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基于滚动时域的无人机动态航迹规划 被引量:16
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作者 王文彬 秦小林 +1 位作者 张力戈 张国华 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期524-533,共10页
针对带有动力学约束的多旋翼无人机航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制和快速粒子群优化(RHC-FPSO)方法。该方法引入了基于VORONOI图的代价图方法说明从航迹端点到达目标点的距离估计。根据滚动时域和人工势场法的思想,将路径规... 针对带有动力学约束的多旋翼无人机航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制和快速粒子群优化(RHC-FPSO)方法。该方法引入了基于VORONOI图的代价图方法说明从航迹端点到达目标点的距离估计。根据滚动时域和人工势场法的思想,将路径规划问题转化为优化问题,以最小距离和其他性能指标为代价函数。设计评价函数准则,按照评价准则使用变权重粒子群优化算法求解。针对无人机靠近危险区飞行的问题,将斥力场引入到代价函数中,提升其安全性。仿真实验结果显示,使用文中方法可以有效地在满足约束条件下穿过障碍物区域,以及在复杂环境下可以动态计算。 展开更多
关键词 航迹规划 滚动时域控制 VORONOI图 变权重 粒子群优化 人工势场
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云环境下计算资源调度策略与仿真研究 被引量:16
2
作者 张彬桥 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第11期392-395,共4页
为提高云计算资源利用率,提出一种基于鲶鱼粒子群优化算法的云计算资源调度策略(CF-PSO)。首先根据云计算资源的属性对资源进行分类,将任务和资源编码粒子,任务完成时间最小化作为目标函数,然后通过粒子之间的信息交流和协作,找到最优... 为提高云计算资源利用率,提出一种基于鲶鱼粒子群优化算法的云计算资源调度策略(CF-PSO)。首先根据云计算资源的属性对资源进行分类,将任务和资源编码粒子,任务完成时间最小化作为目标函数,然后通过粒子之间的信息交流和协作,找到最优资源调度策略,并引入"鲶鱼"效应,对传统粒子群优化算法进行改进,保持粒子的多样性,最后在CloudSim平台上进行仿真。仿真结果表明,相对于传统粒子群优化算法,CF-PSO算法不仅提高了云计算资源利用率,而且缩短了任务完成时间。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 负载均衡 预先分类 粒子群优化算法 鲶鱼效应
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带硬时间窗的战场物资配送车辆路径优化 被引量:11
3
作者 王连锋 宋建社 +1 位作者 王正元 曹继平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期770-776,共7页
针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非... 针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非支配解构造方法,基于自适应栅格和拥挤距离的混合多样性策略维护非支配解集,改进了个体向导更新方式,提高了算法的收敛性能,同时引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。仿真实验表明了模型的合理性和算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 战场物资配送 模糊可信性 粒子群优化 约束多目标优化
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应用优化限制带宽经验模态分解法识别电力变压器绕组模态参数 被引量:8
4
作者 周求宽 王丰华 +2 位作者 万军彪 耿超 段若晨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期169-175,共7页
电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态... 电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态分解算法对变压器绕组的模态参数进行识别。该方法首先在实测振动信号的经验模态分解中引入屏蔽信号,然后使用粒子群优化算法确定最佳的屏蔽信号频率,从而有效地抑制了现有经验模态分解算法中的模态混叠现象,提高了绕组模态参数的准确率。与目前通用的频域识别方法 PolyMax法的识别结果的对比结果表明:该方法能够准确地识别出变压器绕组的前四阶固有频率和阻尼比,且具有较强的抗干扰能力,适合于识别变压器绕组这类结构复杂的模态参数。 展开更多
关键词 变压器 绕组 模态参数 经验模态分解 粒子群优化
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一种T-S模糊模型的自组织辨识算法及应用 被引量:8
5
作者 梁炎明 刘丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1941-1947,共7页
提出了一种新的具有自适应学习能力的T-S模糊模型辨识算法。该算法通过使同一条规则的高斯函数的宽度参数彼此相等建立与支持向量机等效的T-S模糊模型,在此基础上,利用模糊聚类算法和支持向量机分别建立前后件辨识模型,并利用一种改进... 提出了一种新的具有自适应学习能力的T-S模糊模型辨识算法。该算法通过使同一条规则的高斯函数的宽度参数彼此相等建立与支持向量机等效的T-S模糊模型,在此基础上,利用模糊聚类算法和支持向量机分别建立前后件辨识模型,并利用一种改进粒子群优化算法优化输出误差函数使前后件参数联合辨识,从而获得T-S模糊模型的结构和参数。仿真结果表明,相比其它方法,文中方法具有较高的逼近精度和较好的泛化能力,由此算法获得的直拉单晶炉热场模型具有0.1171的均方差,完全符合均方差小于0.5的要求。 展开更多
关键词 T—S模糊模型 自组织 支持向量机 模糊聚类 粒子群优化 直拉单晶炉热场
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基于粒子群算法的瞬变电磁检测小车结构优化
6
作者 卫伟 赵弘 《石油机械》 北大核心 2024年第3期117-125,共9页
利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并... 利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并利用解析法对弹簧阻尼器的刚度系数和阻尼系数进行优化。基于ANSYS Workbench软件对上摆臂和车轮连接件进行拓扑优化。基于减震机构的关键零件下摆臂对整体性能的影响,利用CCD中心组合试验法,进行仿真试验设计取得数据,并利用响应面法得出最大应力和质量与下摆臂设计参数的映射关系。采用粒子群算法对映射关系进行优化设计,获得最大应力和质量最小时的下摆臂参数。优化结果表明:采用Adams对优化后的检测小车进行运动学仿真,小车平台质心在竖直方向上位移和速度的峰值分别降低约55.7%和26.5%,均值分别降低约67.9%和24.2%,波动的次数也明显减少,检测小车性能显著增强。所得结论可为检测小车设计提供理论参考,对管道缺陷检测领域具有一定的工程意义。 展开更多
关键词 埋地管道 瞬变电磁检测 检测小车 粒子群算法 优化设计 仿真分析
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基于模糊物元PSO混合优化算法的客户创意挖掘 被引量:5
7
作者 阴艳超 孙林夫 郭成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第8期2309-2311,2318,共4页
针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元... 针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型,应用模糊物元优化方法将客户多需求优化问题转换为单需求优化问题;然后给出了最优客户创意的自适应变异微粒群(AMPSO)算法的求解方法,并与遗传算法加以比较,证明该算法的有效性和先进性。最后将该算法应用于某型号汽车外观造型设计的客户创意挖掘中,有效指导了产品创新的实施。 展开更多
关键词 客户创意挖掘 混合优化算法 模糊物元分析 微粒群算法 模糊前端
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混合算法优化的BP神经网络的大气污染度预测 被引量:5
8
作者 罗嗣卿 刘昊天 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2020年第4期389-394,共6页
为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测领域,实验数据以SO2、PM2.5、PM10等10种特征为输入,对应的6... 为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测领域,实验数据以SO2、PM2.5、PM10等10种特征为输入,对应的6种污染程度为输出,改进后的算法准确率由84.01%提升为91.12%。利用改进后的蛙跳算法优化BP神经网络可以得到一组最优的权值和阈值,明显地提高了预测算法的准确率。 展开更多
关键词 大气污染度 BP神经网络 蛙跳算法 粒子群算法 差分进化算法
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一种基于正向云变换的混合计算神经网络及其应用 被引量:4
9
作者 许少华 陈妍 +1 位作者 许辰 张亚光 《计算机与数字工程》 2014年第12期2284-2288,共5页
针对数值信息与定性领域知识相互融合的计算问题,提出了一种基于云变换的混合计算神经网络模型。利用正向正态云发生器可实现定性概念到量化数值描述之间不确定关系的转换机制,建立基于云变换的混合信息计算逻辑和神经网络模型。将定性... 针对数值信息与定性领域知识相互融合的计算问题,提出了一种基于云变换的混合计算神经网络模型。利用正向正态云发生器可实现定性概念到量化数值描述之间不确定关系的转换机制,建立基于云变换的混合信息计算逻辑和神经网络模型。将定性概念谓词通过云变换在概率意义下转换为数值变量,把计算规则表示为神经元,利用神经网络的学习性质来实现对定量与定性混合信息的自适应计算和推理。在算法设计中,将网络性质参数整合为一个粒子,利用粒子群算法对混合计算神经网络进行整体优化求解。以石油地质研究中的沉积微相自动识别为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 云模型 过程推理 学习算法 粒子群优化
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用户侧碳排放强度评级及绿色电力证书分配研究 被引量:4
10
作者 罗一凡 龚昱 +2 位作者 蒋传文 李春哲 薛金龙 《水电能源科学》 北大核心 2015年第10期199-203,共5页
为提升绿色电力竞争力、引导电力用户参与绿色电力证书市场,以碳流追踪模型为基础,建立用户侧碳排放强度评级体系,并构建用户侧绿色电力证书分配模型,指导电网展开需求侧管理。利用碳流追踪模型评估用户侧碳排放强度,依据平均排放强度... 为提升绿色电力竞争力、引导电力用户参与绿色电力证书市场,以碳流追踪模型为基础,建立用户侧碳排放强度评级体系,并构建用户侧绿色电力证书分配模型,指导电网展开需求侧管理。利用碳流追踪模型评估用户侧碳排放强度,依据平均排放强度对用户进行排放强度评级;绿色电力证书分配模型根据用户排放分级状况,以全网用户排放强度差异最小为目标进行证书分配,可满足全网用户共同且有差别地承担减排责任的公平性准则。通过IEEE30节点算例模拟了某系统典型方式下的日运行状况,对算例节点进行了碳排放强度评级,基于碳流追踪的绿色电力证书分配模型,实现了系统绿色电力证书的完全有效分配,分配后的用户侧排放状况也达到了预期的目标。 展开更多
关键词 碳流追踪 碳排放强度评级 绿色电力证书 粒子群优化算法 低碳电力
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XGRouter: high-quality global router in X-architecture with particle swarm optimization 被引量:2
11
作者 Genggeng LIU Wenzhong GUO +2 位作者 Rongrong LI Yuzhen NIU Guolong CHEN 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2015年第4期576-594,共19页
This paper presents a high-quality very large scale integration (VLSI) global router in X-architecture, called XGRouter, that heavily relies on integer linear pro- gramming (ILP) techniques, partition strategy and... This paper presents a high-quality very large scale integration (VLSI) global router in X-architecture, called XGRouter, that heavily relies on integer linear pro- gramming (ILP) techniques, partition strategy and particle swarm optimization (PSO). A new ILP formulation, which can achieve more uniform routing solution than other formu- lations and can be effectively solved by the proposed PSO is proposed. To effectively use the new ILP formulation, a partition strategy that decomposes a large-sized problem into some small-sized sub-problems is adopted and the routing re- gion is extended progressively from the most congested re- git)n. In the post-processing stage of XGRouter, maze rout- ing based on new routing edge cost is designed to further optimize the total wire length and mantain the congestion uniformity. To our best knowledge, XGRouter is the first work to use a concurrent algorithm to solve the global rout- ing problem in X-architecture. Experimental results show that XGRouter can produce solutions of higher quality than other global routers. And, like several state-of-the-art global touters, XGRouter has no overflow. 展开更多
关键词 global routing OVERFLOW total wire length con-gestion uniformity X-architecture particle swarm optimiza-tion integer linear programming
原文传递
动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法 被引量:3
12
作者 张建化 巩敦卫 张勇 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2014年第1期122-129,共8页
研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模... 研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模型;采用改进微粒群优化方法定位气味源时,以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内,基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值,以当前机器人的位置作为微粒的个体极值,完成微粒的更新;根据机器人所测的气味浓度值,定位气味源。将所提方法应用于2个气味源定位场景,实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。 展开更多
关键词 气味源定位 动态环境 多机器人 支持向量回归 微粒群优化
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改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用 被引量:3
13
作者 孙沛然 王可人 冯辉 《电讯技术》 北大核心 2016年第7期788-793,共6页
在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函... 在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。 展开更多
关键词 认知无线电 信道容量 频谱功率分配 粒子群优化 外点法
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基于改进的KPCA的TOFD图像缺陷识别方法 被引量:2
14
作者 林乃昌 杨晓翔 +1 位作者 林文剑 朱志彬 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期277-281,共5页
针对TOFD D扫描图像缺陷提出一种新的缺陷识别方法.该方法首先采用KPCA(核主元分析算法)进行特征提取,并采用微粒群算法(PSO)自动优化核参数δ,最后用SVM分类器完成特征识别.在134幅TOFD缺陷图像中,分别采用(PCA+SVM)、(KPCA+SVM)和(PSO... 针对TOFD D扫描图像缺陷提出一种新的缺陷识别方法.该方法首先采用KPCA(核主元分析算法)进行特征提取,并采用微粒群算法(PSO)自动优化核参数δ,最后用SVM分类器完成特征识别.在134幅TOFD缺陷图像中,分别采用(PCA+SVM)、(KPCA+SVM)和(PSO-KPCA+SVM)三种方法进行试验,试验结果表明,所提出的方法识别正确率更高. 展开更多
关键词 超声衍射时差法 核主元分析 微粒群算法 支持向量机
原文传递
高速公路突发事件应急资源调动系统 被引量:1
15
作者 张奕 卜凡亮 《信息技术》 2020年第2期1-6,共6页
高速公路突发事件应急救援需要多个部门相互协同配合,但往往各部门之间协同配合能力差,且需要应急决策者对救援物资进行分配调度,由驾驶员依照经验进行线路规划,因此往往导致救援不及时,救援效果差。因此结合实际需要,设计并实现了基于... 高速公路突发事件应急救援需要多个部门相互协同配合,但往往各部门之间协同配合能力差,且需要应急决策者对救援物资进行分配调度,由驾驶员依照经验进行线路规划,因此往往导致救援不及时,救援效果差。因此结合实际需要,设计并实现了基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS)的高速公路突发事件应急资源调度系统,该系统由高速公路应急指挥部与其他救援部门共同使用,可将应急物资、各部门的应急出救点以及突发事故点标注到地图上,对应急资源进行管理,根据事故等级以及事故种类预测所需应急资源,提出一种可实际应用的应急资源优化调度方法,并使用粒子群优化算法对模型进行求解。该次实验中优化资源调度方案的总目标函数值优于未优化资源调度方案的总目标函数值的9.3%。 展开更多
关键词 应急资源调度 地理信息系统 粒子群优化算法 高速公路突发事件
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基于协同粒子群算法的PMSM在线参数辨识 被引量:10
16
作者 程善美 张益 《电气传动》 北大核心 2012年第11期3-6,共4页
在永磁同步电动机的参数辨识中,辨识算法过于复杂和待辨识参数相互耦合的问题始终未得到彻底的解决。在保持粒子群算法简单易实现优点的基础上,提出了一种基于协同粒子群算法在线辨识永磁同步电动机的电气参数Rs,L,Ψf和机械参数J,TL。... 在永磁同步电动机的参数辨识中,辨识算法过于复杂和待辨识参数相互耦合的问题始终未得到彻底的解决。在保持粒子群算法简单易实现优点的基础上,提出了一种基于协同粒子群算法在线辨识永磁同步电动机的电气参数Rs,L,Ψf和机械参数J,TL。仿真结果表明该算法能准确地在线辨识待辨识的5个电机参数,解决了5个参数相互耦合而造成的辨识不准问题,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 协同粒子群算法 在线参数辨识
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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量:8
17
作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页
为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多
关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断
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基于变分模态分解排列熵和粒子群优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 被引量:8
18
作者 阮婉莹 马增强 李亚超 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第4期291-296,共6页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解(EEMD)结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确率更高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 排列熵 粒子群优化支持向量机
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基于最小二乘支持向量机的高炉铁水温度预测 被引量:7
19
作者 崔桂梅 孙彤 张勇 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第10期354-357,共4页
关于铁水温度控制模型的优化设计问题,由于炉温变化为非线性的,采用传统的神经网络方法存在因素漏选、训练速度慢、预测精度低等问题。为解决上述问题,提出一种主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铁水温度时间序列预测方法... 关于铁水温度控制模型的优化设计问题,由于炉温变化为非线性的,采用传统的神经网络方法存在因素漏选、训练速度慢、预测精度低等问题。为解决上述问题,提出一种主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铁水温度时间序列预测方法。改进的方法首先对影响铁水温度变化因素的数据做主成分分析,求取主成分作为模型的输入变量,其次建立最小二乘支持向量机时间序列预测模型,并用粒子群算法优化模型参数,最后预测输出。采用某钢厂大型高炉的在线采集数据作为应用案例,建立改进方法的预测模型。相比小波神经网络时间序列预测模型,改进方法不仅可以考虑所有因素对铁水温度变化的影响,还具有训练时间短、预测精度高等优点。仿真证实了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 铁水温度 最小二乘支持向量机 粒子群算法 高炉 主成分分析
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考虑多源协同的主动配电网故障恢复策略 被引量:1
20
作者 黄代雄 汪志军 +2 位作者 袁俑斌 余奕夫 周伟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期210-215,222,共7页
随着科技的发展,主动配电网中面临了多项重要问题,首先,随着大量柔性负荷和电动汽车的接入,负荷种类显著多元化,增加了电网管理的复杂性。其次,可再生能源的随机性和波动性对电网的故障恢复提出了重要挑战。为了应对这些问题,研究提出... 随着科技的发展,主动配电网中面临了多项重要问题,首先,随着大量柔性负荷和电动汽车的接入,负荷种类显著多元化,增加了电网管理的复杂性。其次,可再生能源的随机性和波动性对电网的故障恢复提出了重要挑战。为了应对这些问题,研究提出了一种针对各种能源互动的主动配电网故障恢复策略。该策略建立了一个优化模型,以最大数量可控分布式电源行动和最小功率损失为目标,同时满足系统安全约束。为了建立该模型,使用了改进的二进制粒子群算法和遗传算法。通过在IEEE33节点配电网模型上的仿真分析,实验结果表明,该策略能够有效降低电网损失,并最大程度地恢复失电负荷,为面对可再生能源和多元化负荷挑战的电网管理提供了一种潜在的解决方案。 展开更多
关键词 主动配电网 柔性负荷 可再生能源 故障恢复 粒子群算法
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