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基于改进黏菌算法的分布式光伏发电并网规划

南方电网技术 2024年

作者：杨海柱刘森张鹏白亚楠天津大学电气自动化与信息工程学院河南理工大学电气工程与自动化学院

针对分布式光伏的不合理布局会给配电网带来重大冲击，提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据，下层优化以网损、电压偏移量和投资成本... 详细信息

针对分布式光伏的不合理布局会给配电网带来重大冲击，提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据，下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数，在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时，将最优规划结果反馈给上层优化层，从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。此外，引入改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法求解该模型，其具有优秀的全局搜索能力，局部开发能力和个体跟新机制，针对此类模型能够获得更加理想的高质量解。仿真结果表明，改进黏菌算法在兼顾经济性的同时，配电网的有功损耗、电能质量的改善效果显著优于其他算法。

关键词：分布式光伏选址定容改进黏菌算法配电网功率因数

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多策略融合的改进黏菌算法及其应用

智能系统学报 2023年第5期18卷 1060-1069页

作者：卢万杰陈子林付华王志中王久阳辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 国家电网葫芦岛供电公司辽宁葫芦岛125000

针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性,提升算法优化精度和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索... 详细信息

针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性,提升算法优化精度和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索与局部开发能力;结合麻雀算法的预警机制与折射反向学习策略,优化黏菌个体分离觅食过程,防止前期优质个体流失以及后期种群多样性匮乏,提升算法整体抗停滞能力。通过对基准测试函数及部分CEC2017测试函数进行寻优对比实验,测试结果表明改进算法具有更好的寻优精度、稳定性。利用改进算法优化XGBoost参数并将其用于变压器故障诊断,进一步验证了改进策略的有效性及算法的工程实用性。

关键词：智能优化算法黏菌算法麻雀算法多策略融合改进黏菌算法极致梯度提升变压器故障诊断基准测试函数

基于改进黏菌算法的接地网封闭图形遍历诊断方法

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电瓷避雷器 2023年第1期 56-64,73页

作者：祝宝帅王昕上海电力大学电气工程学院上海200090 上海交通大学电子信息与电气工程学院教学发展与学生创新中心上海200240

为更高效地进行接地网故障诊断,提出一种基于改进黏菌算法(ISMA)的封闭图形遍历诊断方法。首先,基于电网络理论建立接地网模型,本研究设计封闭图形遍历方法进行诊断:设计合适的封闭图形将接地网划分出若干区域,先对这些区域进行移步遍... 详细信息

为更高效地进行接地网故障诊断,提出一种基于改进黏菌算法(ISMA)的封闭图形遍历诊断方法。首先,基于电网络理论建立接地网模型,本研究设计封闭图形遍历方法进行诊断:设计合适的封闭图形将接地网划分出若干区域,先对这些区域进行移步遍历诊断,得到适应度最小的故障区域后,再对故障区域进行停步遍历诊断,从而找到故障支路。其次,针对该模型,采用改进黏菌算法进行求解:该算法引入Bernoulli混沌映射改善种群初始值,并采用柯西变异跳出局部最优。最后,在某接地网的故障诊断仿真实验中,通过封闭图形遍历诊断方法与普通诊断方法进行对比,结果表明:所提方法具有更强的收敛能力与更高的求解精度。

关键词：接地网电网络理论故障诊断封闭图形遍历诊断改进黏菌算法

小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型

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小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型

作者：潘信澎沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着计算机走进大众的视野,互联网在军事、文化、生活等诸多领域具有一定的应用。网络流量是一种对网络状况进行评价的重要指标,因此对网络流量进行建模与预测可以有效的对未来流量变化趋势进行分析与判断。支持向量机(Support Vector M... 详细信息

随着计算机走进大众的视野,互联网在军事、文化、生活等诸多领域具有一定的应用。网络流量是一种对网络状况进行评价的重要指标,因此对网络流量进行建模与预测可以有效的对未来流量变化趋势进行分析与判断。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种较为先进的学习方法,具有泛化能力强与学习效率高等优势被广泛应用于机器学习之中。本文应用SVM模型对网络流量时间序列进行建模与预测,并首次将改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)引入到SVM参数优化之中,同时结合了基于小波降噪(Wavelet Denoising,WD)的方法对网络流量数据进行预处理工作,最后使得网络流量的预测结果更加精准,性能更高,具体研究如下:(1)由于网络流量具有时变性和突发性,因此预测精度会受到影响,将导致预测精度低、预测时间长等问题。为得到精确的预测效果,本文提出了一种基于小波消噪的SVM预测模型。在模型预测之前通过小波阈值消噪法对两组网络流量数据进行降噪处理,并与未经降噪处理的网络流量预测模型进行对比。由对比结果可知,降噪方法的引入是十分必要的。(2)在SVM模型在预测过程中,最佳参数的选择是SVM模型预测精度值达到精准的根本原因。为达到理想的预测精度,因此引入SMA进行对SVM的惩罚因子与径向基核函数参数进行优化,以便进一步提高模型的预测精度及预测效率,因此为SVM模型在流量预测实际应用中提供重要的理论价值与参考依据。(3)针对SMA的收敛速度缓慢与收敛精度低等问题,本文提出了一种改进黏菌优化算法(ISMA)。黏菌个体以随机分布的方式进行惯性权重的获取,将随机惯性权重应用到黏菌种群位置更新过程中,有效解决了SMA由于反复迭代使得搜索能力下降等问题。为验证ISMA方法的有效性,本文应用多个基准测试函数对ISMA的收敛情况以及收敛速度进行仿真实验。最后,对实验结果进行了分析与说明。(4)通过两组实际采集的网络流量数据进行仿真实验,并对实验结果进行对比分析。使用多个对比预测模型如:标准的SVM模型、基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的SVM模型(PSO-SVM)、基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的SVM模型(GA-SVM)、BP神经网络模型、自回归滑动平均模型(AutoRegressive and Moving Average Model,ARMA)进行预测指标对比。并采用斯皮尔曼相关系数和平均绝对百分比误差等多个指标进行误差评价对比,通过对比仿真结果以及误差对比结果可知,本文所采用的组合预测模型具备了更高的预测性能。(5)通过组合预测模型的仿真实验误差结果以及仿真图可以得知本文所提出的ISMA算法收敛速度快与收敛精度高等优点外,而且预测模型也具有精度精准和误差相对较小等优点。同时从训练用时与预测用时情况也可以看出本文所提出的WD-ISMASVM组合预测模型用时相对较短,整体模型运行速度较快,满足在线实时的应用。

关键词：网络流量小波降噪支持向量机改进黏菌算法预测

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基于改进黏菌算法的配电网重构研究

吉林大学学报（信息科学版） 2022年第5期40卷 759-766页

作者：高金兰王良禹宋爽东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318

为更好地解决配电网重构时存在的搜索范围大、收敛速度慢等问题,建立以降低网络总有功损耗和均衡负荷为目标的配电网重构模型,提出一种基于改进黏菌算法的配电网重构策略。首先针对具有复杂拓扑结构的配电网络,将Prim算法与连续支路交... 详细信息

为更好地解决配电网重构时存在的搜索范围大、收敛速度慢等问题,建立以降低网络总有功损耗和均衡负荷为目标的配电网重构模型,提出一种基于改进黏菌算法的配电网重构策略。首先针对具有复杂拓扑结构的配电网络,将Prim算法与连续支路交换算法相结合消除不可行解,以此作为黏菌算法的初始种群;其次针对黏菌算法收敛速度差、容易陷入局部最优等问题,设置搜索阈值和高斯扰动以提高收敛速度,引入折射反向学习策略跳出局部最优解。仿真算例结果表明,所提出的配电网重构策略对复杂配电网可以有效减少线路有功损耗、提高电压水平以及均衡负载,同时具有较高的准确性和较短的迭代时间。

关键词：配电网重构改进黏菌算法连续支路交换算法 Prim算法拓扑优化

基于多层次特征提取的MCNN-ISMA-WLSSVM光伏发电功率预测

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科技与创新 2024年第7期 1-9页

作者：王瑞王英洲逯静河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

为了改善光伏发电功率的预测精度,提出一种基于干线式卷积神经网络(Mainline Convolution Neural Network,MCNN)、改进黏菌算法(Improve Slime Mould Algorithm,ISMA)以及加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLSSVM)模型的超短期光伏发电功率预测方法。首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、温度以及湿度为选取相似日的特征因素,并通过灰色关联分析选取预测日的相似日样本集。其次,将卷积神经网络提取的光伏发电数据特征作为WLSSVM的输入,解决传统数据驱动方法对特征提取和特征选择的依赖。其中,针对常规CNN只能对单一层的特征进行提取的缺陷,提出MCNN进行多层次的特征提取;针对黏菌算法寻优公式的不足,扩展了原黏菌算法的边界条件以及优化了最优个体的更新方式,得到改进黏菌算法,并用来确定WLSSVM的最佳参数。最后,建立基于MCNNISMA-WLSSVM的组合预测模型,并在不同天气类型下对光伏发电功率做预测仿真实验。结果表明,这种预测方法有更高的泛化性、鲁棒性和预测精度。

关键词：光伏发电卷积神经网络多层次特征提取改进黏菌算法

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小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测

北京邮电大学学报 2022年第5期45卷 79-84页

作者：田中大潘信澎沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机... 详细信息

为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数。对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证。实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型。

关键词：网络流量预测小波消噪支持向量机改进黏菌算法

基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法

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高压电器 2022年

作者：曹正江付文龙文斌花雅文三峡大学电气与新能源学院三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室

油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验... 详细信息

油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，降低其非平稳性；其次，利用多模型融合策略，将四种不同单模型的预测结果进行融合重构，因单模型权重系数对预测结果有显著影响，利用改进黏菌算法对权重系数进行优化，以提高预测精度；最后，通过算例验证表明，相比于传统的预测模型，所提方法具有更高的预测精度，可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。

关键词：油中溶解气体体积分数预测时变滤波经验模态分解改进黏菌算法多模型融合

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基于t分布变异的自适应黏菌优化算法

山西大同大学学报（自然科学版） 2022年第6期38卷 40-44页

作者：李永毅张剑妹连玮长治学院计算机系山西长治046011

黏菌算法是一种新型的智能优化算法,针对其全局搜索速度慢,陷入局部最优的风险较大,为提高其全局搜索能力及搜索精度,提出了一种基于t分布变异的自适应黏菌优化算法.其思想是在黏菌算法中引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作... 详细信息

黏菌算法是一种新型的智能优化算法,针对其全局搜索速度慢,陷入局部最优的风险较大,为提高其全局搜索能力及搜索精度,提出了一种基于t分布变异的自适应黏菌优化算法.其思想是在黏菌算法中引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强黏菌搜索多样性,避免算法陷入局部最优。通过对12个基准函数测试及寻找图像的多阈值分割点工程问题进行测试,结果表明,基于t分布的黏菌优化算法寻优精度,收敛速度,鲁棒性高于基本黏菌优化算法。

关键词：改进黏菌算法 t分布最大熵多阈值全局优化