改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用

针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。

基于改进灰狼算法的微网多主体主从博弈策略

为平衡包含电、热两种能源形式的微网系统内各参与者间的利益关系,通过改进灰狼算法提出了一种微网能量管理模型。首先,在充分分析微网结构及其各主体功能的基础上,为综合考虑源-网-荷的决策能力,将主从博弈方法应用于产能商、微网运营商、负荷聚合商之间的互动,建立一主多从的微网能量管理数学模型;其次,针对博弈上层模型高维、非线性的特点,在传统灰狼算法基础上,利用Tent映射对种群进行初始化、采用非线性收敛因子平衡种群搜索能力、利用莱维飞行策略降低陷入局部最优的风险。在模型求解时,博弈上层采用改进灰狼算法,下层采用二次规划方法,二者结合以探讨使各主体利益最大的策略;最后,通过算例进行验证,结果表明:本文算法更加高效,所提模型在提高参与者收益,平滑用户负荷分布方面更加优越。

基于改进灰狼算法优化LSTM的光伏发电功率短期预测

为了提高光伏发电功率短期预测结果的准确性,提出了一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimization,IGWO)算法优化长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的光伏发电功率短期预测方法。利用余弦相似度寻找相似日,确定光伏发电功率预测的特征量和训练集。采用非线性收敛因子和差分进化策略对GWO算法进行改进,得到收敛性能更好的IGWO算法,采用IGWO算法对LSTM的超参数进行优化,建立了基于IGWO-LSTM的光伏发电功率短期预测模型。使用某小型光伏电站的运行数据进行仿真分析,结果表明,IGWOLSTM模型对晴天、多云和阴雨天气光伏功率预测结果的均方根误差依次为2.11 kW、2.48 kW和2.74 kW,平均相对误差依次为3.43%、4.81%和6.33%,预测效果优于其他方法,验证了所提方法的实用性和有效性。

基于改进灰狼算法与隐枚举法的配电网分区故障定位研究

分布式电源接入配电网,使传统故障定位方法适用性下降。为此,文中提出了一种改进灰狼算法与隐枚举法相结合的配电网分区故障定位方法。对灰狼算法进行二进制处理并引入动态范围搜索、Levy飞行、局部搜索和非线性收敛因子4种改进策略,提高算法的快速性和准确性。建立能够满足含分布式电源配电网需求的编码方式、开关函数以及目标函数。通过分析故障点与开关函数的对应机理,提出区域定位与区段定位相结合的分区定位模型,并使用改进灰狼算法与隐枚举法联合求解。最后,以IEEE 33节点配电网为例进行仿真试验。结果表明,文章提出的求解算法和分区定位方法能够准确、迅速定位故障区段,并具备较高的容错性与稳定性。

基于改进灰狼算法的非线性摩擦力辨识与补偿方法研究

为减小非线性摩擦力对机床伺服系统运动控制精度的影响,对机床伺服系统摩擦特性进行研究,将改进灰狼算法应用于LuGre摩擦模型参数辨识,通过搭建伺服系统动力学模型进行摩擦前馈补偿仿真,并在三轴数控雕铣机试验平台进一步完成摩擦前馈补偿验证。结果表明:应用基于改进灰狼算法辨识的LuGre摩擦模型前馈补偿方法,在两轴联动圆轨迹运动跟随过程中,低速运动换向时最大跟随误差下降幅度为67.7%,高速运动条件下误差下降幅度为84.0%,有效消除了非线性摩擦在速度换向过程中产生的负面影响,证明该方法在非线性摩擦力辨识方面具有优异的效果,有助于提高机床伺服系统的运动控制精度。

基于改进灰狼算法的定日镜场布局优化方法

提出一种基于改进灰狼算法的塔式太阳能热发电电站定日镜场优化布局方法,该改进算法将灰狼优化算法与记忆、局部搜索和进化算子相结合,增强了算法的全局性和搜索精度。以西班牙Gemasolar塔式太阳能热发电电站为例验证算法的有效性,使用改进灰狼算法对该电站定日镜场布局优化后,定日镜场光学效率提升5%,证明定日镜场布局经过改进灰狼算法优化后有更高的年平均光学效率。

基于改进灰狼算法优化双向长短时记忆神经网络的水冷壁壁温预测

提出一种基于改进灰狼(MGWO)算法优化双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的水冷壁壁温预测模型,灰狼算法采用非线性因子调整策略、自适应位置更新策略和动态权重修改策略进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用改进灰狼算法优化BiLSTM模型的隐藏层数量、学习率和正则化参数以提高模型的预测精度,采用新疆某电厂的数据进行预测仿真,结果表明:改进后的算法预测精度更高,在机组升、降负荷时,均可以预测到壁温的变化趋势,模型的平均均方根误差相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、BiLSTM模型分别降低了9.86%和3.69%,且可以提前预测到水冷壁壁温的超温情况,对于预防水冷壁超温有重要意义。

基于改进灰狼算法优化WLSSVM的短期风功率预测

为提高风功率短期预测的准确率,提出一种基于改进灰狼算法优化加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLSSVM)的短期风功率预测方法。采用C-C法对风功率时间序列的嵌入维数进行了计算,根据计算结果确定短期风速预测输入量与输出量的关系。利用Tent映射和参数非线性调整策略对灰狼算法进行改进,得到了优化性能更强的改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,并利用测试函数验证了IGWO算法能够加快迭代收敛,提高计算精度。采用IGWO算法对WLSSVM的惩罚系数和核参数进行优化,建立基于IGWO-WLSSVM的短期风功率预测模型。采用某风电场春夏两个不同季节的风功率数据进行算例分析,结果表明,所提短期风功率预测结果的平均相对误差、均方根误差和最大相对误差更小,风功率预测精度和预测结果的稳定性均优于其他方法,验证了所提方法的有效性和实用性。

基于改进灰狼算法的结构件数控加工误差优化方法

数控加工过程中的误差会直接影响结构件的加工精度和质量,因此本文提出基于改进灰狼算法的结构件数控加工误差优化方法。基于改进灰狼算法提取结构件数控加工刀具状态特征,构建数控加工参数优化模型。将构建的数控加工参数优化模型的目标函数设定为最小化切削力,以优化结构件数控加工误差。试验结果表明,优化后的加工误差整体均小于优化前的误差,优化后的最大变形偏差为0.013 mm,比优化前的最大误差降低了0.012 mm,证明基于改进灰狼算法的结构件数控加工误差优化方法对数控加工误差的优化有效。

基于改进灰狼算法优化支持向量机的边坡位移预测

为了提高边坡位移预测精度,采用帐篷映射和位置收敛参数变化方式调整两种对改进了灰狼算法,得到改进灰狼算法。采用改进灰狼算法对支持向量机进行优化,建立基于改进灰狼算法优化支持向量机的边坡位移预测模型,采用实际水利工程边坡位移数据进行仿真分析,IGWO-SVM模型的平均相对百分误差和均方根误差分别为2.41%和0.21,预测效果优于PSO-BP模型,验证了该模型在边坡位移预测方面的实用性和优越性。

基于改进灰狼算法的交叉滚子轴承自动装配机械臂轨迹规划

针对交叉滚子轴承人工装配存在的效率低、成本高和误差大等问题,设计一种4自由度机械臂,可对交叉滚子轴承进行自动装配。为提升机械臂的工作效率,以时间为适应度函数,提出了一种基于3-7-3多项式插值函数的改进灰狼算法(Improved Gray Wolf Optimizer,IGWO)对机械臂运动轨迹进行优化;该算法用非线性控制因子替代线性控制因子,并与天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法相结合,能够避免陷入局部最优,提高算法的求解效率和精度。仿真结果表明,与灰狼算法(Gray Wolf Optimizer,GWO)相比,改进灰狼算法运动时间缩短了17%,效率得到明显提升,且各个关节的轨迹曲线光滑连续。研究为机械臂的后续运动控制等奠定了基础。

基于改进灰狼算法和TCN-QRF的超短期光伏出力概率预测

光伏发电在电力系统中占比不断提高,实现准确的光伏出力概率预测能够有效辅助电网调控运行。为了提高概率预测精度,提出了一种基于改进灰狼算法和TCN-QRF(时间卷积神经网络-分位数随机森林)的光伏出力概率预测方法。首先将完成预处理的光伏出力时间序列数据集转换为监督学习数据集;然后使用TCN提取光伏出力时序特征作为QRF的输入,构建TCN-QRF模型;最后,基于非线性收敛因子和高斯突变策略改进灰狼算法,使用改进灰狼算法完成TCN-QRF超参数的高效选择,实现了更精准的光伏出力概率预测。

基于改进灰狼算法的海岛微电网优化调度

为提高海岛微电网运行的经济性,以海岛微电网运行总成本为目标函数,并考虑海水淡化带来的收益,建立海岛微电网优化调度模型。利用Tent混沌映射、非线性调整收敛因子和柯西变异等三种策略对灰狼优化算法进行改进,采用改进灰狼优化算法对海岛微电网优化模型进行求解。结果表明,在调度周期内考虑海水淡化负荷的海岛微电网的运行总成本为3 086.03元,相比后者不考虑海水淡化负荷的海岛微电网运行总成本降低538.32元,经济性提高14.85%,验证了所提模型的正确性和优越性。

基于改进灰狼算法的新媒体网络资源分布式共享系统设计

在共享资源采集层以AD2S1210WDSTZ为核心,设计数据采集装置,并用SPI接口编程实现共享资源传输信号交互。在共享资源处理层,设计多机集群的脱敏处理装置,实现对资源的统一分布式处理。在共享资源服务层,设计API共享接口,保证共享接口稳定。在新媒体网络资源高维空间中,引入非线性收敛因子,改善全局搜索能力。根据非线性收敛因子优化结果,使用Sigmoid函数实现解空间与二元空间数据类型的转换,保证转换结果匹配,实现分布式灰狼位置映射。结合二进制编码,计算待需要处理节点长度和多共享信道传输效益,更新灰狼搜索位置,实现多信道资源分布式共享。由实验结果可知,该系统在2个场景下与理想频谱展示结果一致,且资源最大吞吐量为450 bit,具有良好资源分布式共享效果。

基于改进灰狼算法的含分布式电源配电网无功优化

为提高含分布式电源配电网电压质量和减少线路损耗,建立以配电网网络损耗最小和电压偏移最小为目标的无功优化模型,模型包含光伏发电、蓄电池储能和配电网线路潮流等设备运行约束条件;针对模型的非线性,采用改进灰狼优化算法对模型进行求解。利用改进的IEEE33节点配电系统进行仿真验证,结果表明经过优化后配电系统电压质量得到改善且网络损耗有所减少,另外,与改进前灰狼算法和帝国主义竞争算法(imperialist competition algorithm,ICA)计算结果对比,改进的灰狼算法提高了其全局寻优能力,验证了模型和算法的有效性。

基于改进灰狼算法的配电网储能优化配置研究

为实现碳达峰、碳中和目标,需大幅度提高可再生能源的消纳能力,但光伏、风能等可再生能源随机性较强,提高了电力系统稳定运行的难度系数,因此,合理配置配电网储能是保证其能实现可持续发展的方式之一。基于此,文章通过分析网损改善费用和储能全寿命周期成本,形成完整的综合成本模型,在该模型基础上利用电压偏移指标,构建健全的配电网储能优化配置模型。同时,利用改进灰狼算法进行计算,提高其实际空间探索能力和配置方案的合理性。最后,经过IEEE33节点配网模拟仿真,该模型和改进灰狼算法能合理控制网络损耗,增加电网电压的稳定性,在计算速度方面有较大优势。

基于改进灰狼算法优化BP神经网络的变压器故障诊断方法研究

针对变压器故障诊断精度不高,和避免传统的故障诊断方法的不足,提出一种基于改进灰狼算法BP神经网络变压器故障诊断算法。改进算法采用增强搜索能力的维度学习策略,增加灰狼算法中灰狼种群的多样性,同时将故障特征量输入到算法模型中并与其他模型进行对比,验证本文算法的有效性和性能表现优于其他算法。

基于改进灰狼算法的宏微复合驱动器磁滞模型的参数辨识

精确辨识磁滞模型参数是保证宏微复合驱动器位移跟踪精度的关键,针对传统灰狼算法(GWO)存在局部最小值和求解精度不高的缺陷,文章提出一种改进的灰狼算法(TGWO)。通过Singer混沌映射优化了灰狼个体的初始位置,以增加种群多样性;采用非线性收敛因子策略提高了局部开发度和全局搜索度;在种群位置迭代更新中引入动态权重更新和自适应更新策略。通过仿真和实验表明:该算法能有效可靠地辨识宏微复合驱动器磁滞模型的参数,平均相对误差为4.6%,拥有更高的精度和收敛性。

基于改进灰狼算法的配电网反时限过电流保护定值优化

随着分布式电源接入配电网,改变了电网结构,导致故障电流特征越发复杂。本文针对配电网反时限过电流保护定值优化问题,提出一种基于改进灰狼算法的反时限过电流保护(ITOCP)定值优化算法。首先,针对反时限过电流保护参数约束复杂、关联性强的特点,引入静态惩罚函数对约束项进行处理,建立一个含静态惩罚函数和保护动作总时间的新颖的配电网ITOCP优化模型;其次,为了避免参数寻优陷入局部最优,引入比例调节因子改变全局搜索和局部搜索的比例,浮动因子优化灰狼个体的活动范围。提出一种改进的灰狼算法对ITOCP的时间系数和启动电流进行优化整定,缩短配电网故障保护动作时间,实现故障的快速有效切除。最后,以含分布式电源的IEEE 15节点配电网的两相短路电流故障和三相短路电流故障为例,验证所提方法的有效性和优越性。

基于改进灰狼算法的变电站多阶段升压规划优化方法

针对变电站多阶段规划问题,给出了3种不同升压模式下变电站全寿命周期成本计算方法,并建立了中间年变电站建设时机与建设模式联合优化模型,进一步提升了规划方案经济效益。同时,针对多阶段规划中问题传统智能算法求解收敛速度慢、运算时间长等问题,将灰狼算法引入规划领域,并通过增加交叉变异等环节对其进行了改进。最后,将改进后的灰狼算法应用于变电站多阶段规划模型的求解中,并将其与进行对比,得出改进灰狼算法在求解此类问题时具有一定优势的结论。