检索结果-南通市图书馆

求解电力系统多目标环境经济调度的帕累托最优mfo算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电工电能新技术 2018年第2期37卷 30-37页

作者：杨德友刘世宇东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012

本文提出了一种利用mfo算法解决电力系统环境经济调度的新方法,该算法利用飞蛾扑火原理对设定目标进行螺旋式搜索,并在目标位置进行重复检索。mfo算法对于大规模非线性规划问题具有较强的适应性和有效性。在求解环境经济调度问题中,结... 详细信息

本文提出了一种利用mfo算法解决电力系统环境经济调度的新方法,该算法利用飞蛾扑火原理对设定目标进行螺旋式搜索,并在目标位置进行重复检索。mfo算法对于大规模非线性规划问题具有较强的适应性和有效性。在求解环境经济调度问题中,结合实际发电系统运行过程中应满足的功率平衡约束和容量约束等,以总燃料成本和污染排放最低为目标建立多目标规划数学模型。运用帕累托最优前沿求取帕累托非劣性最优解,得到帕累托最优配置方案,在可行域中搜索出全局最优解。在MATLAB仿真平台对含40台发电机组系统进行仿真计算,结果表明本文提出算法在求解电力系统环境经济调度中具有较高的收敛性和较强的适应性。

关键词：阀点效应环境经济调度 mfo算法多目标优化帕累托最优

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于飞蛾火焰算法的AUV三维全局路径规划

上海理工大学学报 2021年第2期43卷 148-155页

作者：徐炜翔朱志宇江苏科技大学电子信息学院镇江212003

针对存在静态地形障碍和不规则海流的复杂海洋环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)全局路径规划问题,采用飞蛾火焰优化(moth-flame optimization,mfo)算法搜索获得能耗最优的无碰路径。首先,将搜索空间栅格化后... 详细信息

针对存在静态地形障碍和不规则海流的复杂海洋环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)全局路径规划问题,采用飞蛾火焰优化(moth-flame optimization,mfo)算法搜索获得能耗最优的无碰路径。首先,将搜索空间栅格化后随机生成一组满足避碰需求的初始路径作为初始飞蛾种群;然后,根据mfo算法更新飞蛾位置,实现AUV路径的自主规划;最后,结合AUV巡航能耗模型和静态海流分布模型作为适应度函数,迭代搜索得到最优路径。为验证方法的有效性和优越性,进行了一系列仿真试验。试验结果显示,该算法在AUV全局自主路径规划中的规划效果相较于传统蚁群算法的规划结果具有明显优势,所得路径平滑,且在不同环境中均表现出极佳的全局收敛能力。

关键词： AUV路径规划海流能耗最优 mfo算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究

中国安全生产科学技术 2022年第6期18卷 211-216页

作者：黄彩霞刘年平谢晓君西南科技大学环境与资源学院四川绵阳621000

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提... 详细信息

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化(mfo)算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化(Lmfo)算法相比,基于双自适应因子的改进mfo(DAmfo)算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。

关键词：应急资源 mfo算法调度模型 DAmfo算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的学习状态与成绩预测方法研究

基于深度学习的学习状态与成绩预测方法研究

作者：王藏贵州大学

学位级别：硕士

学生在课堂学习或参与学习活动中产生的学习行为数据一定程度上能够反映其近期学习状况与未来成绩趋势。借助数据挖掘技术获取行为数据潜在信息,教学管理者能够快速地掌握学生学习动态,为学习者提供更具方向性与个性化的教学干预,督促... 详细信息

学生在课堂学习或参与学习活动中产生的学习行为数据一定程度上能够反映其近期学习状况与未来成绩趋势。借助数据挖掘技术获取行为数据潜在信息,教学管理者能够快速地掌握学生学习动态,为学习者提供更具方向性与个性化的教学干预,督促与培养学生养成良好学习习惯,达到提高教学质量的目的。因此,本文利用学生的学习行为数据分别对学习状态与成绩预测展开研究。(1)首先,本文把课堂学习行为数据组合为三种典型的课堂表现,将学习状态预测转化为课堂表现预测任务,然后利用聚类算法探究课堂表现的类别定义,完成数据集制作。其次,基于数据集的时间序列特性以及传统注意力层参数计算方式易陷入局部最优,提出MYA-LSTM课堂表现预测模型。通过将注意力机制融入LSTM神经网络模型,并利用mfo算法优化注意层参数,模型能够更准确地找出对课堂表现预测任务有帮助的特征信息。此外,本文进一步探究改进mfo算法对预测模型性能的影响。最后,实验结果表明对mfo算法的改进能够提升其寻优能力,进而在MYA-LSTM模型中快速地找到合适的注意层参数,提升模型的训练效率和精度。(2)考虑到成绩预测数据集特征维度过高对预测模型性能的影响,本文对主成分分析法、遗传算法和XGboost三种特征选择算法之间级联和并联的组合方式在SVM上的表现进行探讨。最后得出结论,将不同类型特征选择算法进行组合后相对单特征选择算法能够得到冗余特征少、特征信息含量高的特征子集,其中并联取并集的PCA+XGboost组合方式(C-PXS)拥有最好的性能。(3)针对成绩预测数据集类别不平衡问题与时序性特点,以及单一模型的局限性。本文充分考虑模型多样性,利用Borderline-SMOTE算法合成少数类,以逻辑回归、Light GBM、MYA-LSTM和C-PXS作为基分类器,SVM作为元分类器,提出基于Stacking方法的多模型叠加学生成绩预测模型(BS-Stacking)。实验结果表明,Borderline-SMOTE算法能够有效的解决类别不平衡问题,同时本文提出的BS-Stacking成绩预测模型能够较为理想的缩小各类别预测效果差距,提升模型的查准率、召回率和F1值。

关键词： mfo算法行为表现预测成绩预测特征选择集成学习

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

姿轨控发动机电磁阀测控系统研究

姿轨控发动机电磁阀测控系统研究

作者：杨帅沈阳理工大学

学位级别：硕士

姿轨控动力系统广泛应用于运载火箭、卫星、飞船、导弹等,用于实现航天器的姿态和轨道控制。航天器对姿轨控动力系统的控制主要通过电磁阀控制发动机开关以及通过舵机控制发动机推力方向,因此电磁阀的响应时间和舵机的精度直接影响航天... 详细信息

姿轨控动力系统广泛应用于运载火箭、卫星、飞船、导弹等,用于实现航天器的姿态和轨道控制。航天器对姿轨控动力系统的控制主要通过电磁阀控制发动机开关以及通过舵机控制发动机推力方向,因此电磁阀的响应时间和舵机的精度直接影响航天器的性能。如何提高电磁阀的动态响应性能和舵机的摆角精度,已经成为航天动力领域重要的科研方向之一,本文以某型号姿轨控发动机为研究背景,进行如下研究:首先,根据电磁阀设计指标,通过Maxwell建立电磁阀二维仿真模型,研究电磁阀结构参数和驱动电路参数对电磁阀动态性能的影响。并进行“高启动,低维持”仿真原理验证和驱动电路硬件集成设计。其次,根据提出的舵机性能指标,通过Simulink搭建永磁同步电机数学模型,提出将mfo算法和RBF神经网络融合对电机速度环进行优化,并且和传统PID算法以及RBF-PID控制器进行对比,满足了舵机的高性能要求。最后,对发动机测控系统做出了细致的研究,同时根据其特点,提出了具体的设计方案,并完成了其系统电路设计、软件结构设计以及控制系统方案设计。系统的硬件部分主要包含:传感器、采集板卡等;而系统软件设计则使用了Labview语言,开发了一套通用的测控软件并完成整个测控系统的联调与测试,验证了仿真数据的合理性,实验结果表明:本文所研制的基于Labview的测控系统,各项指标均符合设计指标。

关键词：电磁阀永磁同步电机 mfo算法测控系统

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于优化支持向量机的风电项目投资风险评价

基于优化支持向量机的风电项目投资风险评价

作者：高亚蒙华北电力大学

学位级别：硕士

近年来,我国经济飞速发展。伴随着经济的快速发展,传统能源行业带来的一系列气候及环境问题也越来越严重。为有效应对环境恶化以及全球气候变暖等问题,我国加大力度发展可再生能源。而风力发电作为较为成熟的清洁能源发电方式,成为能源... 详细信息

近年来,我国经济飞速发展。伴随着经济的快速发展,传统能源行业带来的一系列气候及环境问题也越来越严重。为有效应对环境恶化以及全球气候变暖等问题,我国加大力度发展可再生能源。而风力发电作为较为成熟的清洁能源发电方式,成为能源行业的热门投资方向,这也使得风力发电行业的竞争越来越激烈。我国无论是设备技术还是管理经验等方面都还处于发展的初始阶段,同时风力发电的平准化发电成本和传统的火力发电相比也不具备竞争优势。所以风电项目的投资过程将会面临一系列的风险。因此,为使得风电项目投资能够尽可能规避风险,获得良好的经济收益,我们需要对项目投资所面临的风险进行分析和评估。本文首先介绍了风电项目风险的概念和风电项目风险的一些基本特征,介绍了风险评价指标体系的构建方法和常用的风险评价评价模型。分析了我国风电项目投资的基本特点,并对项目投资周期中各个阶段的风险进行识别和分析,以此为基础构建了相对全面的风电项目投资风险评价指标体系。考虑到已有风险评价模型的缺陷,构建了基于优化的支持向量机的风电项目投资风险评价模型。使用mfo算法对支持向量机的参数进行优化,得到满足要求的支持向量机,提高了支持向量机用于风险评价的准确性。同时,在优化参数方面,与传统的网格搜索法相比,降低了搜索时间,提高了模型的运行效率。将该评价模型应用于某风电项目投资案例中,验证了模型的可行性。并针对模型评价结果,在项目的风险成因及应对措施方面提出了建议。最后,总结了研究过程中的一些创新和存在的不足,为以后的相关研究提供了新的思路和方向。

关键词：风电项目风险评价支持向量机 mfo算法

500kV电网分区负荷模型参数辨识方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

500kV电网分区负荷模型参数辨识方法研究

作者：张立伟华北电力大学

学位级别：硕士

随着近年来直流的馈入、新能源的并网以及负荷的发展,系统的短路电流、电压稳定、动态稳定等问题日益突出,负荷作为影响上述问题的重要因素,却在仿真系统中仍沿用早期的典型模型参数,这可能会造成电网设计、规划和运行等方面的偏差与经... 详细信息

随着近年来直流的馈入、新能源的并网以及负荷的发展,系统的短路电流、电压稳定、动态稳定等问题日益突出,负荷作为影响上述问题的重要因素,却在仿真系统中仍沿用早期的典型模型参数,这可能会造成电网设计、规划和运行等方面的偏差与经济浪费。研究负荷模型参数辨识方法对掌握负荷动态特性,践行电力泛在物联网,保障系统安全稳定运行有着重要的现实意义。而广域测量系统的推广与发展则为提高负荷模型仿真精度提供了重要的数据基础。基于上述背景,本文主要研究了以下几方面的内容:(1)针对500kV电网分区负荷模型参数辨识存在的问题,研究了500kV电网分区供电理论,介绍了总体测辨法在负荷模型参数辨识上的优点,详细给出了考虑配电网支路的综合负荷模型结构,并在总结分析模型的基础上,参考摄动法和相似度原理分析了负荷模型参数对系统正序电压、有功功率及无功功率的灵敏度。(2)针对基于PMU(phasor measurement unit,PMU)实测数据的负荷模型参数建模问题,分析了PMU数据特点,研究提出了基于改进飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,mfo)算法的负荷模型参数辨识方法。该方法使用PMU主站数据进行负荷建模,运用MATLAB与PSD-BPA联合仿真来完成电压实测数据的注入以及有功、无功仿真数据的获取,以实测值与仿真值间误差平方和最小为目标函数,采用引入Logistic混沌映射初始化、Lévy飞行、火焰非线性熄灭改进措施的mfo算法设计负荷模型参数辨识方法。单负荷节点算例表明了方法的有效性,且经多算法对比,改进mfo算法克服了原算法初值敏感、飞蛾移动随机性大、前期收敛速度慢等特点,整体收敛性和稳定性较强。(3)针对目前PMU装置布点情况,研究提出了500kV电网分区负荷模型参数辨识方法。该方法从500kV电网分区角度出发,将区内负荷看作一个整体,应用现有500kV变电站及发电厂PMU扰动数据,通过基于功率约束的发电厂出力等效以及基于变阻抗的外部系统电压等效来简化系统规模,完成了分区负荷模型参数辨识方法设计,搭建了基于MATLAB-GUI的可视化界面。某实际电网ZQ分区算例验证了方法的有效性,不同负荷模型参数对短路电流、暂态电压特性及动态稳定特性的影响印证了负荷模型对电力系统安全稳定运行的重要性。

关键词：负荷模型 PMU 参数辨识 mfo算法联合仿真

基于mfo优化RBF神经网络的舵机控制与仿真

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

信息技术与信息化 2023年第2期 179-183页

作者：王秀莲杨帅高宏伟孙维平沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159 沈阳航天新光集团有限公司辽宁沈阳110861

针对某型号火箭发动机摆动机构舵机系统在非线性时变复杂条件下传统的PID控制精度低、适应能力差的缺点,通过对RBF神经网络算法和mfo算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了mfo-RBF神经网络控制器。通过对系统仿真可以看出,同传统PID相... 详细信息

针对某型号火箭发动机摆动机构舵机系统在非线性时变复杂条件下传统的PID控制精度低、适应能力差的缺点,通过对RBF神经网络算法和mfo算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了mfo-RBF神经网络控制器。通过对系统仿真可以看出,同传统PID相比舵机最大偏角反馈值从22.2°优化到19.78°相移滞后减小了9°,系统的频率响应大大提高,阶跃响应超调量明显减少,上升时间从27 ms减小到11 ms,并且大大减小了稳态误差。研究表明,和传统的PID相比,mfo优化的RBF神经网络PID在位置环的控制效果上有明显提升。

关键词：电动舵机 RBF-PID控制器 mfo算法 MATLAB仿真