基于改进粒子群优化算法的边坡稳定性分析

针对标准粒子群算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了基于混沌与变异的改进粒子群优化算法(CVPSO),将其应用于边坡滑裂面搜索,研制了边坡稳定分析程序CVPSO-LEM2D。采用改进粒子群算法对澳大利亚计算机应用协会(ACADS)边坡算例进行计算分析,结果表明改进粒子群算法的全局最优搜索能力与收敛精度得到了较大提高,计算结果与ACADS推荐的裁判答案基本一致,验证了算法的有效性。最后,将CVPSO-LEM2D应用于两河口泄水建筑物进口边坡稳定性分析,验证了方法的可行性,为类似工程提供了参考和借鉴。     

改进小生境差分进化算法在配网 无功优化中的应用

配网无功优化是一类非线性的整数规划问题,通过调整变压器的变比,改变发电机的端电压和连接补偿电容来改变电力网络中的无功,减小系统网损。差分进化算法是一种收敛速度快,收敛精度高的智能进化算法,针对无功优化模型对差分进化算法做出改进,引入小生境思想。通过实例验证了小生境粒子群算法（NPSO）和改进小生境差分进化算法（FERDE）对无功补偿装置布点优化规划的有效性。结果表明,增强算法的局部搜索能力和扩宽搜索范围,在收敛速度和精度上都有不同程度的提高     

风光互补发电系统混合储能单元的容量优化设计

由于粒子群优化算法在优化计算中存在早熟收敛,易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有粒子群优化算法的基础上融合模拟退火算法对其进行改进,得到改进后的模拟退火粒子群优化算法,并将其应用到风光互补发电系统混合储能单元容量的优化配置中。优化结果表明,在满足负荷用电的前提下,该算法可有效降低储能单元的投资成本和运行费用,从而证明了算法的正确性。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在初始地应力场反演优化中的应用

为找到一种较为精确的方法反演出最接近实际情况的初始地应力场,首先对传统粒子群算法进行改进,以弥补传统粒子群算法搜索范围过于局限的缺陷,然后将改进粒子群算法与BP神经网络算法相结合,来解决BP神经网络收敛速度慢、精度不足等缺点,最后对某抽水蓄能电站初始地应力场的反演进行优化,并与BP神经网络的计算结果和实测值进行对比,发现该方法可提高优化精度。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

关于改进粒子群算法在输电网规划中的应用研究

针对标准粒子群算法在迭代过程中容易陷入局部最优而过早收敛的缺陷,对算法的粒子速度更新公式做了如下改进:首先将更新公式中惯性权值的线性递减策略改为非线性动态递减策略,更好的平衡粒子群算法全局搜索和局部搜索的性能;其次在更新公式中引入了所有粒子个体极值的平均值,使得粒子能够利用更多的参考信息来调整自己的搜索速度.在输电网扩展规划中的应用结果表明,上述两个改进可以有效改善粒子群算法的收敛特性,最终使算法找到全局最优解,从而证明了该改进粒子群算法具有一定的可行性和有效性.     

考虑尾流效应的风电场输出功率优化

针对尾流效应对风电场输出功率造成的损失,文章提出了一种基于改进Jensen模型的优化方法。基于激光雷达实验数据验证了改进Jensen模型的有效性,并建立了多机组尾流叠加模型。对考虑尾流效应的风电场输出功率优化可行性进行分析,建立了风电场输出功率模型。针对标准粒子群算法过早收敛、易局部最优的缺陷进行了改进,在其迭代方程中加入二阶振荡环节,增加了粒子的多样性,提高了算法的全局搜索能力,同时保证了算法的运行速度;引入模拟退火操作,增强了算法的局部搜索能力。建立了风电场输出功率最大化优化模型,以轴向诱导因子为优化参数,利用改进粒子群算法对山西省某风电场模型进行了仿真分析。结果表明：当入流风速分别为8 m/s和12 m/s时,经改进粒子群算法优化之后,风电场输出功率分别提高了6.26%和4.59%;改进粒子群算法改善了标准粒子群算法存在的过早收敛、易局部最优的缺陷。     

基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究

传统优化算法相较于智能优化算法在求解微电网群优化调度问题中较难寻出可行解或最优解,对此提出一种基于融合反向学习和柯西变异改进的秃鹰算法（IBES）,在秃鹰搜索空间猎物阶段采用融合反向学习和柯西变异策略,使得秃鹰算法有效跳出局部最优,解决算法求解精度低等问题。通过与粒子群算法（PSO）、麻雀算法（SSA）、鲸鱼算法（WOA）进行对比,仿真结果表明IBES寻优精度更高,可有效减少微电网群系统的经济成本。     

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法（PSO）具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法（AMPSO）,将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。     

考虑机组组合问题的机组检修计划优化新模型

以经济费用最小为目标函数,建立了发电机组检修计划优化问题（UMS）新模型。由于生产费用在经济费用中占有的比例最大,因此在计算新模型的生产费用时考虑了发电机组组合优化问题（UC）。鉴于考虑UC问题的UMS问题为双层优化问题,其中UMS问题为上层优化问题,UC问题为下层优化问题,提出了一种改进离散粒子群算法（MDPSO）,并将其用于搜索UMS问题的最优解向量,即解决上层优化问题;而由于拉格朗日松弛法在解决UC问题上具有计算速度快、结果精度高等优点,将其用于解决下层优化问题。利用该新模型和MDPSO算法对IEEE-RTS系统的机组的年检修计划进行优化,并与离散粒子群算法（DPSO）比较,结果表明DPSO算法在解决UMS问题上具有精度高、收敛速度快等优点。     

建立整车和发动机产品开发体系的若干问题

本文分析了我国汽车、发动机工业的发展和目前在产品自主开发过程中所存在的问题。提出了整车、发动机和零部件优化设计体系和提高产品开发质量的措施。     

Nonconvex Optimization: Gradient Flows and Deformation

In this survey paper we consider two features in finite dimensional smooth nonconvex optimization problems. The first one is concerned with global aspects of gradient flows. The second part is devoted to one-parametric families of optimization problems. Here, the index set corresponding to inequality constraints might be infinite and might depend on the state variable, too.     

冷冻水系统优化控制方法

介绍了确定冷冻水系统优化控制的两种方法:基于设备的优化和基于系统的优化。处理优化问题的手段,如二次费用和线性输出,独立控制变量的确定等,对于冷冻水系统的优化控制具有一定的借鉴意义。     

W火焰锅炉制粉系统优化技术研究

为了满足W火焰锅炉在燃烧无烟煤过程中对煤粉细度的要求,几乎所有W火焰锅炉均采用了配备钢球磨煤机的制粉系统。控制磨煤机出口煤粉细度、一次风煤粉浓度,并使其维持在最佳值附近是保证锅炉燃烧效率的基础条件。研究了不同直径钢球装载比例对磨煤机煤粉细度特性的影响,通过优化磨煤机不同直径钢球装载比例、多点修正一次风流量测量偏差等技术,提高了磨煤机出口煤粉细度,减小了一次风流量测量偏差,从而改善了锅炉运行特性,提高了燃烧效率。     

Blade Parameterization and Aerodynamic Design Optimization for a 3D Transonic Compressor Rotor

The present paper describes an optimization methodology for aerodynamic design of turbomachinery combinedwith a rapid 3D blade and grid generator(RAPID3DGRID),a N.S.solver,a blade parameterization method(BPM),a gradient-based parameterization-analyzing method(GPAM),a response surface method(RSM)withzooming algorithm and a simple gradient method.By the use of blade parameterization method a transonic com-pressor rotor can be expressed by a set of polynomials,and then it enables us to transform coordinate-expressedblade data to parameter-expressed and then to reduce the number of parameters.With changing any one of theparameters and by applying grid generator and N.S.solver,we can obtain several groups of samples.Here onlyten parameters were considered to search an optimized compressor rotor.As a result of optimization,the adiabaticefficiency was increased by 1.73%.     

固体蓄热器蓄热过程分析与优化研究

固体蓄热器无论作为热电联产机组(CHP)的配置系统还是作为清洁电力的消纳系统都起到一定的"削峰填谷"作用.为了提高固体蓄热器的蓄热效率及蓄热容量,首先对工程常用蓄热体结构的蓄热过程提出了 一种热物理参数非定值分析方法,并通过实验验证了该数值分析方法的可靠性.对现有蓄热体结构提出截面和功率分布的优化方式,通过建立数值分析...     

基于粒子群破环的主动配电网故障重构协同优化

针对主动配电网新能源接入时对故障自愈稳定性和节能优化运行的多重要求,文章提出一种粒子群“破环”的优化算法,以实现故障自愈过程中新能源接入承载力与线损协同的优化方案。首先给出配电网自愈重构的约束条件和优化目标函数,采用Floyd算法搜寻配电网的最小环结构,并采用一种改进的“破环”粒子群优化算法对故障自愈重构进行优化。最后通过与传统的粒子群优化算法的对比仿真,证实研究算法的寻优能力与收敛速度,可为主动配电网故障重构提供理论依据。     

On the structural topology of wind turbine blades

As wind turbines continue to grow in size, it becomes increasingly important to ensure that they are as structurally efficient as possible to ensure that wind energy can be a cost‐effective source of power generation. A way to achieve this is through weight reductions in the blades of the wind turbine. In this study, topology optimization is used to find alternative structural configurations for a 45 m blade from a 3 MW wind turbine. The result of the topology optimization is a layout that varies along the blade length, transitioning from a structure with trailing edge reinforcement to one with offset spar caps. Sizing optimization was then performed on a section with the trailing edge reinforcement and was shown to offer potential weight savings of 13.8% when compared with a more conventional design. These findings indicate that the conventional structural layout of a wind turbine blade is sub‐optimal under the static load conditions that were applied, suggesting an opportunity to reduce blade weight and cost. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

机组经济运行管理系统在电厂的应用

针对某发电厂实施的机组经济运行管理系统项目,总结了实施的重要阶段,详细介绍了机组经济运行管理系统,可为此类项目在国内的实施提供经验借鉴。     

基于模拟退火算法的河道糙率反演

河道糙率是河道水动力模型中的重要参数,其取值直接影响计算结果的精度。将模拟退火算法(SA)引入到河道糙率反演中,建立了糙率优化反演模型,通过概化河网对模型的优化性能进行验证,结果表明该模型不依赖于初值选取,具有良好的全局优化特性。应用该模型反演黄河干流兰州段糙率,取得了较好效果。研究成果可为河道糙率反演计算提供参考。