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Active Power Allocation of Virtual Synchronous Generator Using Particle Swarm Optimization Approach
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作者 Fathin Saifur Rahman Thongchart Kerdphol +1 位作者 Masayuki Watanabe Yasunori Mitani 《Energy and Power Engineering》 2017年第4期414-424,共11页
In recent years, the penetration of renewable energy sources (RES) is increasing due to energy and environmental issues, causing several problems in the power system. These problems are usually more apparent in microg... In recent years, the penetration of renewable energy sources (RES) is increasing due to energy and environmental issues, causing several problems in the power system. These problems are usually more apparent in microgrids. One of the problems that could arise is frequency stability issue due to lack of inertia in microgrids. Lack of inertia in such system can lead to system instability when a large disturbance occurs in the system. To solve this issue, providing inertia support to the microgrids by a virtual synchronous generator (VSG) utilizing energy storage system is a promising method. In applying VSG, one important aspect is regarding the set value of the active power output from the VSG. The amount of allocated active power during normal operation should be determined carefully so that the frequency of microgrids could be restored to the allowable limits, as close as possible to the nominal value. In this paper, active power allocation of VSG using particle swarm optimization (PSO) is presented. The results show that by using VSG supported by active power allocation determined by the method, frequency stability and dynamic stability of the system could be improved. 展开更多
关键词 VIRTUAL Synchronous generator (VSG) VIRTUAL INERTIA particle SWARM Optimization (pso) Active Power ALLOCATION Microgrid
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PSO Based Controlled Six-phase Grid Connected Induction Generator for Wind Energy Generation 被引量:7
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作者 Arif Iqbal Girish Kumar Singh 《CES Transactions on Electrical Machines and Systems》 CSCD 2021年第1期41-49,共9页
This paper deals a detailed performance investigation of asymmetrical six-phase grid connected induction generator(GCIG)in two proposed configurations in variable speed operation.During the system development,regulati... This paper deals a detailed performance investigation of asymmetrical six-phase grid connected induction generator(GCIG)in two proposed configurations in variable speed operation.During the system development,regulation of DC-link voltage has been proposed using particle swarm optimization(PSO)based PI controller,ensuring the power flow to utility grid through back to back converters.The closed loop operation of asymmetrical six-phase GCIG using indirect field oriented control in different configurations has been carried out in Matlab/Simulink environment.Analytical results have been verified using real time test results on virtual platform of Typhoon HIL supported with some experimental validation. 展开更多
关键词 Six-phase induction generator particle swarm optimization(pso) indirect field oriented control
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基于PSO算法的伦潭水库兴利调度
3
作者 刘鑫 温天福 +3 位作者 刘章君 鄢笑宇 徐珺恺 胡斌 《江西水利科技》 2024年第3期194-198,共5页
水库调度是在不改变水库工程规模前提下解决防洪减灾与提高水资源高效利用的关键方法。近些年,江西旱灾频发,为协调水库发电效益与基本生产、生活、生态用水需求的矛盾,以江西省伦潭水库为例,以充分发挥水库灌溉、工业、生活、生态、发... 水库调度是在不改变水库工程规模前提下解决防洪减灾与提高水资源高效利用的关键方法。近些年,江西旱灾频发,为协调水库发电效益与基本生产、生活、生态用水需求的矛盾,以江西省伦潭水库为例,以充分发挥水库灌溉、工业、生活、生态、发电等兴利调度功能为目标,将农业灌溉用水、居民生活用水、工业生产用水和河道基本生态流量需水转化为刚性约束,采用粒子群智能算法,寻求发电效益最大的水库最优调度方案。 展开更多
关键词 伦潭水库 粒子群算法 兴利调度 发电效益
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基于IPSO优化发电调度的静态电压稳定分析 被引量:7
4
作者 伍利 陈少芳 南海鹏 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期92-97,共6页
发电机出力增长方式对静态电压稳定临界点有一定的影响,优化发电机有功出力是提高系统静态电压稳定的主要控制手段。文中对粒子群算法中惯性权重和加速常数进行改进,提出以发电增量作为连续潮流的控制变量,实现负荷增量在发电机间的最... 发电机出力增长方式对静态电压稳定临界点有一定的影响,优化发电机有功出力是提高系统静态电压稳定的主要控制手段。文中对粒子群算法中惯性权重和加速常数进行改进,提出以发电增量作为连续潮流的控制变量,实现负荷增量在发电机间的最优分配。该方法以系统静态电压稳定下的最大负载为目标,基于改进粒子群算法优化发电机有功出力,以连续潮流法计算IPSO的适应度函数,确定发电机最优调度模式下的系统最大静态电压稳定裕度。应用该法对IEEE30系统的评估,验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 静态电压稳定裕度 发电调度 连续潮流法 改进粒子群优化
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基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究 被引量:23
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作者 王小杨 罗多 +2 位作者 孙韵琳 李超 李进 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期177-183,共7页
综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情... 综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情况运行不同的模型。验证本组合方法之后发现,通过气象分类后得到的模型,可大幅提高光伏发电量预测的效果。 展开更多
关键词 光伏发电量预测 支持向量机 粒子群优化 人工蜂群 随机森林 微电网
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改进PSO算法和Lagrange乘数法应用于短期发电计划 被引量:8
6
作者 吕林 周学亿 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期106-110,125,共6页
电力系统短期发电计划研究是一个离散、复杂、多维的非线性整数规划问题,求解非常困难。采用改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法通过线性改变权重因子,连续变量离散化,以及增加第二最优项用于求解最优机组组合问题;拉... 电力系统短期发电计划研究是一个离散、复杂、多维的非线性整数规划问题,求解非常困难。采用改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法通过线性改变权重因子,连续变量离散化,以及增加第二最优项用于求解最优机组组合问题;拉格朗日乘数法适合于多维函数在约束条件下的求解极值问题,用于求解各机组在各时段的经济出力。方法的可行性通过10机系统中检验。仿真结果表明,该方法能够求得高质量解,减少机组运行费用,具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 粒子群算法 拉格朗日乘数法 短期发电计划 电力系统
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基于PSO-ADRC的永磁同步电机矢量控制的研究与实现 被引量:2
7
作者 曹冬梅 王刚 仇国庆 《电气传动》 北大核心 2016年第11期15-19,共5页
永磁同步电机经常运行在复杂环境下,电动机容易出现参数摄动,这将造成控制系统鲁棒性和动态性能差,针对这个问题,提出了基于PSO-ADRC的矢量控制方法,该方法将ADRC良好的鲁棒性与粒子群优化算法(PSO)的高效性进行了有机的结合。在Simulin... 永磁同步电机经常运行在复杂环境下,电动机容易出现参数摄动,这将造成控制系统鲁棒性和动态性能差,针对这个问题,提出了基于PSO-ADRC的矢量控制方法,该方法将ADRC良好的鲁棒性与粒子群优化算法(PSO)的高效性进行了有机的结合。在Simulink环境下,采用基于模型设计的方法,设计了PSO-ADRC的矢量控制算法模型,实现了代码自动生成。最后,结合实验平台,对该方法进行了实验验证,结果表明,该方法具有良好的动态性能和鲁棒性,能够满足系统的性能要求。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数摄动 鲁棒性 粒子群-自抗扰控制 矢量控制 自动代码生成
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基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测 被引量:4
8
作者 田中大 高宪文 李琨 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1377-1380,共4页
针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控... 针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础. 展开更多
关键词 通用分组无线服务 粒子群优化 最小二乘支持向量机 时延 预测
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基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模 被引量:2
9
作者 张英杰 许伟 +4 位作者 汤龙波 张营 刘文博 胡作磊 范朝冬 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期122-128,共7页
基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通... 基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景. 展开更多
关键词 通信基站 能耗模型 最小二乘支持向量机 粒子群 滚动时间窗
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基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别 被引量:11
10
作者 尚前明 姜苗 +1 位作者 陈辉 路鹏 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2021年第1期87-94,共8页
针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的... 针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。 展开更多
关键词 船舶发电机组 故障识别 POS ELM EEMD算法 KICA算法
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基于PSO的平面StephensonⅢ型六杆函数发生机构综合 被引量:11
11
作者 车林仙 《机械设计》 CSCD 北大核心 2005年第9期51-54,共4页
微粒群优化算法(PSO)具有算法简单、收敛速度较快、全局优化能力较强、控制参数少等优点。基于“三杆组”方法建立了综合StephensonⅢ型六杆函数发生机构的一般方程组,并将之转化为无约束优化模型。首次应用一种改进的PSO———多步长PS... 微粒群优化算法(PSO)具有算法简单、收敛速度较快、全局优化能力较强、控制参数少等优点。基于“三杆组”方法建立了综合StephensonⅢ型六杆函数发生机构的一般方程组,并将之转化为无约束优化模型。首次应用一种改进的PSO———多步长PSO(MSPSO)求解此优化问题,找到了实现输入角-输出角对应精确位置数最大时该问题的一批有意义解,为实际机构的设计提供了多种备选方案。 展开更多
关键词 Stephenson Ⅲ型六杆机构 函数发生器 机构尺度综合 微粒群优化算法(pso)
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采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法 被引量:1
12
作者 雷航 韩炫 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期885-889,898,共6页
在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群... 在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群算法(HC-MARPSO)的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该算法在生成测试数据的效率上高于遗传算法、粒子群算法。 展开更多
关键词 测试数据自动生成 爬山算法 粒子群算法 软件测试 吸引排斥粒子群算法
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基于小生境的极性PSO多目标优化研究及应用 被引量:1
13
作者 刘长良 于明 《自动化与仪表》 北大核心 2011年第8期45-48,52,共5页
提出一种改进粒子群算法,即将子群优化的小生境技术应用于极性粒子群算法,每个子群单独进化,内部粒子群进化增加了极性加速度,仅在边界处进行社会信息的传递。这样既保证了子群内部的有效收敛,又增加了全局多样性。将改进的粒子群算法... 提出一种改进粒子群算法,即将子群优化的小生境技术应用于极性粒子群算法,每个子群单独进化,内部粒子群进化增加了极性加速度,仅在边界处进行社会信息的传递。这样既保证了子群内部的有效收敛,又增加了全局多样性。将改进的粒子群算法与多目标优化相结合应用于蒸汽发生器的液位控制器参数整定,仿真结果表明,应用该算法的系统特性与使用传统参数整定法相比,更加稳定、准确和快速,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 极性粒子群算法 小生境技术 多目标优化 蒸汽发生器液位控制
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基于自适应线性调节抗干扰PSO的光伏群体MPPT控制 被引量:1
14
作者 陈宏 王伟 +2 位作者 冯炜 唐海国 冷华 《计算技术与自动化》 2017年第1期46-51,共6页
光伏发电已成为新能源发电的主要研究方向,但当外界环境发生突变或由于遮挡使光伏阵列出现阴影时,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法会出现误判或因陷入局部最大功率点等问题而失效。针对这些问题,提出了一种自适应线性调节的粒子群(PSO)... 光伏发电已成为新能源发电的主要研究方向,但当外界环境发生突变或由于遮挡使光伏阵列出现阴影时,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法会出现误判或因陷入局部最大功率点等问题而失效。针对这些问题,提出了一种自适应线性调节的粒子群(PSO)算法,并采用一个MPPT控制器同时实现多支路光伏阵列群体MPPT控制。最后,通过仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明,自适应线性调节PSO群控方法振荡小,可实时精准跟踪最大功率点,控制电路较为简单,降低系统控制成本。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 自适应线性调节粒子群 群体控制
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基于PSO-SA优化的LSSVM空调负荷预测 被引量:1
15
作者 赵超 王贵评 戴坤成 《智能建筑电气技术》 2015年第6期58-61,74,共5页
对空调负荷进行准确预测不仅对优化空调控制的意义重大,也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析最小二乘支持向量机建模特点的基础上提出了利用PSO-SA优化的一种空调负荷预测算法。该方法利用粒... 对空调负荷进行准确预测不仅对优化空调控制的意义重大,也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析最小二乘支持向量机建模特点的基础上提出了利用PSO-SA优化的一种空调负荷预测算法。该方法利用粒子群—模拟退火方法对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择,提高模型的精度和泛化能力。通过空调负荷预测建模的结果表明,该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为实现空调系统的优化运行奠定了基础。 展开更多
关键词 空调负荷 最小二乘支持向量机 粒子群一模拟退火
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基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化 被引量:1
16
作者 王东方 邢艺文 《轻工学报》 CAS 2017年第5期57-65,共9页
为了进一步提高ISG混合动力汽车的整车动力性与燃油经济性,在完成动力系统参数匹配之后,利用Advisor软件建立了仿真顶层模型,以验证参数匹配与部件选取的可行性;在此基础上,选取传动系主减速器速比和变速器各档速比为优化变量,动力性能... 为了进一步提高ISG混合动力汽车的整车动力性与燃油经济性,在完成动力系统参数匹配之后,利用Advisor软件建立了仿真顶层模型,以验证参数匹配与部件选取的可行性;在此基础上,选取传动系主减速器速比和变速器各档速比为优化变量,动力性能相关要求为约束条件,采用粒子群优化(PSO)算法对传动系参数进行优化.仿真结果表明,优化后的最大爬坡度增加了4.3%,100 km燃油消耗降低了0.8 L,0~100 km/h加速时间减少了1.4 s. 展开更多
关键词 ISG混合动力汽车 传动系参数优化 粒子群优化算法
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基于LPSO-GRNN模型的螺栓松紧状态预测研究
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作者 梁伟 陈志雄 +4 位作者 欧阳忠杰 龚晟炜 钟建华 钟舜聪 廖华忠 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1814-1822,共9页
在轴重式动态汽车衡的服役状态下,由于受到重型货车频繁的加卸载循环冲击,会导致其内部螺栓发生松弛脱落,针对这一问题,提出了一种基于莱维飞行改进粒子群算法优化的广义回归神经网络(LPSO-GRNN)的轴重式动态汽车衡螺栓松紧状态预测模型... 在轴重式动态汽车衡的服役状态下,由于受到重型货车频繁的加卸载循环冲击,会导致其内部螺栓发生松弛脱落,针对这一问题,提出了一种基于莱维飞行改进粒子群算法优化的广义回归神经网络(LPSO-GRNN)的轴重式动态汽车衡螺栓松紧状态预测模型,并结合振动信号特征提取,将该模型应用于汽车衡螺栓松紧状态的预测。首先,研究并提取了螺栓不同松紧状态下输出振动信号的波形指标、峰值指标、脉冲指标、峭度指标等信号特征,并将其作为模型的共同输入特征向量;然后,采用莱维飞行提高了粒子群优化算法的寻优能力,通过产生随机步长,提高了算法的全局寻优能力,避免算法陷入局部最优值;利用改进的算法对广义回归神经网络(GRNN)的光滑因子进行了优化,得到了全局最优的光滑因子;最后,通过设计实验,分别使用广义回归神经网络(GRNN)、粒子群算法优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和LPSO-GRNN,以此来对螺栓松紧状态进行了预测,并将预测结果与实际情况进行了对比分析。实验结果表明:基于LPSO-GRNN建立的螺栓松紧状态预测模型,其预测准确率可达到95%。研究结果表明:该螺栓松紧状态预测模型可以有效提高汽车衡螺栓松紧预测的准确率,同时有效解决粒子群算法容易陷入局部最优收敛的问题。 展开更多
关键词 轴重式动态汽车衡 Lpso-GRNN预测模型 螺栓紧固 振动信号特征提取 广义回归神经网络 粒子群算法优化 莱维飞行
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基于PSO-SVM的空中目标智能融合识别模型
18
作者 曹永刚 魏晓明 《飞机设计》 2013年第1期46-48,53,共4页
支持向量机(SVM)算法能较好地解决传感器数据不完整、缺失情况。针对SVM关键参数难以选择问题,提出了基于粒子群-SVM算法空中目标智能融合识别模型。结合工程需求,进行仿真。仿真结果表明,该算法能较精确地识别目标。
关键词 目标识别 支持向量机 多传感器数据融合 粒子群
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PSO粒子群算法在神经网络泛化能力中研究 被引量:6
19
作者 刘军 邱晓红 +1 位作者 汪志勇 杨鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期34-36,67,共4页
利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本... 利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本梯度下降法好,不但稳定性好,而且预测精度高,泛化能力得到明显加强。 展开更多
关键词 BP网络 pso粒子群算法 传递函数 逼近 泛化
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基于改进PSO的无刷双馈风力发电机优化设计 被引量:2
20
作者 高保龙 李景灿 +3 位作者 韩力 杨硕 罗张尧 卢彬 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1833-1840,共8页
以无刷双馈风力发电机(BDFG)为研究对象,建立BDFG的优化设计模型,提出相应的优化目标、优化变量和约束条件。针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及陷入局部最优的现象,提出一种全参数振荡粒子群优化(OAPS-PSO)算法。在此基础上,采用... 以无刷双馈风力发电机(BDFG)为研究对象,建立BDFG的优化设计模型,提出相应的优化目标、优化变量和约束条件。针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及陷入局部最优的现象,提出一种全参数振荡粒子群优化(OAPS-PSO)算法。在此基础上,采用OAPS-PSO算法对一台5 k W的BDFG样机进行优化设计,分别以有效材料成本最低和平均效率最高为优化目标,得出两套BDFG优化方案。结果表明,通过优化可使样机的有效材料成本下降6.9%或平均效率提高3.3%,说明该文提出的OAPS-PSO算法可有效应用于BDFG的优化设计。 展开更多
关键词 无刷双馈发电机 风力发电 电磁设计 粒子群优化
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