风光互补发电系统的优化设计

阐述了风光互补发电系统的原理,确立了光伏方阵倾斜面上太阳辐照量的计算、光伏方阵发电量计算,以及不同地点、不同高度的风速计算、风力发电量计算等数学模型．通过选用4种不同的设计方案,讨论了系统的优化设计方法,使系统既能长期满足用户的负载需要,又有最佳的经济性,以节约投资费用．     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法．介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用，并对其将来的发展进行了展望．     

基于粒子群算法的风力机叶片优化设计

叶片是影响风力机可靠性和稳定性的重要组成部分,而设计优良的叶片可以提高风力机的运行寿命和输出功率.以动量叶素理论为基础,对风力机叶片进行优化设计.在考虑风场风速的情况下,以风力机的年能量输出为优化目标,采用粒子群算法对1.5 MW风力发电机叶片的气动性能进行计算分析.仿真结果表明,采用优化后的叶片风力机的输出功率显著提高,证明了优化模型的实用性和有效性.该风力机叶片的优化设计对风力机相关工程类项目的实践具有指导意义.     

粒子群算法在抗滑桩优化设计中的应用

由于目前抗滑桩设计比较保守，存在一定的浪费，故采用粒子群优化算法。以成本为目标函数，建立了抗滑桩的优化设计模型，编制了相应的程序，并进行了工程实例应用。结果表明，优化后的结果与原来使用传统设计方法结果比较，有效地降低了成本，具有较大的经济意义，并且该方法简单快捷、容易实现。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用,并对其将来的发展进行了展望.     

基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点，根据混沌运动的随机性、遍历性特点，提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO）、该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断，实现对进化过程的监视，当发现种群陷入局部最优时，对种群进行混沌初始化，帮助种群摆脱局部最优点．对4种典型测试函数的仿真结果表明，改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性．其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法．     

粒子群优化算法的研究与展望

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点.着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述.     

基于粒子群算法的RBF神经网络的优化方法

本文用粒子群算法来优化RBF神经网络的中心值和连接权值,使之具有更强的非线性逼近能力,并将优化后的RBF神经网络和未经优化的RBF神经网络用于非线性函数的逼近,实例证明优化后的RBF神经网络比未经优化的RBF神经网络具有更强的非线性函数的逼近能力。     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.     

风光互补抽水蓄能电站系统配置研究

风光互补抽水蓄能电站是集合了传统水能与风、光新能源各自优势的一种新的多能互补开发方式。针对西藏阿里地区独特的自然地理条件,提出了这种开发方式的能量、水量平衡和抽水系统容量的计算模型,按成本电价和单位千瓦投资最低建立了风光互补抽水蓄能电站系统配置的优化模型。对阿里地区风光互补抽水蓄能电站进行了系统配置实例分析研究,得到了水能、光能和风能容量的最佳配比和相应容量配置要求。研究成果表明,这种多能互补开发方式可克服目前火电站及光伏电站成本电价高和运行维护技术要求高的缺点,具有独特的技术、经济优势,是解决阿里地区能源供应问题的有效途径之一。     

基于粒子群算法的装配规划研究

根据复杂产品装配规则问题的特点和要求,提出了一种粒子群装配优化算法.该方法采用干涉矩阵作为优化解的几何搜索空间.以重定向次数、工具更换次数、装配类型改变次数作为装配成本评价指标,实现了对装配过程的多目标优化.并得到最优装配规划序列.通过实例时算法的有效性进行了验证.     

基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。     

基于粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法具有容易陷入局部极小值,对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出了基于粒子群优化算法的改进模糊聚类算法（PSFC）．该算法引入了粒子群优化算法强大的全局寻优能力,并结合了模糊C-均值聚类算法的特点．实验结果表明,该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度．     

基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.     

基于熵模型的动态粒子群优化算法

受多种群并行寻优机制的启发,提出了一种基于熵模型的动态粒子群优化算法(entropy dynamic multiPSO,EDM-PSO)用于处理动态优化问题.将解空间划分为多个子空间,在每个子空间中利用熵模型增加种群多样性,多种群并行搜索,利用多点环境检测机制检测环境变化.对动态多峰benchmark优化问题进行了数值实验,并与其他几种动态优化算法进行了比较,结果表明:EDM-PSO算法对于处理动态优化问题具有优势.     

粒子群优化算法在桁架优化设计中的应用

粒子群优化(PSO)算法是近年来发展起来的一种基于群智能的随机优化算法,具有概念简单、易于实现、占用资源低等优点.为了解决有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将PSO算法应用于桁架结构的尺寸优化设计.首先介绍了原始的PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了PSO算法,并提出合理的参数设置值.对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法和遗传算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的尺寸优化设计.     

风光互补发电系统实验模型的建立

本文介绍了风光互补发电系统实验模型的组成与设计.该系统为研究风光互补发电系统的控制、能源的变换和利用、整流与逆变、蓄电池的智能充放电等课题提供了实验平台.介绍了作者利用该模型得出的一些实验结果.     

基于层次分析粒子群算法的可靠性稳健优化设计

利用多目标优化策略,将机械零部件的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题。为提高零部件可靠性稳健优化设计多目标模型的求解效率,将所提出的基于层次分析法的多目标粒子群算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中。该方法简便易行,能迅速准确地得到机械零部件扭杆的可靠性稳健优化设计信息。