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基于新型实数编码小世界算法的超临界机组主汽温优化控制

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中国电机工程学报 2010年第S1期30卷 131-137页

作者：王爽心刘海瑞北京交通大学机械与电子控制工程学院北京市海淀区100044

针对600MW超临界机组主汽温对象由于其具有迟延大、时变的特点而引发的调节特性差、经常出现过热器汽温超调等问题,提出1种基于实数编码小世界优化算法优化RBF神经网络的PID控制策略。该新型小世界优化算法通过应用n维球面构造小世界网... 详细信息

针对600MW超临界机组主汽温对象由于其具有迟延大、时变的特点而引发的调节特性差、经常出现过热器汽温超调等问题,提出1种基于实数编码小世界优化算法优化RBF神经网络的PID控制策略。该新型小世界优化算法通过应用n维球面构造小世界网络邻域和非邻域节点集,避免了现有算法由于编码、解码而造成的算法繁琐和运行时间长等问题,函数测试表明其具有较强的快速性及较高的寻优精度,非常适合于控制器的实时优化。经与传统PID和基于混沌算法优化RBF神经网络的PID控制策略的控制效果进行仿真比较,表明新方法在不同负荷下的主汽温控制均获得很好的调节品质,具有较强的稳定性、鲁棒性和自适应性。

关键词：实数编码小世界优化算法邻域构造超临界机组主汽温

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基于小世界优化的支持向量机风电功率预测

太阳能学报 2015年第3期36卷 720-726页

作者：王爽心李涛孙东旭刘如九北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

采用基于实数编码的小世界优化算法(RSWOA)对SVM的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化选取,使其具有收敛速度快和全局寻优的优点,提出基于实数编码小世界优化算法的支持向量机改进模型(RSWOASVM)。将该模型应用于实际风场的风电功率预测中... 详细信息

采用基于实数编码的小世界优化算法(RSWOA)对SVM的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化选取,使其具有收敛速度快和全局寻优的优点,提出基于实数编码小世界优化算法的支持向量机改进模型(RSWOASVM)。将该模型应用于实际风场的风电功率预测中,研究表明,RSWOA能快速准确找到SVM模型参数的全局最优解,进而可使RSWOA-SVM改进模型取得较理想的预测精度。

关键词：小世界优化算法支持向量机参数寻优风电功率预测模型

基于小世界优化的变桨距风电机组神经网络预测控制

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中国电机工程学报 2012年第30期32卷 105-111+17页

作者：王爽心李朝霞刘海瑞北京交通大学机械与电子控制工程学院

通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述... 详细信息

通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述方法应用于变桨距风电机组启动并网时的转速控制,提出一种基于混沌小世界优化算法的神经网络预测控制策略,其预测模型由基于现场数据的神经网络模型建立。仿真与实际测试结果表明,该系统可以根据风速扰动提前预测电机的转速变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保风电机组平稳并网。

关键词：变桨距风电机组混沌映射小世界优化算法神经网络辨识模型预测控制

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变桨距风电机组自适应PI优化控制

太阳能学报 2013年第9期34卷 1579-1586页

作者：王爽心李朝霞北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定PI控... 详细信息

使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,为确定控制参数提供精确的实时变化信息,同时引入小世界优化算法实现对PI参数快速、准确在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明该控制策略可有效控制风电机组在高风速下的输出功率,效果优于单纯的PI控制。

关键词：变桨距风电机组神经网络辨识自适应PI控制小世界优化算法在线辨识

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基于小世界优化的风电功率变权组合预测模型

太阳能学报 2015年第12期36卷 2867-2873页

作者：王爽心赵欣李涛刘如九北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SW... 详细信息

提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SWOA)进行回归估计,构成支持向量机改进算法(RSWO-SVM)。利用江苏某风场数据对风电机组输出功率的超短期实时滚动功率预测进行研究,分别预测未来10 min、30 min和1 h的功率值。预测结果表明,无论哪个时间尺度,该文变权组合模型的预测精度均明显高于各单项、等权平均和最小方差固定权系数组合预测方法,预测误差大幅降低。

关键词：风电功率预测小世界优化算法支持向量机灰色预测变权组合预测

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SWO:基于小世界效应的快速搜索算法

计算机科学 2011年第7期38卷 255-260页

作者：黄刚李晋航贾艳华中科技大学机械科学与工程学院工业与制造系统工程系武汉430074

借鉴小世界网络理论中层次树模型和多分类标准建模的理论,设计了一种基于小世界效应的快速搜索算法SWO。采用掩码规则将解空间构造为层次树网络模型,并提出采用相映射的空间与原解空间共同组成双分层标准的建模理论。SWO算法通过对两种... 详细信息

借鉴小世界网络理论中层次树模型和多分类标准建模的理论,设计了一种基于小世界效应的快速搜索算法SWO。采用掩码规则将解空间构造为层次树网络模型,并提出采用相映射的空间与原解空间共同组成双分层标准的建模理论。SWO算法通过对两种空间网络中长短邻居关系的查询访问,将实验信封推送到目的地,从而找到解空间中的最优值。实验证明,引入映射空间搜索机制可避免算法陷入局部最优,而长邻居关系的访问又加快了算法的收敛速度。通过与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和差分算法(DE)的对比,SWO算法表现出较强的搜索能力和较高的搜索效率。

关键词：小世界优化算法层次树网络模型多分类标准建模分布式搜索

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小世界优化ABC支持型单播路由机制

计算机工程 2009年第20期35卷 123-125,130页

作者：王兴伟杨海泉黄敏东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

设计一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于小世界优化算法寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真研究结果表明... 详细信息

设计一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于小世界优化算法寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真研究结果表明,该算法是有效的。

关键词：总最佳连接服务质量单播路由小世界优化算法 Nash均衡 Pareto最优

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基于小世界算法的机械手时间最优运动规划

科学技术与工程 2020年第31期20卷 12878-12882页

作者：袁明新王丽丽谢丰庄彦武江亚峰江苏科技大学机电与动力工程学院张家港215600 江苏科技大学冶金与材料工程学院张家港215600

针对机械手运动规划通常存在建模复杂、参数多和优化效率低的不足,提出了基于小世界算法的机械手时间最优运动规划。首先运用末端分离法进行机械手工作姿态的简化模型建立;然后结合摆线运动方程,并以工作姿态和关节运动学为约束,建立时... 详细信息

针对机械手运动规划通常存在建模复杂、参数多和优化效率低的不足,提出了基于小世界算法的机械手时间最优运动规划。首先运用末端分离法进行机械手工作姿态的简化模型建立;然后结合摆线运动方程,并以工作姿态和关节运动学为约束,建立时间最优的运动规划模型;最后引入基于精英集聚效应的小世界优化算法来提高模型求解精度。仿真测试结果表明,与禁忌遗传算法、基本小世界算法相比,精英集聚效应小世界算法使得机械手规划模型的运动时间和总均方差分别平均降低23.3%和19.7%,且表现出较好的收敛性和稳定性,进而验证了时间最优规划模型的有效性。

关键词：机械手运动规划小世界优化算法精英集聚效应

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风电机组智能变桨距控制及优化研究

风电机组智能变桨距控制及优化研究

作者：李朝霞北京交通大学

学位级别：硕士

风能作为一种清洁的可再生能源,近年来受到了全世界的广泛关注。风力发电是风能利用的主要方式,是一种环保、经济且可持续发展的新能源生产方式,发展前景十分广阔。目前,大型风电机组一般都具有变桨距功能,即可以沿着桨叶的纵轴旋转叶片... 详细信息

风能作为一种清洁的可再生能源,近年来受到了全世界的广泛关注。风力发电是风能利用的主要方式,是一种环保、经济且可持续发展的新能源生产方式,发展前景十分广阔。目前,大型风电机组一般都具有变桨距功能,即可以沿着桨叶的纵轴旋转叶片,以控制风轮对风能的吸收,改变机组的运行状态和功率输出,使风电机组的控制更为主动。深入研究风电机组变桨距控制技术,对于保证机组的安全、稳定、优化运行具有十分重要的意义。风能的不稳定性以及风电机组自身的复杂结构决定了变桨距控制对象大扰动、多变量、非线性和工况复杂的特点,要使风电机组合理利用风能并向电网提供稳定、高质量的电能,常规的PI控制策略往往难以得到满意的控制效果,如何建立合适的模型并实施有效的控制成为变桨距控制领域研究的重点。本文以风电机组变桨距控制及优化策略为主要研究内容,重点展开了以下研究：1.对变桨距风电机组的运行特性及典型工况进行了研究,根据不同工况下变桨距控制的任务确定了本文的研究重点,即启动并网阶段的电机转速控制策略和风速大于额定风速阶段的恒功率控制策略。2.针对风电机组使用传统机理建模方法的局限性,对基于现场数据的神经网络建模方法进行了研究。利用实际风电机组现场运行数据分别建立了低风速段的机组发电机转速模型和高风速段的机组功率模型。仿真验证结果表明了所建神经网络模型的精确性,为变桨距控制提供了被控对象的神经网络模型。3.针对变桨距风电机组启动并网时要求电机转速平稳并精确地上升到同步转速的特点,将神经网络辨识、非线性模型预测控制、实数编码小世界优化算法三者有机结合,提出了一种基于小世界优化算法的神经网络模型预测策略。仿真结果表明,系统可以根据风速扰动提前预测电机转速的变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保电机平稳并网。4.针对变桨距风电机组高于额定风速阶段的恒功率控制要求,提出了一种基于小世界优化算法在线整定的自适应PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,为确定控制参数提供精确的实时变化信息,同时引入小世界优化算法实现对PI参数快速、准确的在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明,将这种控制策略用于变桨距控制可以有效控制风电机组在高风速下的输出功率,效果优于单纯的PI控制。

关键词：风力发电变桨距控制神经网络辨识小世界优化算法模型预测控制自适应PI控制在线辨识