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面向商业物流的条烟快速组包优化

中国烟草学报 2024年第4期30卷 105-112页

作者：岳华朱玲姚正亚李全梁杨虹君殷实王晓芳昆船智能技术股份有限公司昆明市650001 昆明理工大学民航与航空学院昆明市650500

【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化,对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标,构建三维组包模型,采用包括改进蜜獾算法... 详细信息

【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化,对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标,构建三维组包模型,采用包括改进蜜獾算法在内的6种启发式算法求解模型,确定出最优组包方案,满足企业高效组包需求。【结果】(1)本文搭建的三维组包模型适用于解决烟草物流中的复杂组包问题;(2)改进蜜獾算法(IHBA)的寻优效果显著,相比于粒子群算法(PSO),在最优值、最差值、平均值、平均迭代次数方面性能分别提高45%、7%、36.7%、52.1%;【结论】本文构建的最优组包系统能稳定快速地输出最优组包方案,且条烟规格和数量可以根据订单灵活调整,具有较强的适应性和可移植性。

关键词：条烟组包三维组包模型改进蜜獾算法启发式算法优化理论

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农村偏远地区梯级小水电站长期优化调度策略

中国农村水利水电 2024年

作者：潘长宁曾千城苏旨音黄梓涵曾进辉刘颉湖南工业大学电气与信息工程学院

为解决偏远农村附近梯级小水电站面临的经济效益少、调峰能力差、发电稳定低等复杂问题，提出一种改进蜜獾算法(Improved Honey Badger Algorithm， IHBA)，在考虑上述问题和保证传统水力约束的同时加入迎峰度夏顶峰和自供区供电等特殊... 详细信息

为解决偏远农村附近梯级小水电站面临的经济效益少、调峰能力差、发电稳定低等复杂问题，提出一种改进蜜獾算法(Improved Honey Badger Algorithm， IHBA)，在考虑上述问题和保证传统水力约束的同时加入迎峰度夏顶峰和自供区供电等特殊发电约束，进行多目标优化调度。首先，通过Fuch混沌映射进行初始化，保证初始解均匀分布。其次，在更新阶段引入黄金正弦、哈里斯鹰围攻和T分布扰动混合策略，增强寻优能力，提高搜索解的质量。然后，结合非支配排序和理想点法，解决多目标问题。最后，将IHBA应用于湖南某农村地区梯级小水电站调度中与实际结果进行比较。结果表明：从年发电量、保证出力和发电保证率3项指标综合考虑，所提方法能有效提高发电综合效益，且在改善自供区供电能力及迎峰度夏顶峰能力同时以抬高水头的形式增加上级水库型电站高效发电，减少下级径流式电站低效发电。

关键词：农村地区梯级小水电站改进蜜獾算法混合策略多目标优化调度特殊发电约束

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带式输送机关键音频数据识别研究

煤炭工程 2024年第5期56卷 145-151页

作者：吴启航李军霞刘少伟秦志祥张伟太原理工大学机械与运载工程学院山西太原030024 矿山流体控制国家地方联合工程实验室山西太原030024

针对带式输送机音频数据中存在大量冗余的问题,提出了一种基于改进蜜獾算法(IHBA)优化支持向量机(SVM)的带式输送机关键音频数据识别方法。提取音频数据的梅尔频率倒谱系数作为特征;采用Tent混沌映射增加种群多样性,引入新的密度因子和... 详细信息

针对带式输送机音频数据中存在大量冗余的问题,提出了一种基于改进蜜獾算法(IHBA)优化支持向量机(SVM)的带式输送机关键音频数据识别方法。提取音频数据的梅尔频率倒谱系数作为特征;采用Tent混沌映射增加种群多样性,引入新的密度因子和黄金正弦机制来克服蜜獾算法(HBA)易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,并通过标准测试函数的仿真实验,验证了IHBA性能。采用IHBA优化SVM的参数,将梅尔频率倒谱系数特征输入IHBA-SVM模型中进行识别。结果表明,IHBA-SVM模型能够有效提高带式输送机关键音频数据的识别率。

关键词：带式输送机音频数据梅尔频率倒谱系数改进蜜獾算法支持向量机

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并网型风/光/氢/储微电网容量优化配置

并网型风/光/氢/储微电网容量优化配置

作者：赵娜重庆理工大学

学位级别：硕士

作为全球最大的能源生产和消费国,中国以煤为主的能源体系结构导致其电力行业的碳排放量居高不下。可再生能源在微电网中的大规模应用,使得能源供应更加清洁和环保,有助于减少二氧化碳等温室气体的排放量,但以风光为代表的可再生能源具... 详细信息

作为全球最大的能源生产和消费国,中国以煤为主的能源体系结构导致其电力行业的碳排放量居高不下。可再生能源在微电网中的大规模应用,使得能源供应更加清洁和环保,有助于减少二氧化碳等温室气体的排放量,但以风光为代表的可再生能源具有波动性大、随机性强等特点。因此需要用储能技术来促进风光消纳,提高风光等可再生能源的利用率。本文对风/光/氢/储微电网进行如下研究。(1)单一类型的储能设备难以兼顾多种类型储能设备的优势,而混合储能系统能够综合不同类型储能方式的技术与经济优点。针对在并网模式下,基于锂电池和氢储能的混合储能的优化配置问题,构建以经济性和环保性为目标函数的容量优化配置模型,选择各分布式电源的数量为设计变量,采用层次分析法解决多目标权重问题,采用粒子群算法求解微电网容量优化配置模型,通过经济性和评价指标分析对比不同储能配置方案的优劣。结果证明混合储能的成本比单一储能更低,验证了混合储能比单一储能更具优势。(2)针对传统求解算法求解速度慢、精度低等问题,提出了一种改进的蜜獾算法。该算法在初始化种群阶段采用Bernoulli混沌映射的方式使初始种群位置具有遍历均匀性,在挖掘阶段和寻蜜阶段引入分段最优邻域策略,在最优个体附近进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力,采用横向交叉策略产生新的解从而增强算法的全局搜索能力,并利用6种测试函数将改进的蜜獾算法、蜜獾算法、粒子群算法、蝴蝶算法和改进蝴蝶算法进行对比,测试函数结果证明改进策略的有效性。(3)提出一种适用于风/光/氢/储微电网的能量管理策略,针对风/光/氢/储并网型微电网的容量优化配置问题,构建以经济性、能源利用率、供电可靠性为目标函数的容量优化模型。为验证改进算法的有效性,结合某地历史数据进行算例分析,应用提出的能量管理策略,采用改进的蜜獾算法、蜜獾算法、粒子群算法、蝴蝶算法和改进蝴蝶算法求解微电网模型,算例结果证明改进后的蜜獾算法可以有效降低经济成本。

关键词：风/光/氢/储混合储能微电网容量优化配置改进蜜獾算法

基于混合采样与IHBA-SVM的变压器故障辨识方法

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电子测量与仪器学报 2022年第12期36卷 77-85页

作者：谢国民王嘉良辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105

针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法(IHBA)优化支持向量机(SVM)的变压器故障诊断方法。首先采用K近邻去噪、K均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合采样处理,以缓解... 详细信息

针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法(IHBA)优化支持向量机(SVM)的变压器故障诊断方法。首先采用K近邻去噪、K均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合采样处理,以缓解诊断结果向多数类的偏移;然后使用Tent映射、轮盘赌随机搜索机制和最优个体扰动策略对传统蜜獾算法(HBA)进行改进,并使用IHBA优化SVM参数,以进一步提升变压器故障辨识能力;最后对所提方法进行算例仿真,结果显示,相较于传统的变压器故障辨识方法,采用K近邻去噪、K-means、SMOTE混合采样与IHBA-SVM相结合的故障诊断模型获得了最高的宏F1和微F1值,分别达到0.877和0.886,表明提出模型不仅具有更高的整体分类能力,且更能兼顾对少数类故障的辨识。

关键词：变压器故障诊断改进蜜獾算法平衡数据集混合采样

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基于平衡数据集与分类器优化的变压器故障辨识方法

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基于平衡数据集与分类器优化的变压器故障辨识方法

作者：王嘉良辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

变压器是电力系统中的重要枢纽设备,其运行状态关乎电力系统的可靠运行。变压器故障不仅影响电能的稳定供应,还会造成严重经济损失并危害人们的生命财产安全。因此,确保高效的变压器故障诊断对电网的安稳运行极为重要。本文以油中溶解... 详细信息

变压器是电力系统中的重要枢纽设备,其运行状态关乎电力系统的可靠运行。变压器故障不仅影响电能的稳定供应,还会造成严重经济损失并危害人们的生命财产安全。因此,确保高效的变压器故障诊断对电网的安稳运行极为重要。本文以油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)技术为基础,提出一种基于平衡数据集与改进蜜獾算法优化分类器的变压器故障辨识方法。为改善变压器训练数据的不平衡性削弱故障辨识能力的问题,提出基于K均值聚类(K-means)与改进合成少数类过采样技术(Improved Synthetic Minority Over-sampling Technique,ISMOTE)的数据平衡化方法。在欠采样方面,为避免随机欠采样的盲目性,对多数类样本进行K-means聚类实现欠采样,保留具有代表性的样本;在过采样方面,对合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)进行改进,计算各少数类样本的稀疏度和边界指标,以此判断样本重要程度并赋予不同的采样权重,从而强化边界并降低少数类内不均衡程度,提升合成样本的有效性。此外,在模型训练过程中,为进一步兼顾对少数类故障的辨识能力,选取宏F1值作为故障分类效果的评价指标。为获取更佳的分类器参数,加强故障分类能力,提出一种改进的蜜獾算法(Improved Honey Badger Algorithm,IHBA)。在种群初始化阶段,采用Tent映射提升初始种群丰富度;在寻优过程中,引入翻筋斗策略和随机搜索机制,扩展算法的寻优范围并避免种群过快收敛;在每次位置更新后,利用小波变异扰动最优个体的位置,以进一步提高算法摆脱局部最优的能力。在8个测试函数上,将IHBA与灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)、鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)对比,以验证IHBA的寻优能力。最后,使用IHBA优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的C、g参数,构建IHBA-SVM变压器故障诊断模型。最后进行仿真分析,一方面,采用K-means、ISMOTE对初始训练集进行平衡化处理,将初始训练集与平衡训练集分别输入各算法优化的SVM进行对比,另一方面,利用多种平衡数据方式处理初始训练数据,对比不同方法效果。结果显示,采用K-menas、ISMOTE平衡数据集与IHBA优化的诊断模型能做出更精确的分类,宏F1值和总体准确率分别为0.905和91.4%,表明该方法既能保证总体的诊断准确性,又能兼顾对少数类的辨识。此外,分析各个模型的收敛速度和诊断稳定性可知,IHBA优化的诊断模型具有更佳的收敛速度和诊断稳定性,于第18次迭代达到收敛,宏F1值的平均值和标准差分别为0.886和0.013,总体准确率的平均值和标准差分别为89.9%和1.1,优于其他对比模型。该论文有图28幅,表18个,参考文献76篇。

关键词：变压器故障油中溶解气体分析平衡数据集分类器优化改进蜜獾算法