基于粒子群优化算法的混合有源滤波器中无源滤波器的多目标优化设计

混合有源滤波器是非常有应用前景的滤波装置,但其综合性能受无源滤波器参数优化程度的影响很大。该文基于课题项目中谐波源的特点,针对已有优化设计方法的各种缺点,提出了基于改进粒子群优化算法的混合滤波装置中无源滤波器的多目标优化设计方法。通过将无源滤波器的无功补偿容量、初期投资及补偿后滤波效果作为优化目标,利用简便、有效的粒子群优化算法对其参数进行了优化设计,大大减少了人工的计算量,而且明显提高了算法的寻优速度。最后仿真及现场模拟实验表明,此优化设计无源滤波器的成本比经验设计方法有所降低,滤波效果有明显的提高。     

基于多目标粒子群算法的无源电力滤波器优化设计

综合考虑滤波装置的总费用、谐波电压畸变率和谐波电流残留率等设计目标,提出一种基于改进多目标粒子群算法的无源滤波器优化设计新方法.改进了传统的粒子群算法,引入快速排序法构造非支配集、精英集归档技术和拥挤度算子概念,提高了算法的寻优速度和精度.最后通过对具体工程算例的计算,表明了该方法的优越性和有效性.     

基于多目标粒子群算法的无源电力滤波器优化设计

综合考虑滤波装置的总费用、谐波电压畸变率和谐波电流残留率等设计目标,提出一种基于改进多目标粒子群算法的无源滤波器优化设计新方法.改进了传统的粒子群算法,引入快速排序法构造非支配集、精英集归档技术和拥挤度算子概念,提高了算法的寻优速度和精度.最后通过对具体工程算例的计算,表明了该方法的优越性和有效性.     

基于粒子群算法的直线感应电机优化设计

介绍了直线感应电机的工作原理和电磁计算程序,采用引入惯性权重的粒子群优化算法,以直线感应电机功率因数和同步效率的乘积为优化目标函数,对电机的初级叠片厚度、初级槽深、初级槽宽、槽口宽和气隙大小进行优化.通过MATLAB软件编程运算,得出优化后的目标函数值与参数值,与优化前比较,有效实现了电机功率因数和同步效率的提高.     

基于粒子群算法的核屏蔽感应电机多目标优化设计

屏蔽感应电机是核反应堆冷却回路的动力源,提高该电机的效率和降低电磁噪声具有重要的意义。将有限元法和磁路法相结合,设计了1台20 kW核屏蔽感应电机。利用有限元软件对其进行额定工况运行状态下噪声和损耗仿真分析,确定影响电机效率和电磁噪声的主要参数;选取影响电机效率和噪声的主要参数为优化变量,电机电磁噪声和效率为优化目标,输出功率为约束条件;采用正交试验表获得样本空间;通过响应面法建立优化目标及约束条件的优化模型,最后利用粒子群算法对优化模型进行求解。有限元仿真结果表明:优化后电机效率提高了2.6%,电磁噪声降低了5.2 dB。     

大容量混合有源滤波器多目标优化设计

针对混合有源滤波器参数设计问题,提出基于粒子群优化算法的混合滤波装置的多目标优化设计方法.建立混合有源滤波器的多目标满意优化模型,综合考虑系统成本、无功补偿容量及滤波效果等因素,并将滤波器对于失谐因素影响的鲁棒性测试作为一个约束条件放在优化过程中进行判决,以提高设计结果的实用性.通过将各个子目标函数模糊化,并选择最大关联满意度作为最后的寻优变量,解决了多目标优化问题.仿真与模拟实验结果表明:采用该优化设计方法设计的混合有源滤波器可以同时满足成本、谐波抑制以及无功补偿多方面要求,而且该优化设计方法算法简单、操作方便.     

粒子群优化算法在直线感应电机优化设计中的应用

首先介绍了粒子群优化算法 (PSO)的基本原理 ,根据实验提出了改进措施 ,增强了粒子群优化算法的全局寻优能力。然后结合直线感应电机的设计特点 ,利用改进的粒子群优化算法对电机进行了优化设计 ,取得了较为满意的结果     

粒子群优化算法在直线感应电机优化设计中的应用

首先介绍了粒子群优化算法（PSO）的基本原理，根据实验提出子改进措施，增强了粒子群优化算法的全局寻优能力，然后结合直线感应电机的设计特点，利用改进的粒子群优化算法对电机进行了优化设计，取得了较为满意的结果。     

基于感应滤波方法提高变电站的电能质量

为了改善变电站的220 kV供电网的电能质量,提出一种四绕组感应滤波变压器(FW-IFT)组合无源滤波装置的IF方法来屏蔽电网负荷侧的特定次谐波,使其无法窜入供电网。阐述了新型IF方案,详细分析了FW-IFT的IF机理。然后,基于辐射型电路建立基波与谐波下FW-IFT的电压方程,并分析了滤波性能。最后,通过MATLAB仿真和样机试验,验证了所提方法是有效可行的。     

基于双因子改进型粒子群算法的混合滤波系统的多目标优化设计

大容量混合滤波系统的应用前景十分广阔,其滤波器组的参数优化,尤其是无源滤波器的参数设计对综合性能的影响很大。本文提出基于双因子改进型粒子群优化算法的混合滤波系统中无源滤波器组的多目标优化设计方法。通过将加速因子和交叉因子引入优化算法,针对无源滤波器的多目标优化,高效搜索参数空间以获得最优解。与以往的优化设计相比,带双因子的改进型粒子群算法采用自适应的惯性权重,交叉因子增加了粒子的多样性,克服了算法寻优过程中易局部收敛等问题,提高其全局搜索能力。而收缩因子可以加快PSO的运算速度,明显提高了算法的寻优速度。测试结果表明利用该算法设计的混合型滤波系统具有较强的鲁棒性。     

基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果.建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题.算法主要有以下几种特点:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况.另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证.理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点.     

基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题。算法主要有以下几种特点：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点。     

基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算研究

准确的获得电池的荷电状态(SOC)有助于缓解汽车行驶过程中的里程焦虑。针对粒子滤波估算SOC中存在的粒子退化的问题,将粒子群算法与粒子滤波融合的改进粒子滤波算法(GPSO-PF)算法应用于SOC的估计。在迭代中不断优化粒子所处位置,从而解决了粒子贫化的问题,提高了SOC的估算精度。同时,针对SOC估算容易受到温度的影响,建立基于温度的等效电路模型,并将其应用于提出的SOC估算算法中。选取两节相同型号的磷酸铁锂电池,分别在不同工况下利用GPSO-PF算法估算SOC值,SOC的最大估算误差均低于0.72%。通过对比,与基于温度等效电路模型相结合后,GPSO-PF算法能够有效提高SOC的估算精度。     

基于多目标粒子群优化算法的UPFC协调控制

针对UPFC多个控制器间的负交互影响,将UPFC的多个功能控制器之间的协调问题转化为多目标优化问题,提出采用一种新颖的多目标粒子群优化算法（MOPSO）进行控制器的参数优化。介绍MOPSO算法的基本原理和实现过程,进行算例计算,并且与多目标进化算法（MOEA）进行比较分析。时域仿真验证了采用所提出的协调控制策略可以得到快速收敛并且良好分布的Pareto解集,从而有效消除控制器间的负交互影响,取得满意的控制性能。     

基于多目标粒子群优化算法的UPFC协调控制

针对UPFC多个控制器间的负交互影响,将UPFC的多个功能控制器之间的协调问题转化为多目标优化问题,提出采用一种新颖的多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行控制器的参数优化.介绍MOPSO算法的基本原理和实现过程,进行算例计算,并且与多目标进化算法(MOEA)进行比较分析.时域仿真验证了采用所提出的协调控制策略可以得到快速收敛并且良好分布的Pareto解集,从而有效消除控制器间的负交互影响,取得满意的控制性能.     

基于微粒群算法优化PI参数的单相有源电力滤波器

有源电力滤波器在单位功率因数控制策略下,PI调节器的参数选择和优化是个难点,从能量传递的角度,推导了单位功率因数控制下系统有功功率闭环控制的模型,在此基础上分启动和稳态两个阶段设计PI调节器,采用改进微粒群优化算法对调节器参数进行寻优,与传统的典型II型系统设计方法和遗传算法得到的整定结果进行比较,优化参数后的调节器拥有更好的动态响应和抗扰性能,仿真结果也验证了优化后的系统具有良好的补偿效果和瞬时特性.     

基于多目标粒子群算法的电力系统无功优化

针对电力系统有功损耗和电压偏差,提出一种带有变异的多目标粒子群算法.该算法采用非支配排序和拥挤距离来提高算法的多样性.通过ZDT1～ZDT4基准函数验证该算法的性能,比较它与其他多目标进化算法的优劣.将该算法应用于对多目标无功优化求解,采用IEEE30节点系统验证算法在无功优化中的优势.优化结果表明,该算法能清晰地给出电力系统有功损耗与电压偏差间的竞争关系,并能为用户提供均匀分布的多样化的备选解,让用户可以根据不同情况灵活选择.通过多次结果的叠加显示了该算法的稳定性.     

基于遗传算法粒子滤波的多径跟踪

多径效应引起的误差是高精度卫星导航系统的定位系统的主要误差源之一.接收到的导航信号受到各种各样的环境因素的干扰,如建筑阻隔,云层阴影等.最新的消除多路径效应的方法都是基于贝叶斯估计的粒子滤波.为保持粒子空间的多样性,解决现有粒子滤波算法在多峰值的样本空间出现的退化现象,提出了一种新的基于遗传算法的粒子滤波.对本算法进行...