SA-PSO优化边界最速跟踪微分器在光伏功率平滑中的应用

为了进一步减小光伏阵列并网的功率波动,本文提出了一种基于可变边界最速跟踪微分器的光伏并网功率平滑方法,并采用模拟退火粒子群算法优化边界参数。首先,根据可变边界理论构造广义可变边界最速跟踪微分器。随后,针对边界参数优化问题,本文提出基于短时间尺度波动率的适应度函数进行实时优化,提高了算法的平滑跟踪能力。以华东某地区光伏阵列为例,实验验证该策略比传统策略平滑效果更优越,功率的最大波动和平均波动分别降低了64%和16%,储能充放电能量减少了5%。     

模拟退火算法的WLAN信道分配中的应用

无线局域网在大规模部署时信道分配成为一个重要问题,对此提出了以最大化最小信干比为日标的无线局域网信道分配模型,并把模拟退火算法应用到模型的求解中.仿真实验结果表明,该算法具有良好的收敛性和求解效果,能显著提高整个无线局域网覆盖区域上的信干比.     

三种数学方法的基本原理及其在电工中的应用

介绍模拟退火算法、遗传算法和小波分析三种数学方法的基本原理及其在电气工程中的若干应用 .     

电网规划

电网规划理论计算上已成功运用遗传算法、模拟退火等多参数并行算法进行线路规划,并应用于实际,取得了良好效果,保证了规划方案的最优选择,这将是城网规划的趋势。城网规划工作在服务与服从市政规划工作的同时,供电企业也要根据自己的财务状况拿出自己的规划     

自适应状态转移模拟退火算法及其应用

状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方法对平移算子进行改进,增强算子的搜索特性。通过23个基准测试函数和8个工程设计问题进行实验验证并与其他算法对比,证明了ASTSA算法和改进策略的有效性。     

基于遗传/模拟退火算法考虑压降的换热网络优化改造

工艺系统中需要加入新物流、现存的换热网络结构需要改动、换热网络有较大的能量回收潜力,这些都是换热网络需要进行改造的原因.本文基于非等温混合分级超结构,建立了换热网络优化改造的MINLP数学模型,同时考虑了改造后的公用工程费用、新增换热器的费用、原有换热器新增面积的费用、新增动力设备的费用.将用于换热网络综合的分级超结构模型进行了简要的改进,增加了一些和现存设备相关的限制条件和二元变量.通过对现存换热网络进行分析,充分的利用原有的换热设备和换热网络结构,基于GA/SA算法求解可 得到优化改造的换热网络结构.实际算例的计算结果和文献结果对比表明,本文得到的改造方案用较少的投 资,实现了较多的公用工程节省,新增设备费用的静态投资回收期为0.53年,为换热网络改造提供了好的可行方案.     

模拟退火优化FCM聚类高光谱图像压缩研究

基于矢量量化的高光谱图像有损压缩算法可以获得较高的压缩比,但是其时间复杂度高,失真较大. 为此,提出了模拟退火优化模糊C均值聚类(FCM)的高光谱图像有损压缩算法. 先对高光谱图像进行自适应波段合并算法降维,利用肘部现象确定量化级数,结合模拟退火的全局寻优能力和模糊聚类的快速收敛能力,找到最优解后恢复维度,最后去模糊优化编码方案. 通过这种方法,在提高高光谱图像压缩运算效率和减小解压后失真方面都有了较大的优化,是基于矢量量化的高光谱图像压缩的可行方法.     

基于模拟退火的贯通约束不规则排样

针对带贯通性约束的不规则凸多边形的排样问题,提出了一种分阶段构造算法。为了控制每个阶段新生成的组合图形的形状,构造过程引入变动的形状权重,算法运行早期采用较小权重使图形组合具有较高出材率,而在后期采用较大的权重得到类似矩形的复合。基于模拟退火思想引入温度参数控制权重的变化率,在早期和后期形状权重变化率较小而在中期变化率较大。采用ESICUP标准测试数据分别对常数散列、线性散列和温控散列进行对比,结果表明温控散列函数能有效提高排样效率和排样出材率。     

基于智能电网大数据发掘和模拟退火算法的配网重构

为了提高配网电路的经济性及故障情况下快速恢复供电的能力,提出将智能电网大数据发掘和模拟退火算法相结合,即通过模拟退火算法中Metropolis准则的设定来避免在寻优过程中陷入局部最优,基于智能电网大数据发掘,考虑实时环境温度、变压器绕组温度和输电电缆温度情况下进行配网重构,并以美国PG&E 69节点配电系统为例进行仿真验证。结果表明,所提方法可有效降低优化的计算量,能迅速找到全局最优解,并满足所有约束,且配电网络的网损最小。     

基于LANDMARC与压缩感知的双段式室内定位算法

鉴于已有室内定位算法定位精度与运算效率之间的矛盾,该文提出一种将LANDMARC区域定位与基于模拟退火优化正则化正交匹配追踪(SROMP)的压缩感知位置估计相结合的双段式定位算法(LANDMARC- SROMP CS)。首先,利用LANDMARC定位算法快速锁定目标所在区域范围;在锁定的区域内,再引入压缩感知理论实现目标位置估计。此部分,首先根据锁定区域范围建立虚拟参考标签;然后由新型组合核函数相关向量机算法训练得到室内传播损耗模型,计算获得虚拟标签处接收信号强度值,构建测量矩阵;最后利用SROMP压缩感知重构算法求解出目标的位置索引矩阵,对索引矩阵中的位置相关点加权平均得到目标的位置信息。实验结果表明,所提定位算法平均定位误差为0.6445 m,算法运算效率相对较高,可以较好地满足室内定位的要求。