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题名家庭智能用电任务调度优化模型及其算法研究
被引量：22
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作者
陆青
郁浩
冷亚军
侯建朝
谢品杰
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机构
上海电力学院经济与管理学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第13期3826-3836,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(51507099,71601109)
上海市教育委员会科研创新资助项目(14YS094)
“电气工程”上海市Ⅱ类高原学科资助项目~~
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文摘
针对家庭负荷的优化调度,提出了一种家庭智能用电任务调度优化模型。根据不同家电设备的用电特点,采用集合论语言对不同用电任务进行描述定义,建立以负荷峰值、用电费用为优化目标,以家庭负荷特性及运行状态为约束的多目标优化问题。提出了基于混合编码遗传算法的求解算法,算法中针对不同用电任务分别设计了不同的算法编码及算法操作策略,实现对家庭智能用电任务调度问题的单目标和多目标优化求解。通过家庭用电任务模拟算例对该算法性能进行了验证,结果表明该算法能够较好地实现家庭用电任务的优化调度。
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关键词
智能用电
调度优化
集合论
混合编码遗传算法
多目标优化
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Keywords
smart electricity consumption
scheduling optimization
set theory
hybrid encoding genetic algorithm
multi-objective optimization
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分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于HGANN的全方位推进器运动学正解研究
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作者
刘胜
宋佳
葛亚明
郑秀丽
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《中国造船》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期115-122,共8页
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文摘
针对潜器全方位推进器的调距机构运动学位置正解求解高度非线性、计算速度慢、准确率低的特点,提出了一种改进的混合编码遗传神经网络算法(HGANN)。算法兼具了遗传算法的全局寻优能力和神经网络对于非线性映射的强大逼近能力,同时由于采用了二进制和浮点数混合编码方案及3层的染色体结构对遗传神经网络算法进行了改进,优化了网络结构和权值矢量,解决了遗传神经网络算法计算过程中短基因组实际交叉、变异机会过小的问题,使后代种群具有更好的多样性,结合Solis & Wets算子生成后代的方法丰富了遗传搜索空间,加快了收敛速度。仿真结果表明,HGANN算法有效地加快了遗传算法的收敛速度,提高了调距机构的位姿精度。
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关键词
船舶
舰船工程
潜器全方位推进器
正解
混合编码遗传算法
神经网络
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Keywords
ship engineering
variable vector propeller
forward kinematics
hybrid encoding genetic algorithm
neural network
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分类号
U674.941
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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