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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法_时维国

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型；将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

  • 2021-05-07
  • 阅读763
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采用口袋算法构造的多类别决策树模型_王子玥

采用开放应用架构（OAA）准则训练多个二分类感知机,以Gini指数筛选最优的方法构建二叉决策树.推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划分的局限性,将基于口袋算法的二叉树与多叉树在8个UCI数据集上进行比较,并与单变量决策树CART和C4.5的结果进行对照.结果表明:采用口袋算法基于OAA方法构建的二叉树,在准确率和空间划分的可解释性上优于基于经典多分类准则构建的多叉树.

  • 2021-05-07
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基于云模型粒子群算法的海岛交直流混合微网鲁棒优化运行_张涛

针对海岛交直流混合微网系统区域电能交换方式复杂、系统运行安全稳定性要求高的问题,在综合考虑交直流混合微网系统结构和微源出力特性的基础上,以最大净负荷波动量作为满足最坏运行条件下系统储备容量要求的替代方案,建立以系统综合运行成本最低、净负荷波动量最大为上、下层优化目标的海岛交直流混合微网鲁棒双层优化模型,并分别基于云模型理论改进的粒子群算法和CPLEX求解器对双层优化模型进行求解.仿真结果可知,所提的海岛交直流混合微网鲁棒优化方法可有效提高系统的优化水平,使微网在满足最恶劣环境的安全约束前提下,可获取更好的经济效益.

  • 2021-05-07
  • 阅读484
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化_董泽

提出一种基于改进的差分量子粒子群（DEQPSO）算法,将其与超限学习机（ELM）相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法（GSA）、粒子群算法（PSO）和量子粒子群算法（QPSO）优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。

  • 2021-05-07
  • 阅读489
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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
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基于MacCormack_TVD_省略_差分算法的二维泥石流数值计算模型_刘建麟

泥石流是一种介于崩塌滑坡和洪水之间的物理过程,既有土体的结构性,又有水体的流动性。随着泥石流运动控制方程和数值模拟技术的发展,基于数值模拟的泥石流危险性分区方法成为泥石流危险性分区的主要方法。本文应用Massflow模型,基于深度平均的连续介质力学方法,从Navier-Stokes方程出发,推导出二维运动堆积控制方程,采用MacCormack-TVD有限差分算法计算,根据古交官长沟的地形条件、水文条件、物源条件模拟了泥石流运动的全过程,计算得出泥石流泛滥范围内的流深和流速。并根据数值模拟结果和最大动能分区模型,获取该流域的泛滥范围并确定危险性分区,将模拟区划分为四个区域,即高危险区、中危险区、低危险区和安全区。泥石流的分区模型是每个网格上泥石流体的最大动能,能够直接反应泥石流对建筑物的破坏能力,分区模型具有直接的物理意义。

  • 2021-05-06
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基于模型预测控制算法的配电网源荷跟踪技术_付昊博

随着大量分布式能源接入配电网,功率波动的随机性对新能源消纳能力以及设备的利用率都产生了严重的影响。本文充分利用负荷侧功率的可调节特性,对馈线首端电压进行调节,使负荷功率能够跟踪新能源出力,实现对配电网公共连接点功率的平抑。为保证在配电网经济运行的基础上有效平抑波动性,并消除新能源随机性对控制效果的影响,本文建立了基于日内优化-实时控制框架的源荷跟踪模型。在日内优化层面,以相邻周期公共连接点功率差值和运行成本为目标函数建立优化模型,求解公共连接点功率最优值；在实时控制层面,基于模型预测控制算法并结合日内优化结果,滚动优化求解调压量,从而实现源荷跟踪。最后以广州某工业园区实测数据为例验证了该模型对功率波动平抑的有效性。

  • 2021-05-06
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