹正罡 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1204-1215,共12页
地震动的Clough-Penzien功率谱(简称“C-P谱”)模型具有明确的物理意义,但是该模型需要识别的参数较多;而普通最小二乘(OLS)算法存在对数据的非线性识别初始值选择要求高、无法快速有效实现对大批量参数的精确识别等缺点。本文采用自适... 地震动的Clough-Penzien功率谱(简称“C-P谱”)模型具有明确的物理意义,但是该模型需要识别的参数较多;而普通最小二乘(OLS)算法存在对数据的非线性识别初始值选择要求高、无法快速有效实现对大批量参数的精确识别等缺点。本文采用自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法,基于典型的地震记录对C-P谱模型参数进行识别。结果表明:AWPSO算法识别的精度相比于OLS算法至少提升2.3%,且在计算效率方面具有较大的提升。从地震记录数据库中挑选出4159条地震记录,按照建筑抗震设计规范中的场地分类标准对其分组,采用AWPSO算法对各类场地的C-P谱模型参数进行识别和统计。采用K-S检验、A-D检验及AIC准则,确定了各参数的最优概率分布模型,并进一步计算了各参数之间的相关系数,建立了C-P谱模型的联合概率密度函数。采用Latin超立方抽样方法,得到了场地的统计抽样C-P谱模型,与规范转换的功率谱进行了对比分析,利用功率谱迭代修正的人工地震动合成方法,生成了具有场地特性的人工地震记录。 展开更多
关键词 地震动合成 参数识别 统计建模 Clough-Penzien功率谱 awpso算法
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基于P-AWPSO算法的全钒液流电池储能系统功率分配 被引量：7
4
作者 邱亚 李鑫 +1 位作者 陈薇 段泽民 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期500-510,共11页
为了提高全钒液流电池储能系统的效率,促进其高效利用,提出基于P-AWPSO(priority-adaptive weight particle swarm optimization)的功率分配策略。首先给出包含折损成本、损耗率及电池荷电状态(state of charge,SOC)一致性的多目标优化... 为了提高全钒液流电池储能系统的效率,促进其高效利用,提出基于P-AWPSO(priority-adaptive weight particle swarm optimization)的功率分配策略。首先给出包含折损成本、损耗率及电池荷电状态(state of charge,SOC)一致性的多目标优化模型以及4个评价全钒液流电池储能系统功率分配的指标;然后采用P-AWPSO算法进行求解,该算法采用"先选择单元后功率分配"的思路,即先根据优先级选择参与本次功率分配的储能单元,然后在选定的储能单元内进行功率分配;最后将算法用于两个算例的仿真中,并与传统功率分配算法进行了对比。通过仿真表明,该策略能够实现全钒液流电池储能系统的功率分配,减少电池充放电次数,降低电池运行成本,提高工作效率。 展开更多
关键词 全钒液流电池 电池储能系统 功率分配 P-awpso算法 多目标优化
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