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基于RIME-IAOA的混合模型短期光伏功率预测

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三峡大学学报（自然科学版） 2025年第1期47卷 81-88页

作者：王仁明魏逸明席磊三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦... 详细信息

光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦控制因子的动态边界策略来控制算数优化算法(AOA)数值的增长速率从而提升算法的精度和稳定性;利用自适应T分布变异策略来改进AOA的局部搜索能力和全局开发能力,更好地避免局部最优解.两种智能优化算法的加入使得整体模型的预测效率和速度都有很大提升,实验结果表明组合模型RIMEVMD-IAOA-LSTM相比于其他预测模型有较高的光伏功率预测精度.

关键词：霜冰优化算法变分模态分解算术优化算法余弦控制因子策略自适应T分布策略短期光伏功率预测

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基于改进蜣螂算法的电动汽车有序充电研究

现代电子技术 2025年第2期48卷 115-123页

作者：杜志坚廖道争程俊席磊三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 千乘研究院北京101111

为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力,提出一种改进蜣螂算法(LBDBO)的电动汽车有序充电方法。首先,建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数;其次,针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问... 详细信息

为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力,提出一种改进蜣螂算法(LBDBO)的电动汽车有序充电方法。首先,建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数;其次,针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题,利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使蜣螂群体分布更均匀;然后,引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置,避免在迭代过程中陷入局部最优,同时提高寻优精度;最后,通过与标准蜣螂算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、北方苍鹰优化算法(NGO)、鲸鱼优化算法(WOA)和基于减法平均的优化器算法(SABO)在基准测试函数中进行性能评估对比,验证策略改进的有效性。将LBDBO算法应用于电动汽车有序充电问题求解上,结果表明,改进算法可以显著降低峰谷差和充电成本,进一步验证了该算法的优越性和实用性。

关键词：电动汽车有序充电改进蜣螂算法 Logistic混沌映射电网负荷充电费用

基于ICESat–2/ATLAS与地统计学的森林生物量空间异质性分析

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西南林业大学学报 2025年第1期45卷 146-155页

作者：余金格罗绍龙钱常明舒清态王书伟胥丽席磊宋涵玥西南林业大学林学院云南昆明650233 云南省陆良县大莫古镇林业站云南曲靖655607 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所北京100091 福建农林大学林学院福建福州350002

以ICESat–2/ATLAS数据为数据源，结合54块实测样地，构建机器学习模型并对光斑足迹的地上生物量进行预测，采用Moran's I和半变异函数对反演的森林AGB空间自相关和异质性进行研究。结果表明：梯度提升回归树（GBRT）模型具有较好的预... 详细信息

以ICESat–2/ATLAS数据为数据源，结合54块实测样地，构建机器学习模型并对光斑足迹的地上生物量进行预测，采用Moran's I和半变异函数对反演的森林AGB空间自相关和异质性进行研究。结果表明：梯度提升回归树（GBRT）模型具有较好的预测精度（R2=0.90，RMSE=11.08 t/hm2）;香格里拉市森林生物量的最佳拟合半变异函数模型为指数模型（C0=0.12，C0 + C=0.87，A0=10200 m）;与普通克里格相比，序贯高斯条件模拟得到的AGB空间分布图具有较好的一致性（r=0.59**，d=0.70）。AGB的空间分异能够被地形因子解释，在解释力方面，海拔最大，坡向次之，坡度最小;基于星载激光雷达ICESat–2/ATLAS数据的森林AGB反演精度较高（Pp=81.43%），为地统计分析提供了可靠的数据源。因此，基于星载激光雷达与地统计学相结合的方法，能较好地实现森林AGB的空间异质性分析。

关键词：地上生物量空间异质性机器学习半变异函数 ICESat–2 地理探测器

来源：博看期刊评论

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分布式多区域多能微网群协同AGC算法

自动化学报 2020年第9期46卷 1818-1830页

作者：席磊周礼鹏三峡大学电气与新能源学院宜昌443002

综合能源多区域协同是电网发展趋势,而核心问题是采用何种方法对多区域进行协同.本文基于Q (σ)融入了资格迹及双重Q学习,提出一种面向多区域多能微网群的多智能体协同控制算法,即DQ (σ,λ),避免传统强化学习动作探索值高估的同时,来... 详细信息

综合能源多区域协同是电网发展趋势,而核心问题是采用何种方法对多区域进行协同.本文基于Q (σ)融入了资格迹及双重Q学习,提出一种面向多区域多能微网群的多智能体协同控制算法,即DQ (σ,λ),避免传统强化学习动作探索值高估的同时,来获取分布式多区域的协同.通过对改进的IEEE两区域负荷频率控制模型及三区域多能微网群自动发电控制(Automatic generation control, AGC)模型仿真,结果表明,与传统方法相比,所提算法具有快速收敛性和更优动态性能,能获得分布式多区域多能微网群的协同.

关键词：综合能源多能微网自动发电控制强化学习双重Q 学习

基于拉格朗日松弛强化学习算法的自动发电控制

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中国电机工程学报 2023年第4期43卷 1359-1368页

作者：席磊刘治洪李彦营三峡大学电气与新能源学院湖北省宜昌市443002

“双碳”目标加速了大规模新能源并网的新型电力系统的发展。传统控制方法无法有效解决分布式电网模式下新能源规模化接入所带来的强随机扰动,从而造成频率不稳定、控制性能标准(control performance standards,CPS)越来越差的问题。为... 详细信息

“双碳”目标加速了大规模新能源并网的新型电力系统的发展。传统控制方法无法有效解决分布式电网模式下新能源规模化接入所带来的强随机扰动,从而造成频率不稳定、控制性能标准(control performance standards,CPS)越来越差的问题。为此,该文从二次调频的角度提出一种能够保证具有较高的Q值更新学习率,且无论强随机环境亦或平稳环境均具有更稳定的响应特性的拉格朗日松弛强化学习算法,即重复更新Q学习拉格朗日松弛(repeated update Q-Learning using Lagrangian relaxation,RUQL-LR)算法,来获取多区域协同。对改进的IEEE标准两区域模型和以西南电网为基础的三区域模型进行仿真,验证了所提算法的有效性。该算法不仅能够在很大程度上提高Q值估计准确性,还能使弱耦合动态优化问题分散为多个子问题,以快速获取最优策略,且与多种强化学习算法相比,其Q值估计误差更小,能明显提高电网的频率稳定性。

关键词：自动发电控制多智能体强化学习拉格朗日松弛

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基于多示例图的小麦叶部病害分割方法

农业工程学报 2012年第13期28卷 154-159页

作者：虎晓红李炳军席磊河南农业大学经济与管理学院郑州450002 河南农业大学信息管理学院郑州450002

图像分割是作物病害自动识别的难点之一,传统的基于阈值或聚类的分割方法分割精度较低,为了提高作物病害的分割效果,该文提出了一种基于多示例图的分割模型,将作物病害的分割问题转化为在多示例框架下图的分割问题,同时在对作物病害图... 详细信息

图像分割是作物病害自动识别的难点之一,传统的基于阈值或聚类的分割方法分割精度较低,为了提高作物病害的分割效果,该文提出了一种基于多示例图的分割模型,将作物病害的分割问题转化为在多示例框架下图的分割问题,同时在对作物病害图像分割的过程中引入空间信息,采用像素点信息和邻域信息的融合值形成特征空间,通过在包空间的有效度量方式将多示例学习与图的分割方法有效结合进行小麦叶部病害图像的分割,从而更好地度量示例包的内部差异和示例包之间的差异,同时兼顾了图像的局部信息和全局信息,通过对小麦锈病和白斑病图像的分割试验表明,所提出的模型具有较好的鲁棒性,并且分割效果明显高于传统的分割方法。

关键词：机器视觉图像分割病害识别多示例学习

二氧化碳气肥对印度芥菜和向日葵吸收积累铜、锌的影响研究

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二氧化碳气肥对印度芥菜和向日葵吸收积累铜、锌的影响研究

作者：席磊浙江大学

学位级别：硕士

土壤是人类赖以生存的、重要的自然资源之一，随着经济的发展，土壤重金属污染日益成为一个严重的社会问题。一些传统的物理或化学方面的常规方法，不仅非常昂贵，难以大规模改良，而且常常导致土壤结构破坏、土壤生物活性下降和土... 详细信息

土壤是人类赖以生存的、重要的自然资源之一，随着经济的发展，土壤重金属污染日益成为一个严重的社会问题。一些传统的物理或化学方面的常规方法，不仅非常昂贵，难以大规模改良，而且常常导致土壤结构破坏、土壤生物活性下降和土壤肥力退化。自Brooks提出超积累植物到现在，已经发现400多种超积累植物，一种新的治理土壤重金属污染的技术——植物修复技术应运而生，但目前所发现的超积累植物大都生长缓慢，生物量小，使得植物修复的速率和效率较低，成为制约植物修复技术向实践转化的瓶颈。本文利用农业生物环境工程的手段，在大棚内，通过自制CO熏气罩设置不同的CO浓度，研究了CO施肥对不同Cu/Zn浓度下的土培向日葵和印度芥菜生物量，以及对不同Cu/Zn浓度处理下水培和土培向日葵和印度芥菜积累Cu/Zn的影响。经过大量的研究工作，得到如下结果： ***施肥促进了向日葵和印度芥菜的生长和发育，在实验中观察到，通过CO施肥，印度芥菜的物候期有提前趋势，Cu对照时，1200μl/LCO 和80Oμl/LCO分别比没有进行CO施肥(350μl/L)的印度芥菜提前了三天和两天开花。CO施肥能促进植株生长并促进新叶早发，增加植株叶片数。对植物进行CO施肥有利于植物生物量，尤其是地上部生物量的增长。Cu 对照时，向日葵在CO800、1200μl/L时比350μl/L时地上部生物量分别增长了4.46％和9.19％，印度芥菜为31.70％和53.62％;Cu浓度100mg/kg时，印度芥菜CO800、1200μl/L时比350μl/L地上部生物量增长了48.09％和 73.52％，向日葵增长5.84％和24.72％;Cu浓度为200mg/kg时，向日葵的地上部生物量增长率分别为81.70％和148.75％，印度芥菜为6.19％和 80.33％。 ***施肥可以显著地增加向日葵和印度芥菜对Cu的积累，在土培条件下，植株茎、叶中的Cu含量均在CO800μl/L、Cu100mg/kg实验条件时最高，分别为：向日葵茎1626mg/kg干重、叶2539mg/kg干重，印度芥菜茎 ’WI， i” 二。硕士学位论文扫要(＾bstract) 13696mg／kg干重、叶4589m吵g干重。在水培条件下，植株茎、叶中的Cu含量向日葵在CO2800卜e、CuZmg／L时最高，分别为84mg／kg干重，63mg／kg 于重，而印度芥莱则与土培条件下相同，在CO仔00…几、Culing／L时最高，分别为3592mg／kg干重、1464mg／kg干重。同时，COz施肥显著地增加了Cu 在向日葵和印度芥菜体内积累的叶根比，这说明＊0。有利CU由根向植物茎叶部的运输。 ***。施肥有利于印度芥菜对Zn的积累，但印度芥菜对Zn的积累能力没有对 Cu好，其叶子仅在土壤中 Zn浓度为 1000mg／kg干重时达到超积累水平，平均为 15792g／kg于重。在动力学影响方面，无论是 COZ对照，还是处理，基本上呈先升高后降低的趋势。

关键词： CO2施肥超积累向日葵印度芥莱生物量 CU Zn 动力学植物修复

基于深度强化学习的泛在电力物联网综合能源系统的自动发电控制

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中国科学：技术科学 2020年第2期50卷 221-234页

作者：席磊余璐张弦胡伟三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084

包含超大规模分布式能源、负荷以及冷热电联产的泛在电力物联网的综合能源系统是未来发展趋势.由于泛在物联将给电网带来强的随机扰动问题,传统的自动发电控制(automatic generation control,AGC)方法已无法满足如此大规模复杂综合能源... 详细信息

包含超大规模分布式能源、负荷以及冷热电联产的泛在电力物联网的综合能源系统是未来发展趋势.由于泛在物联将给电网带来强的随机扰动问题,传统的自动发电控制(automatic generation control,AGC)方法已无法满足如此大规模复杂综合能源系统的频率稳定.机器学习是解决复杂能源系统AGC强随机扰动的一种有效方法.然而这种超大规模的泛在物联将给AGC求解带来维数灾问题.本文针对DDQN-AD(double deep Q networkaction discovery)算法中经验缓存机制构建问题,提出了一种基于比例优先级采样机制的深度强化学习算法PRDDQN-AD(prioritized replay DDQN-AD),以解决机器学习中多维状态-动作对的维数灾问题,进而解决泛在电力物联网综合能源系统模式下的随机扰动问题.对源网荷储协同的两区域综合能源系统模型和集成了大量源、网、荷、储及冷热电联产的多区域泛在电力物联网综合能源系统模型进行仿真.结果表明,与改进前的DDQNAD算法相比,PRDDQN-AD能够提升训练样本的质量,具有良好的学习效率和泛化性能,能够解决维数灾问题;与其他智能算法相比,其收敛速度和控制性能均有明显提升,可获得区域最优协同控制.

关键词：泛在电力物联网综合能源系统深度强化学习自动发电控制

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四足仿生机器人步态规划及行走稳定性研究

四足仿生机器人步态规划及行走稳定性研究

作者：席磊国防科学技术大学

学位级别：硕士

本文依托于国家863主题项目《高性能四足仿生机器人原型系统研究》,以提高四足仿生机器人行进稳定性为目标,以四足仿生机器人为研究对象,建立高性能四足仿生机器人的机电控制一体化虚拟样机模型,基于改进的CPG中枢模式发生器,对机器人... 详细信息

本文依托于国家863主题项目《高性能四足仿生机器人原型系统研究》,以提高四足仿生机器人行进稳定性为目标,以四足仿生机器人为研究对象,建立高性能四足仿生机器人的机电控制一体化虚拟样机模型,基于改进的CPG中枢模式发生器,对机器人的典型步态进行规划,并进行运动学及动力学仿真。建立四足机器人稳定性评价理论,将机器人的相关机械参数、步态参数对机器人稳定性的影响进行分析,为今后四足仿生机器人的设计和开发提供有益的规律性指导和高效的辅助设计工具。全文的研究工作主要包括:1.应用动力学仿真软件Adams和科学计算软件Matalb建立参数可调的四足机器人机电控制一体化虚拟样机模型;通过DH描述方法对四足机器人的一条仿生腿进行运动学建模,推导其运动学正解和逆解方程。在腿长等参数的约束下,应用运动学正解进行足部运动空间的分析与优化;应用运动学逆解进行摆线轨迹的足端轨迹规划并进行仿真验证。2.通过分析四足哺乳动物的运动规律,提出基于中枢模式发生器(CPG)的步态生成算法。针对四足机器人步态规划需求,对比直接函数生成法,提出一种网络结构的改进CPG关节数据地址发生器,实现全关节的驱动函数生成,并对机器人启动步态进行设计和改进。3为了衡量机器人步行运动性能,提出用稳定裕度来判断静态步行步态的稳定性,并采用改进的瞬时质心方法来提高稳定裕度的判断精度。通过对临界稳定性条件的分析,讨论占空比和腿型对稳定裕度的影响,仿真验证并提出改进意见。4.针对四足仿生机器人虚拟样机的功能需求,开发基于Adams二次开发的四足机器人辅助设计软件,创新应用即时可调的机械参数、步态参数模型,整合常用功能开发可视化界面,并以实例分析验证软件功能可靠。

关键词：四足仿生机器人中枢模式发生器步态规划稳定裕度 Adams二次开发