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清嘉庆《夔州府志》载:"开县茶岭产茶,味绝佳,不生杂卉。诸茶中,龙珠茶为最佳。"早在唐时,开县龙珠茶便被列为贡品。建国后,在四川省历届名茶评比中,龙珠茶更是多次位居榜首。 相似文献
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为了更准确、快速地对高压断路器故障进行分类、诊断,提出一种基于混合布谷鸟算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。首先提取分合闸线圈的时间和电流特征量得到特征向量,再利用模拟退火算法(SA)与布谷鸟算法(CS)结合形成的混合布谷鸟算法(CS-SA),对支持向量机进行寻优,旨在得到具有最优参数支持向量机分类模型,提高诊断结果的准确性。最后,利用收集到的数据对该算法进行诊断验证,结果表明利用混合布谷鸟算法优化后的LS-SVM得到的分类模型比常用的粒子群算法、遗传算法、标准布谷鸟算法优化得到的模型准确率更高。 相似文献
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本文绍了布谷鸟算法的原理,对传统布谷鸟算法进行了改进,建立多目标优化调度的数学模型,基于改进算法对模型进行一定程度的优化,通过分析证明,改进过后的算法的计算精度更高,同时能有效提高全局收敛性以及保证Pareto非劣解的多样性。 相似文献
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标准粒子滤波器的重采样会造成粒子贫化,影响跟踪系统的精度。为克服这一缺陷,提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法。将粒子作为布谷鸟宿主鸟巢,模拟布谷鸟寻找宿主鸟巢位置的行为,通过全局搜索和局部搜索两个阶段使粒子向高似然区域移动。同时,改进布谷鸟搜索算法的寻优机制,提出动态搜索步长和强化局部搜索的方法,加强了算法的全局搜索的收敛速度。此外,改进算法结合了联合概率数据关联,用于解决多机动目标跟踪问题。本文设置了一维环境和二维环境两组实验,对比优化后的粒子滤波算法与标准粒子滤波算法的目标跟踪性能。实验结果表明,本文提出的算法不仅全局收敛速度更快,而且提高了多机动目标跟踪的精度;与标准布谷鸟搜索优化粒子滤波算法相比,全局收敛迭代速度提高了28.5%;与粒子滤波联合概率数据关联和粒子群优化粒子滤波联合概率数据关联算法相比,估计精度分别提高了24.7%和11.81%。 相似文献
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乡村产业中的化石能源设备逐渐被电能技术替代,引起了乡村负荷波动增大、部分时段产生集中高负荷的问题。为了解决以上问题,将低品位清洁能源应用至乡村的茶叶生产中,针对烘茶全过程的工艺要求提出了跨临界CO2热泵烘茶技术;并以某茶叶生产乡村为对象,对其代表台区的全年日用电量及产茶日负荷进行了分析,得出采用CO2热泵烘茶后其负荷得到大幅度削减,整体可降低至原负荷的39.6%~46.8%,峰值负荷与平时负荷的比值由原本的13.6降至5.4~6.2。跨临界CO2热泵应用至农产品生产中可有效缓解乡村供电压力。 相似文献
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针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中;提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法;建立BP神经网络变压器故障诊断模型,并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明,该算法能准确有效地识别变压器的故障类型,较其他算法(CS-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法)有更高的准确率,为变压器故障诊断提供一种新思路。 相似文献
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配电网中分布式电源的比重逐渐增大,而分布式电源的优化配置是一个复杂、非连续性、非凸、非线性优化问题。对此提出一种布谷鸟搜索算法(CS),利用其较强的全局搜索能力,在分布式电源的个数、位置和容量均不确定情况下,对分布式电源进行优化配置。在分布式电源接入容量受渗透率约束的情况下,建立考虑建设费用、损耗费用及购电费用在内的经济效益模型,并将节点电压偏差作为罚函数加入优化模型,保证在稳定运行的基础上达到效益最大化。最后,将所提出的布谷鸟搜索算法与粒子群算法(PSO)进行比较,说明采用布谷鸟算法的优越性。 相似文献
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针对并网逆变器模型非线性和电网扰动的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法优化反推控制技术光伏并网逆变器控制策略。首先,建立考虑参数变化和电网扰动的并网逆变器数学模型,设计并网逆变器反推控制。然后,利用布谷鸟搜索算法对不确定性部分进行在线辨识和补偿,消除模型非线性和外部扰动产生的不确定性部分的影响。利用Lyapunov稳定性理论设计控制器自适应律,证明了布谷鸟搜索算法优化反推控制器的稳定性。实验结果表明该方法能实现逆变器精确并网控制,具有较好的动静态性能和较强的鲁棒性。 相似文献
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提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义。文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型。首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日。其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型。最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高。 相似文献
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常规的火力发电厂机组调峰运行方法主要使用自动/非自动调峰控制机组调整调度时间级,容易受调节容量
影响,导致最终的深度调峰负荷过高,因此基于布谷鸟搜索算法设计一种全新的火力发电厂机组调峰运行优化方法.
以火力发电厂的热系统为基础,设置测定功率点,分析机组的运行能耗特性,再使用布谷鸟搜索算法生成优化调峰模
型,得出有效的调峰负荷,从而完成机组调峰运行.实例分析结果表明,设计的火力发电厂机组布谷鸟搜索调峰运行
优化方法在不同采样点下的深度调峰负荷均较低,具有节能性,有一定的应用价值,为提高火力发电厂机组经济性做
出了一定的贡献. 相似文献
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《电力系统及其自动化学报》2017,(10)
针对优化潮流的特点以及布谷鸟搜索算法收敛速度慢和缺乏活力等问题,从动态参数和步长方程两个方面进行改进,提出了改进的布谷鸟搜索算法来解决优化潮流问题。该算法把原来是常数的两个参数改进为动态变化的参数,随着迭代次数的增加,发现概率和步长因子两个参数按一定的规律递减,使算法在初期能增加种群的多样性,后期能更好地微调以找到最优解;同时,提出了一个具有最优解导向的搜索步长方程以提高算法的局部搜索能力和收敛速度。用改进的布谷鸟算法计算IEEE30系统的优化潮流,仿真结果表明该算法能够有效地提高收敛速度和计算精度。 相似文献
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针对传统算法在求解多目标函数上存在局限性问题,在标准多目标布谷鸟搜索(Multi-objective Cuckoo Search,MOCS)算法的基础上,采用Kent混沌映射生成多样性初始解,并自适应改变算法的搜索步长,结合多目标Pareto最优解概念,提出一种混沌自适应多目标布谷鸟搜索(Chaotic Adaptive Multi-objective Cuckoo Search,CAMOCS)算法,并利用该算法对所建立的多目标无功优化模型进行求解,最后在IEEE 14节点系统算例仿真验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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为实现微电网源网荷储的最优匹配,提出了一种计及需求侧响应的微电网有功功率调度模型。首先综合考虑系统运行约束、蓄电池运行约束和引入负荷响应补偿的用户满意度,以微电网经济性和环保性最优为目标函数,构建了包含风光发电、储能单元和负荷的微电网功率调度模型。进一步改进了布谷鸟搜索算法,并在4个典型场景下求解所提出的调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,结果表明:负荷响应与储能可以有效降低微网运行成本,通过可移负荷跨时段平移,实现负荷削峰填谷;同时,模型能根据不同的满意度要求提供相应的经济优化调度方案;此外,通过对比粒子群算法与布谷鸟算法,进一步验证了改进的布谷鸟算法性能更优。 相似文献
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为了提高锂电池的荷电状态(state of charge, SOC)预测精度,将布谷鸟的卵被发现概率和步长控制量进行动态设置,对布谷鸟算法进行改进,采用改进布谷鸟算法(improved cuckoo search, ICS)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的惩罚参数和核函数宽度进行优化,建立基于ICS-LSSVM的电动汽车锂电池SOC预测模型,采用磷酸铁锂电池充放电数据进行仿真分析,并与其他模型对比。结果表明,基于ICS-LSSVM的电动汽车锂电池SOC预测模型的均方根误差、平均相对误差和决定系数分别为0.0193、3.14%和0.994,预测效果优于其他模型,验证了模型的正确性和实用性。 相似文献