基于多目标原子轨道搜索算法的风电场集群最优经济调度 被引量：1

1

作者 程先龙 王川 +4 位作者 张杰 易佳兵 周云霞 李思莹 杨博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期77-87,共11页

随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模... 随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模型中的目标函数考虑了火力发电成本、风力发电成本、弃风惩罚成本及污染气体排放。采用多目标原子轨道搜索算法进行模型求解,该算法在传统原子轨道搜索算法的基础上添加了存档机制、网络机制以及领导者选择机制,具有较强的多目标优化执行能力。结合修改后的IEEE30节点算例进行仿真分析,结果验证了所提模型的可行性以及多目标原子轨道搜索算法求解此类问题的有效性。 展开更多

关键词 多目标原子轨道搜索算法 风电场集群 最优经济调度

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基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

2

作者 李佳蓉 晁永生 +1 位作者 李纯艳 袁逸萍 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期42-50,共9页

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道... 针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。 展开更多

关键词 改进原子轨道搜索算法 多工艺路线 柔性作业车间 自体交叉 变邻域变异

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GNSS失锁下Tent-ASO-BP辅助GNSS/INS松组合导航算法

3

作者 柳絮 王坚 +1 位作者 肖星星 郭楠 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期24-33,共10页

GNSS/INS松组合导航是目前应用最广泛的车载导航系统之一,但在长隧道、地库等遮蔽区域,卫星信号长时间失锁导致定位精度显著下降。本研究提出一种Tent-ASO-BP辅助的GNSS/INS松组合导航算法。首先,结合混沌帐篷映射(Tent)改进的原子搜索... GNSS/INS松组合导航是目前应用最广泛的车载导航系统之一,但在长隧道、地库等遮蔽区域,卫星信号长时间失锁导致定位精度显著下降。本研究提出一种Tent-ASO-BP辅助的GNSS/INS松组合导航算法。首先,结合混沌帐篷映射(Tent)改进的原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络模型的权值及阈值,构建Tent-ASO-BP智能预测模型;然后,利用开阔环境下GNSS/INS导航数据训练Tent-ASO-BP智能模型,在GNSS隧道失锁环境下利用自主学习后的Tent-ASO-BP模型预测隧道内的位置参数;最后,利用车载实测数据进行验证。结果表明,Tent-ASO-BP预测模型总体精度明显高于GNSS/INS松组合模型精度,Tent-ASO-BP预测模型的水平方向误差为15.4394 m;GNSS/INS松组合误差为20.4292 m,水平精度提升了24.42%,预测模型能够有效解决卫星信号长时间失锁时GNSS/INS松组合导航连续高精度定位难题。 展开更多

关键词 全球导航卫星系统(GNSS) GNSS失锁导航 混沌帐篷映射(Tent) 原子搜索算法(aso) BP神经网络

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基于Tent-ASO-BP的短期电力负荷预测模型 被引量：1

4

作者 邓磊刚 赵号 孙宗阳 《电子设计工程》 2024年第11期164-168,共5页

针对短期电力负荷预测精度低与可靠性差的问题,设计一种基于Tent-ASO-BP的电力短期负荷预测模型。该模型利用了Tent混沌映射的方法,设计了一种原子种群初始化方法,其在保证个体的同时选出适应度最优的个体,增强原子种群在分布空间的均匀... 针对短期电力负荷预测精度低与可靠性差的问题,设计一种基于Tent-ASO-BP的电力短期负荷预测模型。该模型利用了Tent混沌映射的方法,设计了一种原子种群初始化方法,其在保证个体的同时选出适应度最优的个体,增强原子种群在分布空间的均匀性,进而加快ASO算法的收敛;同时引入自适应,增加该算法的局部探索和开发能力;将改进的ASO算法应用于BP神经网络参数优化,搭建了Tent-ASO-BP预测模型对短期电力负荷进行预测。使用Matlab工具进行仿真,通过对Tent-ASO-BP、ASO-BP和BP三种算法进行实验对比,结果表明,Tent-ASO-BP网络预测模型的RMSE、MAE和MAPE分别为32.736 MW,51.783 MW和6.623%,相比于ASO-BP和BP网络预测模型有明显减少,得出该模型具有更强的迭代能力和更强的局部寻优能力,为电力系统短期电力负荷预测提供依据,具有普遍的指导意义。 展开更多

关键词 短期电力预测 Tent混沌映射 原子搜索算法Tent-aso-BP 自适应 MATLAB仿真

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应用HS改进原子分解的电能质量扰动辨识分析 被引量：17

5

作者 张磊 黄纯 +3 位作者 江亚群 于浩明 雷明 梅娟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期194-201,共8页

结合原子分解与和声搜索算法,提出了一种电能质量扰动信号自适应分解及特征参数辨识方法。针对Gabor原子分解匹配追踪算法计算量大、实时性差的问题,首先利用傅里叶变换进行频谱分析,估计出扰动信号频率、幅值等参数,并以估计值作为搜... 结合原子分解与和声搜索算法,提出了一种电能质量扰动信号自适应分解及特征参数辨识方法。针对Gabor原子分解匹配追踪算法计算量大、实时性差的问题,首先利用傅里叶变换进行频谱分析,估计出扰动信号频率、幅值等参数,并以估计值作为搜索的初始解,加快算法的收敛速度;然后根据电能质量扰动信号特点将Gabor原子库分解为类基波库、脉冲库、谐波库、振荡库4个子库,依次搜索各子库,降低搜索的复杂度;再次,利用和声搜索算法快速、准确的全局搜索和协同搜索的特点对匹配追踪算法进行改进,加快了搜索速度;最后,依据获得Gabor原子索引参数实现电能质量扰动信号参数辨识。算例仿真表明,所提方法在保留匹配追踪算法优良重构性能的前提下,计算复杂度显著降低,搜索效率和收敛速度加快,扰动参数辨识精度得到提高。 展开更多

关键词 电能质量扰动 原子分解 匹配追踪算法 和声搜索算法 参数辨识

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基于LSA-MP改进原子分解的电能质量数据压缩方法 被引量：11

6

作者 袁莉芬 刘韬 +2 位作者 何怡刚 张鹤鸣 束海星 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期98-108,共11页

电能质量数据压缩是电能质量问题检测和识别中的重要步骤,其本质即为探寻电能质量稀疏特征的过程。针对稀疏分解中常用的匹配追踪算法在匹配最佳原子时计算复杂度高、耗时长,不能满足电力信号分析实时性要求的问题,应用收敛精度高、收... 电能质量数据压缩是电能质量问题检测和识别中的重要步骤,其本质即为探寻电能质量稀疏特征的过程。针对稀疏分解中常用的匹配追踪算法在匹配最佳原子时计算复杂度高、耗时长,不能满足电力信号分析实时性要求的问题,应用收敛精度高、收敛速度快以及全局寻优能力强的闪电搜索算法搜索最佳原子,提出了闪电搜索匹配追踪算法。利用所提算法在构建的电能质量相关原子库中对电能质量信号进行原子分解,提取电能质量特征参数,将提取到的参数作为压缩后的电能质量数据,实现电能质量数据压缩。实验结果表明,所提算法匹配最佳原子的耗时约缩短为原算法的1/98,基于所提算法的电能质量数据压缩方法在匹配最佳原子满足电力信号分析的实时性要求,具有较高的压缩率和较低的重构误差,提高了数据压缩的性能。 展开更多

关键词 原子分解 匹配追踪算法 闪电搜索算法 电能质量 数据压缩

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基于VMD-IASO-ELM的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型 被引量：2

7

作者 金秀章 李阳峰 姚宁 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期630-637,共8页

为提高火电厂SO_(2)污染物排放控制水平,提出一种基于变分模态分解(VMD)改进原子搜索算法(IASO)极限学习机(ELM)的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型。首先,利用机理和相关性分析确定吸收塔出口SO_(2)浓度的初始相关变量,并采用VMD算法... 为提高火电厂SO_(2)污染物排放控制水平,提出一种基于变分模态分解(VMD)改进原子搜索算法(IASO)极限学习机(ELM)的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型。首先,利用机理和相关性分析确定吸收塔出口SO_(2)浓度的初始相关变量,并采用VMD算法对其分解,保留分解结果与输出互信息中大的低频分量;然后,采用结构简单、学习速度快的ELM建立预测模型,并利用基于混合策略改进的IASO优化网络参数,提高预测精度;最后,利用模糊规则推理出误差修正项以校正ELM模型预测结果。应用历史数据仿真建模,结果表明该模型具有较高的预测精度和学习能力,能够准确跟踪吸收塔出口SO_(2)浓度变化趋势。 展开更多

关键词 计量学 SO_(2)浓度预测 变分模态分解 原子搜索算法 极限学习机 模糊推理

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基于ASO-BP神经网络的生物量反演模型研究

8

作者 尹江杰 刘丽萍 李强 《价值工程》 2023年第14期153-155,共3页

本文选择六盘山森林区为论文研究区域,光学数据选择Landsat 8 OLI,微波雷达数据选择具有L波段的ALOS-2 PALSAR-2,并结合森林资源清查数据作为六盘山森林AGB的反演模型研究数据源,对选择的两种数据源的相关特征变量进行提取、分析、筛选... 本文选择六盘山森林区为论文研究区域,光学数据选择Landsat 8 OLI,微波雷达数据选择具有L波段的ALOS-2 PALSAR-2,并结合森林资源清查数据作为六盘山森林AGB的反演模型研究数据源,对选择的两种数据源的相关特征变量进行提取、分析、筛选,基于经典及改进算法构建六盘山森林AGB反演模型。利用原子优化算法(ASO)优化BP神经网络模型构建新的森林地上生物量反演模型——基于原子优化算法改进的BP神经网络(ASO-BP)森林AGB反演模型,通过对两种生物量反演模型精度的对比与评价,最终选择精度最高的ASO-BP反演模型比较适用于六盘山森林地上生物量反演,完成六盘山森林地上生物量的估算和分析。 展开更多

关键词 森林AGB反演模型 BP神经网络 原子优化算法(aso) aso-BP

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基于改进门控循环单元的微电网新能源功率预测方法

9

作者 董波 何俊池 +2 位作者 陶乐园 徐启煌 戴国庆 《现代工业经济和信息化》 2024年第12期89-91,共3页

提出了一种基于改进门控循环单元的新能源功率预测方法以提高预测的准确性和鲁棒性。首先,基于门控循环单元建立了微电网新能源功率预测模型。随后,利用原子轨道搜索算法对门控循环单元的待整定参数进行优化。仿真结果表明,改进的GRU模... 提出了一种基于改进门控循环单元的新能源功率预测方法以提高预测的准确性和鲁棒性。首先,基于门控循环单元建立了微电网新能源功率预测模型。随后,利用原子轨道搜索算法对门控循环单元的待整定参数进行优化。仿真结果表明,改进的GRU模型能够取得较为优良的预测效果,验证了AOSA算法在提高GRU预测性能中的有效性。 展开更多

关键词 微电网 新能源 功率预测 门控循环单元 原子轨道搜索算法

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基于极限学习机的短期交通流预测混合优化模型 被引量：3

10

作者 蔡浩 李林峰 +2 位作者 李涵 李新 周腾 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期75-82,183,共9页

交通流的动态性、不确定性和非线性等特性导致交通流难以精确预测,本文在极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的基础上,通过嵌入原子搜索算法(Atom Search Optimization,ASO),构建ASO-ELM短期交通流预测混合优化模型,对比现有短... 交通流的动态性、不确定性和非线性等特性导致交通流难以精确预测,本文在极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的基础上,通过嵌入原子搜索算法(Atom Search Optimization,ASO),构建ASO-ELM短期交通流预测混合优化模型,对比现有短期交通流预测模型,分析混合优化模型在短期交通流预测领域的表现。实验选取荷兰阿姆斯特丹市A10环形公路为路网原型,使用ASO-ELM混合模型与常见交通流预测模型进行对比实验。实验结果表明:ASO-ELM混合模型在4个数据集下的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)相较于ELM模型分别下降了4.3%、3.5%、6.9%和5.4%,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)分别下降了4.8%、4.0%、2.0%和5.2%;其次,与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)相比,MAPE分别下降了9.6%、8.6%、9.8%和5.0%,RMSE也分别下降了4.5%、5.9%、2.6%和1.7%。研究成果揭示了混合优化模型在短期交通流预测领域的潜力。 展开更多

关键词 智能交通 短期交通流预测 混合预测模型 原子搜索算法 极限学习机

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一种多源数据融合的机器人导航技术 被引量：1

11

作者 郭丽 陈孟元 付明 《导航定位学报》 CSCD 2023年第3期96-104,共9页

针对移动机器人在导航过程中存在的建图不精确、效率低下等问题,提出一种多源数据融合的移动机器人导航方法:利用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达和深度相机的环境信息,通过位姿传感器获取机器人的位姿和加速度信息,提出基于激光雷达、深度... 针对移动机器人在导航过程中存在的建图不精确、效率低下等问题,提出一种多源数据融合的移动机器人导航方法:利用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达和深度相机的环境信息,通过位姿传感器获取机器人的位姿和加速度信息,提出基于激光雷达、深度相机和惯性测量单元数据融合的地图构建方法;并兼顾全局探测与局部求精的平衡,采用改进原子轨道搜索算法进行全局规划,利用动态窗口法完成局部避障。实验结果表明,多源数据融合建立的地图更接近于真实场景,改进后的融合算法未知障碍实时避障成功率达到98%,能够提升机器人自主导航效率。 展开更多

关键词 数据融合 原子轨道搜索算法 动态窗口 移动机器人 导航

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基于BCL-ASA-BP神经网络的模拟电路板芯片故障诊断 被引量：5

12

作者 王力 刘学朋 张亦弛 《电子测量技术》 北大核心 2022年第14期164-171,共8页

针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,... 针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,并采用欧氏距离对特征进行融合,建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着,利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置,提高收敛速度和精度。然后,通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程,获得最优权值和阈值。最后,将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试,完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析,结果表明,BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%,较传统BP算法提升13.9%。 展开更多

关键词 双元卷积Logistic混沌映射 原子搜索算法 BP神经网络 模拟电路板芯片 故障诊断

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暂态频率约束下考虑新能源最优减载的机组组合双层优化策略 被引量：6

13

作者 杨德友 孟振 +1 位作者 王博 段方维 《电力建设》 CSCD 北大核心 2023年第2期74-82,共9页

大规模风、光等新能源并网引起的惯量降低给新型电力系统安全运行带来了新的挑战,其中尤为突出的是暂态频率安全。文章在充分利用新能源频率支撑作用的基础上,提出了暂态频率约束的机组组合双层优化策略。构建了计及新能源场/站频率支... 大规模风、光等新能源并网引起的惯量降低给新型电力系统安全运行带来了新的挑战,其中尤为突出的是暂态频率安全。文章在充分利用新能源频率支撑作用的基础上,提出了暂态频率约束的机组组合双层优化策略。构建了计及新能源场/站频率支撑的新型电力系统频率响应模型,推导了暂态频率特征量的解析化表达式,进而在传统机组组合模型的基础上,构建了考虑动态频率约束的机组组合优化模型;引入原子搜索算法,协同考虑频率支撑的新能源最优减载优化与机组组合优化,建立了双层优化策略。以含风电及光伏的10机系统为例进行计算分析,结果验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 新能源 暂态频率 最优减载 机组组合 原子搜索算法

原文传递

融合光照强度的地磁室内定位方法研究 被引量：2

14

作者 韩雨辰 余学祥 +2 位作者 仲臣 肖星星 徐锦修 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第7期35-42,共8页

针对单一地磁室内定位技术精度及稳定性较差的问题,该文提出基于Tent-ASO-BP算法模型的地磁/光强融合定位方法。离线阶段数据预处理后,将坐标轴转换的地磁三轴数据与对应光强数据结合提高定位点的特征维度,采用克里金插值法建立不同分... 针对单一地磁室内定位技术精度及稳定性较差的问题,该文提出基于Tent-ASO-BP算法模型的地磁/光强融合定位方法。离线阶段数据预处理后,将坐标轴转换的地磁三轴数据与对应光强数据结合提高定位点的特征维度,采用克里金插值法建立不同分辨率指纹库;在线阶段利用已建立的Tent-ASO-BP算法模型输出定位结果。实验结果表明,该定位模型具有较好的定位性能,可有效应用于室内定位;且相比单一地磁定位技术,地磁/光强融合定位技术可明显提升定位精度及稳定性。 展开更多

关键词 室内定位 BP神经网络 原子搜索算法 混沌映射 光照强度

原文传递