光线寻优算法在函数优化中的应用

光线寻优算法是一种模拟光传播过程的智能优化算法,具有可调参数少、结构简单、容易实现等优点。该算法用网格划分可行域,将具有不同折射率的介质填充到各网格中,并将光在此变折射率介质中的传播路径设想成算法的寻优路径,从而达到自动搜索寻优的目的。将光线寻优算法用于求解文献中的6个标准测试函数,并与模拟退火算法、保留精英遗传算法、标准粒子群算法进行比较,通过大量数值实验验证了算法的可行性、有效性及潜在的优越性。

欧拉型光线寻优算法

针对光线寻优算法的收敛性及其推广到高维收敛速度慢的问题,利用变分法和微分方程理论,对二维连续可导介质中的光线方程欧拉数值解法与光线寻优算法迭代公式的关系进行了研究.在光线寻优算法迭代公式中加入一项来改进算法,不仅使得精度提高一阶,而且加快了收敛速度,同时也为光线寻优算法的收敛性证明提供了新思路.6个标准测试函数的仿真结果表明:与光线寻优算法、保留精英遗传算法、标准粒子群算法相比,改进算法收敛速度较快,收敛成功率较高,其求解Rosenbrock的成功率高达98%,远高于保留精英遗传算法和标准粒子群算法.

贪婪光线寻优算法的局部收敛性分析

针对新型智能优化算法光线寻优算法局部搜索能力弱和收敛性理论完善困难的问题,提出一种贪婪光线寻优算法,并通过理论推导证明了该算法的局部收敛性.数值实验结果表明,对于单极值非线性标准测试函数,与粒子群算法和模拟退火算法相比,贪婪光线寻优算法具有更高的收敛精度和稳定性.

光线寻优算法的寻优机理分析

光线寻优算法是一种通过模拟光的传播路径进行寻优的最优化方法.该算法用网格划分可行域,将具有不同折射率的介质填充到各网格中,并将光在此变折射率介质中的传播路径设想成算法的寻优路径.光线寻优算法仅用到目标问题的函数值,结构简单容易实现.根据费马原理,利用变分法进行推导,得出了光具有偏向折射率增大方向,偏离折射率减小方向的自动寻优性质.通过求解9个标准测试函数,并将算法与模拟退火算法,标准粒子群算法进行比较,验证了所得结论以及算法的可行性,有效性,潜在的优越性.

计及5G基站储能和技术节能措施的虚拟电厂调度优化策略

为减小第五代移动通信技术基站大规模部署导致的城市电网供电压力,本文提出一种应用第五代移动通信技术基站节能措施,以及合理利用其内部储能电池的虚拟电厂优化调度模型。首先,将第五代移动通信技术基站负荷纳入虚拟电厂范畴,并对其采取节能措施优化供电需求。然后,将基站内部储能电池作为虚拟电厂储能装置,统一参与调度,平抑风、光出力波动。最后,应用无网格光线寻优算法对模型进行求解。仿真结果表明,将基站储能纳入虚拟电厂可有效减少基站用电成本,减轻电网供电压力,提高虚拟电厂可再生能源消纳水平,降低虚拟电厂运行与投资成本;同时,无网格光线寻优算法相较于粒子群优化算法在计算精度和速度上具有优势。

计及可再生能源可靠性的虚拟电厂动态聚合方法

虚拟电厂静态聚合在追求收益最大化的同时,往往忽视了虚拟电厂在动态聚合时需考虑的重要因素,即可再生能源发电的可靠性,这会导致电网对其调度的积极性不高,弃风弃光现象严重。针对以上问题,提出一种考虑可再生能源可靠性的虚拟电厂动态聚合方法。在可再生能源出力模型的基础上,利用元件的停运概率对出力模型进行修正;利用置信容量将不同机组进行同质化处理,建立考虑置信容量的虚拟电厂可靠性评估模型;以可靠性指标为目标函数,构建虚拟电厂动态聚合模型,使电网对其下达更多的发电计划,并采用改进无网格光线寻优算法对其进行求解。最后,以新疆某地区负荷数据为例,通过仿真验证了所提方法的可行性、高效性与稳定性,从而为虚拟电厂最优化运行提供更为准确的决策支撑。

新型混合储能系统容量优化配置方法的研究

考虑变分模态分解(VMD)中固有模态分量(IMFs)个数需要提前凭借经验去设置的问题,提出一种基于功率谱熵的光线寻优(LRO)算法对VMD参数进行寻优,并将此方法应用到混合储能系统平抑风电功率波动中,合理配置混合储能容量。首先根据混合储能参考功率信号特点,将功率谱熵作为光线寻优算法中的目标函数,找到VMD算法中的惩罚因子α和分解层数K;然后用参数组合为[α,K]的VMD算法对混合储能参考功率进行分解,通过对K个固有模态分量变换得到的边际谱确定混合储能系统的功率分频区间;最后进行仿真分析,对比直接使用VMD的分解结果和其他优化算法对VMD的寻优结果,以及不同储能方式的全寿命周期年均成本,验证了文中所用方法的优势。