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基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型_谭忠富

为了充分利用电动汽车(electric vehicle,EV)大规模的储能优势与代理聚合商在电力市场灵活购售电优势,以此弥补虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部供需不平衡情况,构建电动汽车参与的虚拟电厂双层博弈模型,对虚拟电厂同时进行内外部优化。首先,构建上层代理聚合商-虚拟电厂完全信息动态博弈模型进行虚拟电厂外部优化;其次,构建虚拟电厂-电动汽车聚合商合作博弈模型进行虚拟电厂内部优化,并利用改进的Shapley值分配虚拟电厂与电动汽车聚合商的合作收益;最后,以集成风电机组、可控负荷、储能电池、用户、电动汽车的虚拟电厂进行算例分析,采取协同免疫量子粒子群优化(coevolutionary immune quantum partical swarm optimization,CIQPSO)算法搜寻最优解。算例结果表明,电动汽车参与虚拟电厂能够同时提高两者的经济效益,提高虚拟电厂内部供需平衡能力。

  • 2021-04-29
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适用于饱和砂土循环动力分析边界面塑性模型的显式积分算法_高源

基于适用于饱和砂土循环动力分析的边界面模型,利用修正广义Mises方法将其推广至三维应力空间中,引入与状态相关的剪胀函数,采用历史最大加载面硬化准则,以反映饱和砂土排水条件下刚度变化、剪胀剪缩等特性。结合子增量步显式积分算法的思想,建立了适用于饱和砂土循环动力分析边界面模型的显式积分算法流程。借助有限元软件子程序接口,将该算法流程开发到有限元软件中,通过建立土体单元数值模型,对Toyoura砂在单调荷载和循环荷载下的三轴试验工况进行模拟。结果表明,利用子增量步显式积分算法对模型进行积分,能够准确有效地模拟砂土的应力-应变曲线、以及砂土在单调和循环荷载作用下均展现的剪胀剪缩现象,验证了显式积分算法的有效性。通过设置不同的增量步长,验证了子增量步显式积分算法对于较小应变增量步的高度稳定性和收敛性

  • 2021-05-06
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基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型_胡甜甜

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-30
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基于AFSA与PSO混合算法的J_A动态磁滞模型参数辨识及验证_赵志刚

Jiles-Atherton (J-A)磁滞模型静态参数辨识结果直接影响其对变压器铁心磁滞特性的预测效果。针对目前单一智能算法存在的寻优能力差、计算时间长等问题,提出了一种人工鱼群算法与优化惯性权重线性递减粒子群优化算法相结合的混合算法。搭建变压器铁心磁性能测试系统,对正弦激励下变压器铁心的磁滞特性和损耗特性进行实验研究。对比分析了所提混合算法与其他单一智能算法对J-A模型的参数辨识速度与精度。结果表明,混合算法辨识结果的均方根误差仅为0.006 9,低于其他单一智能算法的相应结果,证明了该混合算法相较于其他单一智能算法,具有不易陷入局部最优解、收敛速度快、参数辨识精度高等优点。此外,考虑交变磁场下动态损耗分量对变压器铁心磁滞特性的影响,修正现有动态损耗系数求解方法,建立了J-A动态磁滞模型。通过对比动态磁滞回线模型预测结果与实验数据,验证了该方法的正确性与有效性。

  • 2021-05-06
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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基于多层次结构模型的云服务信任评估算法优化_赵莉

为了提高云服务信任度水平和推荐能力,需要对云服务信任度进行优化评估,提出基于多层次结构模型的云服务信任评估算法。在云服务平台的用户行为信息特征采集中,建立云服务信任度分布大数据模型,挖掘云服务用户偏好性特征量,根据采集结果采用模糊信息调度方法提取云服务信任度特征量,在此基础上构建云服务信任度评估的粗糙集分布模型,通过大数据多层次结构分析方法进行云服务信任评估和推荐,结合模糊C均值聚类方法实现对云服务信任度的优化聚类和自适应评估。仿真结果表明,云服务信任度分布的多层次结构分布均匀,采用该方法进行云服务信任评估的准确度较高,评估的精度较好,用户满意度较高,提高了云服务信任评价能力。

  • 2021-05-06
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态;采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的BP神经网络模型在预测海洋沉积物烧失量中的应用_李强

烧失量(LOI)是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法(GA)-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱(XRF)分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差(RSD)为1.3%;海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%~6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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