基于改进PSO_LSSVM机械结构疲劳裂纹扩展预测

机械结构在长期的存储中,疲劳裂纹的变化受到多种环境因素的影响,针对目前疲劳裂纹预测准确率低的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机方法(LSSVM)来预测机械结构的疲劳裂纹长度,通过改进的粒子群优化算法对LSSVM进行参数优化。改进的粒子群参数优化算法采用二次型惯性权重递减策略,使粒子群优化算法的优化过程更接近实际的非线性和高复杂过程。经仿真实验验证,结果表明,基于改进的粒子群参数优化的最小二乘支持向量机(PSO_LSSVM)对于机械结构的疲劳裂纹长度预测优于传统方法,收敛速度快,预测准确。

市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置

在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站的混合能源系统容量配置优化方法,旨在获得最大的经济效益。首先建立以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统模型。其次,基于该模型提出以系统投资成本最小为上层目标函数和以系统获得售电收益最大为下层目标函数的双层规划模型,并采用线性递减惯性权重粒子群算法以及序列二次规划算法对模型的上、下层求解。此外,该模型考虑各个主体投资成本的规模效应。最后,基于收集的数据对混合能源系统容量配置进行仿真分析,得出有储能方式下的混合能源系统在整个项目周期内所获经济效益是无储能方式下的2.6倍,结果验证了提出的模型与方法的有效性。