基于改进的多目标粒子群算法的分布式光伏电源优化配置

针对不合理的分布式光伏电源选址定容给配网造成电压质量降低、功率倒送等问题,建立计及光照条件的配电网有功网损最小、电压偏差最小、投资成本最低的多目标选址定容模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。该算法采用非线性惯性权重和学习因子提高算法的收敛精度,引入早熟扰动因子增强算法跳出局部最优的能力,提出拥挤距离更新策略,以保证Pareto解集分布的均匀性和广泛性;通过标准测试函数验证所提算法的优越性;最后,基于IEEE-69节点系统进行分析。仿真结果表明,所建模型在兼顾配电网经济性和安全性的同时,可有效将分布式光伏电源配置在光照资源丰富的地区。

基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究

针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿真分析,结果表明,车身侧倾度偏高。为实现操纵稳定性优化分析的流程自动化,提出了基于modeFRONTIER的联合仿真方法。以悬架设计参数为优化变量,以汽车的侧倾度与横摆角速度响应滞后时间为优化目标,采用拉丁超立方试验设计方法拟合得到混合代理模型,并结合多目标粒子群优化算法对悬架系统进行多目标优化,获得了悬架系统优化方案。优化结果显示,在不影响平顺性的前提下,汽车车身侧倾度降低了13.93%,横摆角速度响应滞后时间降低了2.75%,整车操纵稳定性得到了提升。

基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计

为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。

基于响应面法和粒子群算法的电机轴多目标优化

为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多目标优化模型。建立Box-Behnken试验设计得到4因素3水平的有限元分析试验方案,采用最小二乘法拟合了各子目标的高精度响应面方程,并根据各子目标的重要程度引入影响因子,建立了统一的全局优化目标函数。最后,结合惯性权重线性递减的粒子群算法对全局目标函数进行了寻优。优化结果表明:电机轴的质量减小了4.8%,1阶临界转速提升了8%,且两处危险截面的等效应力分别减小了2.9%,2.5%。

改进的粒子群算法对微电网多目标优化调度研究

成了太阳能机组大规模的使用,使得在保证电网电压稳定的前提下,如何提高可再生能源的利用率成了亟待解决的问题。针对由光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、柴油发电机和电池等构成的微电网,考虑运行成本、扰动负荷和污染治理成本等多指标,构建微电网多指标最优调度数学模型,进而提出改进的多目标粒子群算法。在满足约束条件下,提出一种改进惯性因子并引入自适应变异操作的方法对优化模型进行求解。仿真结果表明,微电网的运行得到了优化,并验证了改进的粒子群算法的优越性能,为优化调度的进一步研究奠定了基础。

基于粒子群优化算法的分布式光伏选址定容方法

为减少分布式光伏接人对配电网的影响,提升分布式光伏消纳水平,需研究分布式光伏的选址定容优化问题。分布式光伏的选址定容问题是非线性、多变量、多目标的优化问题,以系统网损、电压偏差、光伏消纳量为优化目标,以潮流、节点电压、支路电流等为约束条件,以分布式光伏的位置和容量为决策变量,构建含分布式光伏的配电网多目标约束优化模型。采用粒子群优化算法对优化模型进行求解。以IEEE33节点配电系统为算例进行仿真和对比分析,验证所述方法的可行性和优越性。

基于人工免疫-改进粒子群优化算法的机械臂轨迹规划研究

焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业机器人路径约束及工况需求,选取时间、能耗、跃度3个运动学指标作为目标优化函数,采用人工免疫双态粒子群进行轨迹优化;为了平衡粒子“探索”与“利用”,增加双模态模型,引入人工免疫系统,提升了粒子多样性与后期收敛能力;根据Pareto解集得到满足约束的焊接机器人各关节最优轨迹,通过Matlab仿真证明了方法的有效性;最后,针对空间相贯曲线焊缝进行了焊接试验。结果显示,规划的轨迹符合实际工程需求。

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。

基于GA-BP神经网络和改进粒子群算法的碰撞射流和冷却顶板复合空调系统优化

对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_(s)、送风速度v_(s)、冷却顶板内表面温度t_(c)、房间负荷Q_(c))之间的预测模型,通过相关性分析确定设计变量对运行性能影响的显著性并排序。结果表明,增大v_(s)可使Δt降低,但R_(PD)增大;增大t_(c)有助于降低Δt和R_(PD),但t_(a)升高;为使t_(a)下降,可通过降低t_(s)来实现,但室内空气质量变差。为确保IJV/RC复合空调能在保证室内热舒适的同时提供良好室内空气品质,利用改进粒子群算法对复合空调的运行性能进行多目标同时优化,建立不同房间负荷条件下的设计参量最优匹配关系。研究结果可为IJV/RC复合空调的优化设计和运行控制提供理论指导。

基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法

在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用变异算子对传统的多目标粒子群算法优化方法进行了改进;然后,根据大型设备群检测项目的实际需求构建了检测工期、检测成本、检测质量与安全的多目标优化模型,并确定了各子目标的约束条件;最后,将该优化算法和构建的模型应用于大型履带起重机群的检测项目中,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:与传统检测策略相比,在保证质量和安全的前提下,利用该方法得到最优的检测策略,其检测周期仅需3/4,检测单位成本节省了14%,受检单位成本节约了32.8%,极大地提升了检测效率,降低了企业和检验单位人力、经济和时间成本。因此,该方法具有良好的实用性和推广应用价值。

基于多目标粒子群的电动汽车优化充电策略

居民区家用电动汽车充电具有较强的集中性,大规模电动汽车充电负荷会对配电网系统造成负荷峰谷差过大等问题。文中提出一种基于多目标粒子群(Multi-Objctive Particle Swarm Optimization,MPSO)算法的用户充电选择控制策略,通过分析预测电动汽车充电负荷建立以系统总负荷方差和调度成本最小为目标函数的多目标优化模型,同时考虑了电动汽车电池及系统功率等约束条件,采用多目标粒子群优化算法求解电动汽车最优起始充电时刻。仿真结果表明,相比居民区内电动汽车无序充电,文中所提电动汽车充电策略能有效降低负荷峰值和调度成本。

基于多目标粒子群算法的配电网无功优化

考虑到配电网经济性和稳定性,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略,建立了以传统手段电容器调节和静止无功补偿器出力为优化手段的无功优化模型。文中提出了不需要任何小生境参数的小生境技术的多目标粒子群算法,采用环形邻域拓扑结构利用粒子的局部记忆形成稳定的网络,并在决策空间和目标空间中采用特殊拥挤距离作为度量。用多模态多目标优化测试函数进行测试该算法性能。测试结果表明该算法能得到大量的帕累托最优解。最后使用33节点网络算例,验证算法在无功优化应用的优势。优化结果表明所提出的改进算法在配电网无功优化方面的有效可行性,所得出的多组无功补偿方案能为用户提供分布均匀且多样化的非劣解。

基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。

基于改进粒子群算法的智能微电网多目标调度

微电网优化调度是一个复杂问题,具有多个目标和非线性特征,仅以运行成本为目标的优化方法可能导致解决方案单一且运行环境受到影响.本文提出了一种经济、环保和创新的微电网调度模型,并对微电网中的微型燃气轮机、风力发电机、光伏发电、柴油发电机和电池等进行了详细的优化研究.构建了一种将运行成本和环境保护成本结合在一起的多目标模型.采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解,以满足各种系统约束条件.该方法旨在确保微电网的运行在经济和环境方面都能取得最佳效果.这一模型提供了一个更全面和实用的框架,为微电网实现经济性和环境友好性的运行提供了重要指导.

云环境下实现容器部署的加速粒子群优化算法

基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在:容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%~20%,利用率提升3%左右。

基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解

针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。

基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化研究

中国造纸行业发展迅速,造纸车间数量与规模呈现逐渐增加的趋势,造纸设备数量与种类也随之增多,这为造纸车间供电调度提出了较高的要求,现有供电调度方案已经无法满足造纸车间的需求,故提出基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化方法研究。搭建造纸车间供电系统整体框架,以此为基础,合理分类造纸车间用电负荷,并深入分析用电负荷的特性,以造纸车间供电调度成本最小化、造纸车间电耗费用最低化为目标,构建供电调度多目标优化模型,利用改进粒子群算法求解构建模型,获取最佳的造纸车间供电调度多目标优化方案,执行方案即可实现供电调度的优化目标。实验数据显示:提出方法应用后造纸车间供电调度成本最小值为8.03万元/年,造纸车间电耗费用最小值为300万元/年,充分证实了提出方法应用性能较佳。

基于混合粒子群算法的圆柱型电磁铁优化设计

为了解决当电磁铁外型相同如何使电磁力最大的问题,将现有电磁铁设计思路应用到圆柱型电磁铁设计中,并采用改进的混合粒子群方法优化电磁铁内部结构参数。运用等效磁路法推导出电磁铁数学模型,并通过Maxwell有限元仿真对比验证准确性,然后采用单目标优化方法,得到影响电磁力的参数,最后采用改进的粒子群算法进行多目标优化,得到优化后的参数值。得到的几组优化数据表明:多目标优化方法得到的有效工作区域电磁力更大,仿真结果表明优化后的电磁力综合提高20%,证明优化方法有效。

基于粒子群算法的高炉炼铁工序优化技术

为实现对高炉炼铁工序的优化,提高产出生铁的合格率,提出了基于粒子群算法的高炉炼铁工序优化方法。将高炉炼铁生产单位的经济性需求作为函数构建目标,构建基于冶炼时间层面、成本层面的优化目标函数。引进粒子群算法,通过设计初始化迭代粒子,进行高炉炼铁过程中不同环节或不同工序工艺参数的优化,实现对最优加工生产参数的设计。基于多目标角度,进行目标函数最优解之间的协调化处理,完成基于多目标的工序优化设计。以某地区大型高炉炼铁生产企业为例,进行对比实验。实验结果证明,相比传统方法,在实际中应用优化方法,不仅可以提高炼铁过程中的高炉利用系数,还可以提高生铁合格率。

基于改进粒子群算法的无轴承永磁同步电机多目标优化设计

为了提升内置式无轴承永磁同步电机的转矩性能和悬浮性能,提出一种基于响应面法和粒子群优化算法的内置式无轴承永磁同步电机多目标优化设计方法。首先,介绍内置式无轴承永磁同步电机的悬浮力产生原理。其次,阐明所采用的响应面法和多目标粒子群优化算法的原理。再次,根据所提出的多目标优化设计方法,按照灵敏度分析、响应面法建模和多目标粒子群优化的步骤对内置式无轴承永磁同步电机进行优化设计,并对优化后电机和初始电机的转矩和悬浮性能进行对比分析。最后,制作优化后的样机,并构建实验平台对样机性能进行测试。