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基于IPSO-BP混合模型的TBM掘进参数预测 被引量：32
1
作者 侯少康 刘耀儒 张凯 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1648-1657,共10页
通过TBM上升段数据预测稳定段的掘进参数,可以在每个掘进循环的起始阶段预测出各掘进参数的建议值,辅助进行TBM掘进参数的设置和优化调整。提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络(Improvedparticle swarm optimization-back propaga... 通过TBM上升段数据预测稳定段的掘进参数,可以在每个掘进循环的起始阶段预测出各掘进参数的建议值,辅助进行TBM掘进参数的设置和优化调整。提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络(Improvedparticle swarm optimization-back propagation,IPSO-BP)的TBM掘进参数预测模型,采用自适应惯性权重对标准PSO算法进行改进,并基于改进PSO算法对BP网络的连接权值和偏置进行优化。基于吉林引松工程TBM3标段802 d的TBM运行数据对训练集和测试集进行划分。选取TBM掘进上升段前30 s的刀盘扭矩、贯入度、刀盘功率、推进速度、总推进力5个掘进参数变化特征(均值和线性拟合斜率),以及岩性、围岩分级和地下水活动情况3个地质参数作为模型的输入,并通过试验法确定模型的3个关键超参数(隐含层节点数、学习率和粒子群种群规模),预测稳定掘进时的推进速度v、总推进力F和刀盘扭矩T。结果表明,所提出的模型对TBM稳定掘进段参数的预测拟合优度均达0.85以上,平均绝对百分误差均小于12.68%,相比于BP模型和PSO-BP模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 隧道工程 TBM 改进粒子群算法(ipso) BP神经网络 掘进参数预测
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基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究 被引量：28
2
作者 王贺 胡志坚 +2 位作者 张翌晖 张子泳 张承学 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第24期107-112,共6页
风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影... 风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机(IPSO-LSSVM)的风电功率预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 改进粒子群算法 最小二乘支持向量机 ipso-LSSVM 误差分析
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改进粒子群优化神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：23
3
作者 贾嵘 李宏斌 +1 位作者 康会西 洪刚 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期14-17,21,共5页
变压器绕组早期故障的诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。由于变压器器身振动信号包含有丰富的信息,所以可以通过监测变压器振动信号来预估绕组的状况。笔者首先利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计... 变压器绕组早期故障的诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。由于变压器器身振动信号包含有丰富的信息,所以可以通过监测变压器振动信号来预估绕组的状况。笔者首先利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,并将其作为BP神经网络的输入向量,同时利用改进粒子群算法(IPSO)对BP神经网络进行优化。最后利用训练好的BP神经网络对变压器进行故障诊断。试验结果表明:与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法克服了BP神经网络的一些缺陷,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,对变压器绕组的早期故障具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 变压器 绕组 振动信号 改进粒子群算法 神经网络 故障诊断
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基于阻尼正弦原子分解的次同步振荡模态辨识 被引量：23
4
作者 董飞飞 刘涤尘 +3 位作者 廖清芬 孙文涛 宫璇 黄冠彬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期119-125,12,共7页
现有的线性化方法难以有效辨识电力系统次同步振荡模态。提出一种处理非线性、非平稳信号的阻尼正弦原子分解方法。该方法在过完备阻尼正弦原子库基础上,采用匹配追踪(matching pursuit,MP)算法对次同步振荡信号进行原子分解,并通过改... 现有的线性化方法难以有效辨识电力系统次同步振荡模态。提出一种处理非线性、非平稳信号的阻尼正弦原子分解方法。该方法在过完备阻尼正弦原子库基础上,采用匹配追踪(matching pursuit,MP)算法对次同步振荡信号进行原子分解,并通过改进粒子群算法(improved particle swarmoptimization,IPSO)降低MP搜索过程的时间复杂度,得到表征次同步振荡信号的阻尼正弦原子参变量,完成整个次同步振荡模态参数辨识,并与改进Prony算法及快速傅里叶变换的辨识结果进行对比分析。结果表明,基于阻尼正弦原子分解的次同步振荡模态辨识方法能快速准确地辨识次同步振荡模态,且具有良好的时频特性。 展开更多
关键词 次同步振荡 模态参数 阻尼正弦原子分解 匹配追踪算法 改进粒子群算法
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K-means聚类算法优化方法的研究 被引量：22
5
作者 于海涛 李梓 姚念民 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第10期2273-2277,共5页
针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出基于改进PSO的优化K-means聚类算法(IPSO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分.同时,提出一种基于信息增益比例的属性加权的实体之间距离计... 针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出基于改进PSO的优化K-means聚类算法(IPSO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分.同时,提出一种基于信息增益比例的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果.仿真实验采用KDD-cup 99的测试数据,实验结果表明本文提出的算法不但能检测到多种已知的网络入侵行为,而且能够检测到许多未知的网络入侵行为,同时保持较高的网络入侵的检测率和较低入侵的误报率. 展开更多
关键词 聚类 改进粒子群 信息增益比例 属性加权 入侵检测
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保持粒子活性的改进粒子群优化算法 被引量：14
6
作者 陆克中 王汝传 帅小应 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期35-38,共4页
针对基本粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化(IPSO)算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。... 针对基本粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化(IPSO)算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。 展开更多
关键词 粒子群优化 改进的粒子群优化 进化计算
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基于RVM的装配式建筑吊装作业安全预警模型 被引量：17
7
作者 刘名强 李英攀 +3 位作者 王芳 陈晓 李瑞格 李晓喆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期109-114,共6页
为提高装配式建筑施工安全水平,准确判断吊装作业安全状况,建立基于相关向量机（RVM）的预警模型。根据装配式建筑吊装作业特点,对比传统施工模式,分析致使吊装事故发生的主要因素,按人-机-料-法-环（4M1E）5要素确定预警指标体系,并通... 为提高装配式建筑施工安全水平,准确判断吊装作业安全状况,建立基于相关向量机（RVM）的预警模型。根据装配式建筑吊装作业特点,对比传统施工模式,分析致使吊装事故发生的主要因素,按人-机-料-法-环（4M1E）5要素确定预警指标体系,并通过粗糙集（RS）属性约简算法确定模型安全预警因子;选用混合核函数构建RVM预警模型,并通过改进粒子群算法（IPSO）寻优确定核参数,给出计算方法及模型流程;以华中地区5个项目的相关数据完成模型学习训练和预警仿真。结果表明：用该模型所得结果与实际情况基本一致,判定正确率为94%、平均相对误差为3.667%,预警分析效果良好,较其他3种机器学习方法泛化拟合能力更强、效率更高。 展开更多
关键词 装配式建筑 塔机吊装作业 相关向量机(RVM) 安全预警模型 改进粒子群算法(ipso)
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基于IPSO-RELM转炉冶炼终点锰含量预测模型 被引量：17
8
作者 张壮 曹玲玲 +3 位作者 林文辉 孙建坤 冯小明 刘青 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1052-1060,共9页
分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素,针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢,预测精度低等问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)算法建模的新思路,并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO),建立... 分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素,针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢,预测精度低等问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)算法建模的新思路,并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO),建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM)的转炉终点锰含量预测模型;应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证,并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明,采用IPSO-RELM方法构建的模型,锰含量预测误差在±0.025%范围内的命中率达到94%,均方误差为2.18×10^-8,拟合优度R2为0.72,上述三项指标均显著优于其他三类模型,此外,该模型还具有良好的泛化能力,对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义. 展开更多
关键词 转炉 终点锰含量 改进粒子群算法 极限学习机 正则化极限学习机 预测模型
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改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：15
9
作者 石志炜 张丽萍 +1 位作者 钟成豪 吴宁钰 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第3期333-340,共8页
提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动... 提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进粒子群算法 支持向量机
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岩土工程弹塑性反分析的改进粒子群算法 被引量：10
10
作者 李晓龙 王复明 李晓楠 《采矿与安全工程学报》 EI 北大核心 2009年第1期50-54,共5页
为了克服常规粒子群算法(PSO)应用于岩土工程弹塑性反演时搜索效率较低、计算工作量大的缺点,通过对算法中适应值比较方式和粒子运动模式的深入分析,指出了其中存在的制约搜索效率的内在因素,并提出相应修改策略,在此基础上形成一种新... 为了克服常规粒子群算法(PSO)应用于岩土工程弹塑性反演时搜索效率较低、计算工作量大的缺点,通过对算法中适应值比较方式和粒子运动模式的深入分析,指出了其中存在的制约搜索效率的内在因素,并提出相应修改策略,在此基础上形成一种新的改进粒子群算法(IPSO);将新算法用于岩土材料弹塑性参数反演,结果表明,与常规粒子群算法相比,改进算法明显提高了参数的搜索效率,利用较少的迭代次数就能得到满足精度要求的结果,从而减小了岩土工程弹塑性反分析的计算量,是一种可行的参数反演方法. 展开更多
关键词 岩土工程 弹塑性反分析 粒子群算法 改进粒子群算法 搜索效率
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基于改进粒子群算法的四辊轧机机座结构优化设计 被引量：8
11
作者 魏锋涛 宋俐 +1 位作者 李言 刘鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第19期2361-2365,共5页
为了获得四辊轧机的合理结构参数与最佳工作性能,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以机座弹跳值最小为目标函数,建立四辊轧机机座结构优化设计数学模型。针对常规优化方法和标准粒子群算法求解该类复杂机械系统结构优化设计问题存... 为了获得四辊轧机的合理结构参数与最佳工作性能,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以机座弹跳值最小为目标函数,建立四辊轧机机座结构优化设计数学模型。针对常规优化方法和标准粒子群算法求解该类复杂机械系统结构优化设计问题存在的诸多缺陷,提出采用Logistic映射对种群进行混沌初始化、非线性地动态改进惯性权值和非线性地动态调整加速因子三种策略对标准粒子群算法进行改进,结合改进的惩罚函数法对四辊轧机机座结构进行优化设计,求解结果验证了所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 四辊轧机机座 结构参数 优化设计 改进粒子群算法 惩罚函数法
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基于改进粒子群的虹膜定位算法 被引量：8
12
作者 邹德旋 王鑫 +1 位作者 陈传虎 段纳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期1056-1063,共8页
提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)来解决虹膜定位问题。该算法采用两种速度更新策略来增强种群多样性并提高算法自身的收敛速度,并提出一种变异操作以阻止IPSO陷入局部最优。对虹膜内进行边缘定位时,通过搜索6条直线与虹膜内边缘... 提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)来解决虹膜定位问题。该算法采用两种速度更新策略来增强种群多样性并提高算法自身的收敛速度,并提出一种变异操作以阻止IPSO陷入局部最优。对虹膜内进行边缘定位时,通过搜索6条直线与虹膜内边缘的交点来获得12个边缘点;另外建立了与这12个点有关的目标函数,并用IPSO来优化该函数。根据IPSO在该函数上的应用,找到一个最合适的圆来拟合虹膜内边缘。进行虹膜外定位时,设计了一个模板来提取虹膜外边界,然后从外边界中选择12个边缘点,并同样使用IPSO找到一个最合适的圆来拟合虹膜外边缘。为了验证基于改进粒子群优化算法的虹膜定位方法(ILA-IPSO)的性能,从中国科学院自动化研究所的数据库中选择了不同个体的108幅虹膜图像。实验结果表明,ILA-IPSO算法要好于其它两种方法,该算法利用最少的定位时间获得了最高的成功率。 展开更多
关键词 改进粒子群优化 虹膜定位 速度更新 变异操作 内边界 外边界
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基于参数自寻优变分模态分解的信号降噪方法 被引量：2
13
作者 何成兵 车其祥 +3 位作者 徐振华 于庆彬 董玉亮 程睿翔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期283-293,共11页
针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变... 针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变分模态分解最优模态数K和二次惩罚因子α;基于最优K和α,对原始信号进行VMD分解,得到K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;利用相关系数筛选法,进行模态分量的有效模态和含噪模态识别,利用小波阈值去噪方法对含噪模态进行去噪处理;将有效模态与去噪后的模态进行重构,实现信号降噪。分别用滚动轴承故障仿真信号和试验信号进行验证,并与EMD降噪方法进行比较,结果表明该方法可有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,有利于滚动轴承故障特征的提取。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 改进粒子群算法(ipso) 参数自寻优 信号降噪 滚动轴承
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基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测 被引量：2
14
作者 刘丹 王瑞虎 +2 位作者 吕伟 秦岭 林水春 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期94-102,共9页
为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线... 为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明:IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 改进粒子群算法(ipso) 长短期记忆(LSTM) 新能源汽车 锂电池 健康状态(SOH)
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基于集成学习和改进粒子群优化算法的流程制造工艺参数优化 被引量：3
15
作者 刘孝保 严清秀 +2 位作者 易斌 姚廷强 顾文娟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第23期2842-2853,共12页
针对流程制造过程中工艺过程复杂、多工序耦合严重、工艺参数优化困难等问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和改进粒子群优化(IPSO)算法的多工序工艺参数融合优化方法。基于LSTM神经网络建立了数据... 针对流程制造过程中工艺过程复杂、多工序耦合严重、工艺参数优化困难等问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和改进粒子群优化(IPSO)算法的多工序工艺参数融合优化方法。基于LSTM神经网络建立了数据预处理模型,通过LSTM神经网络提取流程工艺数据的时序特征,进而实现了对工艺数据中异常值的处理。在此基础上,通过XGBoost算法拟合工艺参数与质量指标间的非线性关系,并结合粒子群算法构建了PSO-XGBoost质量预测模型,再将预测模型的输出作为适应度,调用改进粒子群算法反向搜索全局最优工艺参数,得到各工序的最优工艺参数组合,从而实现了流程制造加工质量的融合优化。以某企业的一条流程生产线为例,验证了多工序工艺参数融合优化模型的有效性。 展开更多
关键词 流程制造 多工序工艺参数优化 改进粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 极限梯度提升
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基于优化支持向量机的人脸表情分类 被引量：7
16
作者 徐红 彭力 陈容 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2541-2544,共4页
分析了支持向量机(support vector machine,SVM)目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数... 分析了支持向量机(support vector machine,SVM)目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。 展开更多
关键词 支持向量机 改进粒子群优化 人脸表情分类器
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基于改进PSO算法的分布式储能系统的配电网运行电压优化研究 被引量：1
17
作者 郭元皓 《电气应用》 2024年第2期32-38,共7页
考虑到光伏并网后会很大程度上引起系统电压升高问题,会对电能质量造成负面影响。依托配电网分布式储能系统,以配电网下建模作为背景,构建分布式储能系统优化模型。优先建立以系统煤耗成本、储能系统寿命成本最小为目标,结合改进粒子群(... 考虑到光伏并网后会很大程度上引起系统电压升高问题,会对电能质量造成负面影响。依托配电网分布式储能系统,以配电网下建模作为背景,构建分布式储能系统优化模型。优先建立以系统煤耗成本、储能系统寿命成本最小为目标,结合改进粒子群(IPSO)算法的良好寻优能力,对所提目标模型进行优化求解。最后利用IEEE 33节点网络测试系统对所建的模型及算法进行仿真验证,通过仿真结果可知,配电网分布式储能系统能够在促进电网运行经济性的基础上,使得节点运行电压偏差有效降低,由此验证本次模型及其算法具备有效性。 展开更多
关键词 配电网 光伏并网 改进粒子群算法 储能 节点电压
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基于环境成本的钢铁企业自备电厂锅炉负荷优化模型 被引量：5
18
作者 孟华 王建军 +1 位作者 王华 李红娟 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期28-34,共7页
钢铁企业是污染大户,也是产生污染物的主要来源。为了满足钢铁企业对蒸汽和电力的需求,实现企业节能降耗的目的,必须保证自备电厂锅炉在最优状态运行,针对负荷频繁波动的特点,建立了基于环境成本锅炉负荷多周期混合整数线性规划(MILP)... 钢铁企业是污染大户,也是产生污染物的主要来源。为了满足钢铁企业对蒸汽和电力的需求,实现企业节能降耗的目的,必须保证自备电厂锅炉在最优状态运行,针对负荷频繁波动的特点,建立了基于环境成本锅炉负荷多周期混合整数线性规划(MILP)优化调度模型。运用改进的粒子群优化算法对其求解,应用表明:优化后锅炉使用燃料的费用为1 015 611元,约占整个系统全周期运行费用的77%。全周期总费用比实际运行情况减少了约50 462.864元,降低了约3.7%,节约了大量的成本。得到了经济性和可操作性都较好的运行计划方案,进一步为企业运行计划人员提供定量的计划调度指导。将环境成本作为钢铁企业自备电厂锅炉运行总成本的一部分,虽然增加了企业的总运行成本,但对环境保护问题和经济社会全面协调可持续发展有着十分重要的意义。 展开更多
关键词 环境成本 锅炉负荷 改进的PSO算法 混合整数线性规划 improved particle swarm optimization (ipso) MULTI-PERIOD MIXED-INTEGER linear programming (MILP)
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采用改进的粒子群算法进行无功优化 被引量：6
19
作者 王好娜 马龙义 付志红 《电器与能效管理技术》 2016年第7期22-25,共4页
针对电力系统中具有高度复杂约束条件的无功优化问题,提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。根据粒子适应度确定粒子的速度范围,对全局最优的粒子进行克隆和变异,然后用疫苗接种算法种群中的较差粒子,有效地抑制了遗传算法在进化过程中出现... 针对电力系统中具有高度复杂约束条件的无功优化问题,提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。根据粒子适应度确定粒子的速度范围,对全局最优的粒子进行克隆和变异,然后用疫苗接种算法种群中的较差粒子,有效地抑制了遗传算法在进化过程中出现的退化现象,能够提高粒子的质量,提高算法的收敛速度。对IEEE 57节点系统中的57个节点,用MATLAB进行实例分析,与遗传算法和标准粒子群算法相比,所提算法在搜索能力、收敛精度、收敛速度方面都有一定程度的提高,有效降低了电力系统无功损耗,优化了系统电压。 展开更多
关键词 无功优化 改进的粒子群算法 速度范围 接种疫苗 IEEE 57节点系统
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经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法
20
作者 李宁 王茹月 朱龙辉 《电气传动》 2024年第5期26-33,72,共9页
为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率... 为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%,且能够准确识别4种实测扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量 扰动检测识别 经验小波变换 快速多分辨率S变换 改进粒子群优化 支持向量机
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