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基于改进引力搜索算法的电力市场环境下可再生能源竞标消纳优化

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可再生能源 2023年第6期41卷 845-852页

作者：薛斌张小东任景黄红伟毛文照杨国清国家电网有限公司西北分部陕西西安710048 北京清大科越股份有限公司北京100102 西安理工大学电气工程学院陕西西安710048

为解决新能源参与电力市场竞标、促进新能源消纳的问题,文章提出了基于改进引力搜索算法的电力市场环境下可再生能源竞标消纳优化模型。建立了风电、光伏机组出力模型,确定了风电光伏不确定出力场景削减。针对可再生能源竞标消纳模型建... 详细信息

为解决新能源参与电力市场竞标、促进新能源消纳的问题,文章提出了基于改进引力搜索算法的电力市场环境下可再生能源竞标消纳优化模型。建立了风电、光伏机组出力模型,确定了风电光伏不确定出力场景削减。针对可再生能源竞标消纳模型建立了出清电价模型,确定了交易双方利润模型,并针对交易过程中的不确定概率进行了分析。提出了采用改进引力搜索算法联合模式搜索算法对出清电价模型进行求解。最后通过仿真分析,说明了所提方法的有效性。

关键词：引力搜索电力市场出清电价可再生能源竞标

基于引力搜索-粒子群优化算法的电力系统经济调度

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济南大学学报（自然科学版） 2022年第5期36卷 603-608页

作者：陈振宇王子悦李新宇张春江华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

建立电力系统经济调度模型;引入引力搜索算法,计算粒子群中各粒子之间的引力以及各粒子的质量,求解各粒子的加速度,设置粒子群的自适应权重;提出引力搜索-粒子群优化算法进行搜索求解,获得粒子适应度最大的个体,根据最优个体位置获得最... 详细信息

建立电力系统经济调度模型;引入引力搜索算法,计算粒子群中各粒子之间的引力以及各粒子的质量,求解各粒子的加速度,设置粒子群的自适应权重;提出引力搜索-粒子群优化算法进行搜索求解,获得粒子适应度最大的个体,根据最优个体位置获得最优电力系统经济调度方案。结果表明:相比于粒子群优化算法,所提出算法的调度精度更高,发电机组输出功率更小;与传统电力系统经济调度算法相比,所提出算法的调度性能更优,优化得到更低的发电成本,在电力系统经济调度中的适用度更高。

关键词：电力系统经济调度粒子群优化算法引力搜索发电机组

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记忆增强的莱维飞行引力搜索算法

计算机仿真 2022年第1期39卷 312-317页

作者：刘紫阳庞志华陶佩郑韩飞北华航天工业学院计算机学院河北廊坊065000 机械科学研究院北京100044

针对标准引力搜索算法存在收敛速度过快,容易陷入局部最小值等问题,提出一种改进的基于莱维飞行的引力搜索算法,在引力搜索算法框架下引入莱维飞行产生随机步长,进一步更新种群位置。莱维步长缩放因子动态调整,随迭代次数增加,莱维更新... 详细信息

针对标准引力搜索算法存在收敛速度过快,容易陷入局部最小值等问题,提出一种改进的基于莱维飞行的引力搜索算法,在引力搜索算法框架下引入莱维飞行产生随机步长,进一步更新种群位置。莱维步长缩放因子动态调整,随迭代次数增加,莱维更新逐步发挥作用,使算法继续保持较好的全局搜索性能。莱维更新只选择适应度无退化粒子参与下次计算,且飞行步长更新以历史最优粒子的位置为指导,增强算法记忆性,促使粒子向更优适应度方向进化。对多个标准测试函数进行仿真,结果表明改进算法较标准引力搜索算法和布谷鸟算法具有更好的全局搜索能力和寻优精度。

关键词：引力搜索莱维飞行记忆增强群体智能优化

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量子行为引力搜索算法

控制与决策 2016年第9期31卷 1678-1684页

作者：曹茂俊李盼池尚福华中国石油勘探开发研究院北京100083 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为提高引力搜索算法的优化能力,通过在原始算法中融合量子计算,提出一种量子行为引力搜索算法.该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制,在每步迭代中,计算个体适应度,根据适应度计算个体质量,取前K个质量最大的个体作为候选集.采... 详细信息

为提高引力搜索算法的优化能力,通过在原始算法中融合量子计算,提出一种量子行为引力搜索算法.该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制,在每步迭代中,计算个体适应度,根据适应度计算个体质量,取前K个质量最大的个体作为候选集.采用轮盘赌方法在候选集中选择一个作为Delta势阱的中心,调整其他个体向该中心移动完成一步优化,在优化过程中使K值单调下降,以期达到探索和开发的平衡.标准函数极值优化的实验表明,所提出的算法比原算法在优化能力和优化效率两方面都有明显提高.

关键词：引力搜索量子势阱智能优化算法设计

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带有引力搜索算子的烟花算法

控制与决策 2016年第10期31卷 1853-1859页

作者：朱启兵王震宇黄敏江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对烟花算法(FA)寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点,提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO).算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善,以提高算法的优化性能.6个标准... 详细信息

针对烟花算法(FA)寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点,提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO).算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善,以提高算法的优化性能.6个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明,FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法,在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.

关键词：烟花算法引力搜索偏移函数函数优化全局寻优

基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断

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中国电机工程学报 2013年第2期33卷 98-104,18页

作者：李超顺周建中肖剑肖汉华中科技大学水电与数字化工程学院湖北省武汉市430074

核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,... 详细信息

核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型;最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断。

关键词：水电机组故障诊断核函数模糊聚类引力搜索

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Wiener系统的混沌引力搜索迭代辨识

系统仿真学报 2021年第9期33卷 2138-2146页

作者：徐珊玲李俊红刘梦茹华亮南通大学江苏南通226019

Wiener非线性系统是由动态线性子系统串联非线性静态子系统而成,被广泛应用于自动控制、化工、电气等领域。考虑Wiener输出误差自回归(Wiener Output Error Autoregressive,Wiener OEAR)系统的辨识问题,提出了一种混沌引力搜索迭代辨识... 详细信息

Wiener非线性系统是由动态线性子系统串联非线性静态子系统而成,被广泛应用于自动控制、化工、电气等领域。考虑Wiener输出误差自回归(Wiener Output Error Autoregressive,Wiener OEAR)系统的辨识问题,提出了一种混沌引力搜索迭代辨识算法,通过在引力搜索算法中引入混沌优化机制来估计Wiener OEAR系统的未知参数,并证明了所提出的算法的收敛性。为证明所提辨识算法的有效性,采用了引力搜索算法和梯度迭代算法对该系统进行辨识。仿真结果表明:3种算法能够有效地对Wiener OEAR系统进行辨识,混沌引力搜索迭代辨识算法在参数估计精度方面要优于引力搜索算法和梯度迭代算法。

关键词： Wiener系统系统辨识参数估计混沌机制引力搜索

基于引力搜索模糊模型辨识的水电机组预测控制

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水力发电学报 2013年第6期32卷 272-277页

作者：李超顺周建中肖汉肖剑华中科技大学水电与数字化工程学院武汉430074

考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的超平面聚类模型,结合引力搜索,提出了基于引力搜索的超平面聚... 详细信息

考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的超平面聚类模型,结合引力搜索,提出了基于引力搜索的超平面聚类算法(GSHPC),以此辨识模糊模型前提参数,采用正交最小二次法辨识结论参数。在此基础上,进一步提出了水力发电机组的模糊预测控制策略。将本文所提控制策略与传统PID控制以及粒子群优化PID控制进行了对比试验,结果表明基于GSHPC的辨识方法具有较高的辨识精度,本文所提水电机组预测控制方法在提高机组控制品质方面效果明显。

关键词：水力机组预测控制模糊模型引力搜索超平面聚类

基于模糊核聚类和引力搜索的风电齿轮箱故障诊断

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中国机械工程 2015年第19期26卷 2667-2671,2676页

作者：李状马志勇胡亮柳亦兵华北电力大学北京102206

为了诊断风电齿轮箱已知类别和未知类别的故障,提出了基于模糊核聚类和引力搜索的故障诊断方法。首先建立以训练样本分类错误率为目标的聚类模型,利用模糊核聚类对训练样本进行分类;然后利用引力搜索算法求解聚类模型,获得最优分类结果... 详细信息

为了诊断风电齿轮箱已知类别和未知类别的故障,提出了基于模糊核聚类和引力搜索的故障诊断方法。首先建立以训练样本分类错误率为目标的聚类模型,利用模糊核聚类对训练样本进行分类;然后利用引力搜索算法求解聚类模型,获得最优分类结果下每个类的类心;最后根据新样本与各类心之间的核空间样本相似度判断属于已知故障或者未知故障。结果表明,该方法准确度高,可有效用于风电齿轮箱故障诊断。

关键词：模糊核聚类引力搜索风电机组齿轮箱故障诊断