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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
1
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子群优化算法
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改进粒子群算法结合扰动观察法的光伏MPPT控制
2
作者 王金玉 郭瑞 李佳慧 《化工自动化及仪表》 2025年第2期301-306,共6页
提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影... 提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影下均可以对MPP进行追踪,提升系统的光伏利用率,减少系统的能量损耗与振荡。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 扰动观察法 光伏电池模型 最大功率点追踪 MATLAB/SIMULINK
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基于改进粒子群算法含DG配电网的故障定位
3
作者 李梅 董阳 《绥化学院学报》 2025年第2期150-153,共4页
故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的... 故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的种群,然后引入自适应权重因子来避免算法陷入局部最优,定位故障区段。最后,在MATLAB中搭建实验模型,对单重故障和多重故障进行定位。结果表明,基于改进粒子群算法的故障定位不仅可以提高收敛速度,还具有一定的容错性。 展开更多
关键词 分布式电源 故障定位 改进粒子群算法 自适应权重
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
4
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于改进粒子群算法的变工况综合能源系统优化调度
5
作者 封龙 梁绍华 +2 位作者 邹磊 陶成飞 吴旭洋 《电气自动化》 2025年第1期16-19,22,共5页
为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的... 为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的适应性和可靠性。然后,引入自适应的参数因子和柯西高斯变异对粒子群算法进行改进。最后采用改进粒子群算法与其他算法对综合能源系统进行求解,发现改进后的粒子群算法求解出的系统日运行成本低于其他算法,此时系统中各设备的出力也得到合理优化。验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 变工况特性 改进粒子群算法 多类型设备 优化调度
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基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法
6
作者 孔祥凤 王海红 +1 位作者 李盛威 黄伟 《计算机测量与控制》 2025年第3期183-189,共7页
针对海上遇险目标搜寻范围动态化、影响因素众多导致搜救成功率较低的问题,提出了一种基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法,旨在寻找最佳搜寻路径,提高海上遇险目标的搜救成功率;该方法基于遇险目标的位置信息和搜寻资源参数,构... 针对海上遇险目标搜寻范围动态化、影响因素众多导致搜救成功率较低的问题,提出了一种基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法,旨在寻找最佳搜寻路径,提高海上遇险目标的搜救成功率;该方法基于遇险目标的位置信息和搜寻资源参数,构建海上遇险目标搜寻模型,并采用余弦曲线自适应方法改进算法的惯性权重系数,增强粒子群算法的初期全局搜索和后期局部搜索能力;采用自适应策略调整加速度,并保持其总和不变,以避免搜索效率下降或不稳定;引入扰动粒子更新机制来保持种群的多样性,避免陷入局部最优;将改进算法应用于实际搜寻问题,验证了算法的有效性,将改进算法与传统的粒子群算法和遗传算法进行对比,结果表明,改进算法较传统粒子群算法和遗传算法具有更高的搜救成功率。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 海上搜寻 自适应 全局最优 惯性权重 扰动粒子
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
7
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
8
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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改进粒子群下堆石混凝土坝物理力学参数反演
9
作者 杜义玲 《四川建材》 2025年第2期36-38,共3页
在对物理力学参数进行反演分析时,由于容易到受局部最优限制,导致对堆石混凝土坝状态的分析结果存在较大误差,为此,提出基于改进粒子群的堆石混凝土坝物理力学参数反演分析研究。利用差分进化对粒子群算法进行改进,并充分考虑了堆石混... 在对物理力学参数进行反演分析时,由于容易到受局部最优限制,导致对堆石混凝土坝状态的分析结果存在较大误差,为此,提出基于改进粒子群的堆石混凝土坝物理力学参数反演分析研究。利用差分进化对粒子群算法进行改进,并充分考虑了堆石混凝土坝物理力学参数对于整体的适应度,对种群的变异系数进行针对性设置,在反演分析阶段,以影响堆石混凝土坝物理力学参数的因素作为种群设置的基础,根据评估函数对于种群个体的评估结果,确定粒子的更新方向以及更新速度,直至评估结果不再发生变化,结束迭代,并将对应的结果作为反演分析结果。在测试结果中,设计方法对堆石混凝土坝水平方向上和垂直方向上的状态分析结果具有较高的准确性。 展开更多
关键词 改进粒子群 堆石混凝土坝 物理力学参数 反演分析 差分进化 适应度 评估函数
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基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型
10
作者 黄常抒 陈鹏飞 +2 位作者 王群 龙建平 李德忠 《自动化技术与应用》 2025年第1期41-44,70,共5页
为控制火电厂发电成本,构建基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型。设计火电厂发电成本双层控制模型,上层以电煤价格预测结果为依据,根据供应商供货能力、煤炭价格、库存限制等条件,构建火电厂多周期采购计划的成本控制模型;下... 为控制火电厂发电成本,构建基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型。设计火电厂发电成本双层控制模型,上层以电煤价格预测结果为依据,根据供应商供货能力、煤炭价格、库存限制等条件,构建火电厂多周期采购计划的成本控制模型;下层以生产可用燃煤的数量与种类为基础,构建经济混煤掺烧方案的成本控制模型。以多项成本为约束条件,基于改进粒子群算法求解模型。测试结果表明,该模型能够实现入炉标单价格与总成本的降低,其中6月的总成本降低了3675.32万元,以及能够实现边际燃煤成本的降低,说明模型有很大实用意义。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 决策周期 火电厂 发电成本控制 模型
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基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制
11
作者 姚鹏飞 陈蒙娜 《无线互联科技》 2025年第1期24-27,共4页
常规的太阳能光伏发电逐日自动控制监测节点部署多为单节点局部覆盖模式,导致得出的功率损耗比增加。为此,文章提出基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制方法。该方法采用多点位监测,采集实时监测数据,进行太阳跟踪轨迹与角... 常规的太阳能光伏发电逐日自动控制监测节点部署多为单节点局部覆盖模式,导致得出的功率损耗比增加。为此,文章提出基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制方法。该方法采用多点位监测,采集实时监测数据,进行太阳跟踪轨迹与角度计算,构建光伏发电改进粒子群测算逐日自动控制模型,采用全局最优对比和反馈调整的方式实现自动控制。结果表明,应用文章方法得出的功率损耗比相对较小,控制效率明显提升。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 太阳能 光伏发电 逐日测算 电能调度
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基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划研究
12
作者 景学红 景阳 《物联网技术》 2025年第3期126-128,共3页
在规划物联网节点分布过程中需要明确考虑到覆盖范围,确保节点能够有效地传输数据和接收指令,因此提出基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划方法。在此过程中,构建了物联网节点分布规划目标函数,确定了物联网节点覆盖约束条件,利用... 在规划物联网节点分布过程中需要明确考虑到覆盖范围,确保节点能够有效地传输数据和接收指令,因此提出基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划方法。在此过程中,构建了物联网节点分布规划目标函数,确定了物联网节点覆盖约束条件,利用改进粒子群算法生成了节点最优分布规划搜索流程,实现了目标函数求解,目标函数最优解即为最优的物联网节点分布规划方案。实验结果表明,所设计方法的规划目标覆盖率、节点连通性、数据传输速率、节点能耗效率、节点分布适应性均较高,证明设计方法的规划效果较好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 物联网 节点分布规划 目标函数求解 通信覆盖率 数据传输
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基于改进粒子群的仓库物资入库货位智能推荐方法
13
作者 黄丹敏 吴志刚 +2 位作者 高子弋 覃怡 李春晖 《电脑编程技巧与维护》 2025年第1期124-126,157,共4页
随着物流行业的快速发展,传统的仓库物资入库货位管理方式已无法满足现代企业的需求。为提高仓储效率、降低运营成本并优化客户服务体验,现提出智能化仓库物资入库货位推荐方法。首先,综合考虑货位利用率、出入库效率及作业成本等多个... 随着物流行业的快速发展,传统的仓库物资入库货位管理方式已无法满足现代企业的需求。为提高仓储效率、降低运营成本并优化客户服务体验,现提出智能化仓库物资入库货位推荐方法。首先,综合考虑货位利用率、出入库效率及作业成本等多个关键因素,构建仓库货位分配模型。其次,基于改进粒子群实现智能推荐仓库物资入库货位,通过收集仓库的实时状态信息、物资属性及作业需求等数据,智能地为入库物资推荐最优货位。实验结果表明,基于改进粒子群的仓库物资入库货位智能推荐方法表现优异。通过对比传统方法与改进后的算法发现,该方法的各项指标均优于传统方法,经济效益较好,整体收益有所上升。 展开更多
关键词 仓库运营 仓库物资入库 货位智能推荐 改进粒子群
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基于改进粒子群算法的配电网重构分析
14
作者 王琳语 《东北电力技术》 2025年第3期9-12,共4页
近年来,分布式能源(distributed energy,DE)因其发电灵活性与清洁性被广泛使用,在新型电力系统中具有广阔的发展前景。但是随着分布式能源的大量并网,其发电随机性不可避免地对电力系统的稳定运行造成冲击。为此提出了一种计及新能源消... 近年来,分布式能源(distributed energy,DE)因其发电灵活性与清洁性被广泛使用,在新型电力系统中具有广阔的发展前景。但是随着分布式能源的大量并网,其发电随机性不可避免地对电力系统的稳定运行造成冲击。为此提出了一种计及新能源消纳的配电网重构研究方法,通过改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)对配电网潮流进行优化,以有功网损最小为目标在IEEE33节点对所提方法进行仿真分析,结果表明该方法能够有效降低配电网有功网损。 展开更多
关键词 分布式能源 配电网重构 改进粒子群算法 有功网损
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基于改进粒子群优化神经网络的高程异常拟合方法
15
作者 张文君 师文杰 《地理空间信息》 2025年第3期1-4,共4页
针对BP神经网络高程异常拟合时存在的局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于改进粒子群优化神经网络的高程异常拟合方法。通过结合惯性权值因子的非线性调整策略与学习因子的线性调整策略,能有效提高粒子群算法的收敛速度,避免出现局... 针对BP神经网络高程异常拟合时存在的局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于改进粒子群优化神经网络的高程异常拟合方法。通过结合惯性权值因子的非线性调整策略与学习因子的线性调整策略,能有效提高粒子群算法的收敛速度,避免出现局部最优解情况。利用改进粒子群算法优化BP神经网络初始参数,以提高高程异常拟合精度。通过两组典型实验区验证了该方法的精度与有效性。 展开更多
关键词 改进粒子群 自适应惯性权值 线性学习因子 BP神经网络 高程异常拟合
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基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制 被引量：1
16
作者 管声启 张理博 +1 位作者 刘通 郝振虎 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第4期73-80,共8页
为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态... 为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。 展开更多
关键词 零件分拣 抓取力控制 改进粒子群算法 模糊PID控制 欠驱动机械手
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基于改进粒子群算法的ER8机器人轨迹规划
17
作者 郭北涛 刘磊 张丽秀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期61-66,共6页
为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器... 为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器人为研究对象,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据,同时通过运动学正逆解理论计算求出了轨迹插值点;其次,利用MATLAB机器人工具箱建立了ER8机器人仿真模型,由于正逆解理论值与仿真结果完全相一致,证明了所建仿真模型的正确性;最后,通过MATLAB仿真得到机器人3-5-3多项式插值构造的轨迹中各关节的位置、速度和加速度等信息,在满足运动学约束的前提下,利用改进粒子群算法优化3-5-3混合多项式插值函数构造的轨迹,机器人用于完成轨迹的时间从3 s减少到1.0375 s,相对于优化前,整体运行时间缩短了大约65%,证明文中改进的粒子群算法可以有效实现时间最优的轨迹规划。 展开更多
关键词 改进D-H法 运动学 多项式插值 改进粒子群算法 轨迹规划
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基于改进粒子群算法的配电网分布式光伏接入容量优化计算
18
作者 牛远方 沙志成 +2 位作者 白茂金 龚祎 郑少鹏 《山东电力高等专科学校学报》 2024年第5期18-25,共8页
针对配电网自身调节能力有限、网络架构支撑能力不足导致的分布式光伏接不下、接入不合理等问题,提出一种基于改进粒子群算法的配电网分布式光伏接入容量优化计算方法。首先,对分布式光伏高比例接入情况下的配电线路参数辨识方法进行研... 针对配电网自身调节能力有限、网络架构支撑能力不足导致的分布式光伏接不下、接入不合理等问题,提出一种基于改进粒子群算法的配电网分布式光伏接入容量优化计算方法。首先,对分布式光伏高比例接入情况下的配电线路参数辨识方法进行研究,为容量计算提供准确的拓扑参数。其次,构建了基于改进粒子群算法的配电网分布式电源最优接入容量计算模型;最后,给出了所建模型的求解方法,并通过算例分析,验证了所提配电网分布式光伏接入容量优化计算方法的有效性与合理性。 展开更多
关键词 分布式光伏 配电网 容量优化 改进粒子群算法 参数辨识
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基于改进粒子群的曲轴件数控加工刀具轨迹自动优化方法 被引量：1
19
作者 王丽霞 《自动化应用》 2024年第11期258-260,共3页
针对曲轴件加工质检合格率较低、加工过切量较大的问题,提出基于改进粒子群的曲轴件数控加工刀具轨迹自动优化方法。先以刀具轨迹长度最小为目标建立轨迹优化目标函数,设定相应的约束条件,再通过改进粒子群惯性权重参数更新方法及增加... 针对曲轴件加工质检合格率较低、加工过切量较大的问题,提出基于改进粒子群的曲轴件数控加工刀具轨迹自动优化方法。先以刀具轨迹长度最小为目标建立轨迹优化目标函数,设定相应的约束条件,再通过改进粒子群惯性权重参数更新方法及增加压缩因子,实现对粒子群算法的改进,最后利用改进粒子群对最优轨迹求解,自动优化基于改进粒子群的曲轴件数控加工刀具轨迹。实验证明,该方法可对曲轴件数控加工刀具轨迹进行优化,且其应用后曲轴件加工质检合格率得到有效提升,加工过切量得到有效控制,具有良好的优化效果。 展开更多
关键词 改进粒子群 曲轴件 数控加工 刀具轨迹
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基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究
20
作者 李新春 曾仕豪 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第2期268-276,共9页
针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利... 针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 超宽带雷达 人体动作识别 小波阈值滤波 改进粒子群算法
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