基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站规划方案

针对城市电动汽车充电站规划布局及服务范围划分的问题,提出了一种计及交通道路结构、车流信息及用户成本的电动汽车充电站最优规划模型。以全社会成本最小化为目标建立充电站选址定容模型,采用基于混沌模拟退火粒子群优化算法进行求解,利用加权Voronoi图对待规划区进行服务区域划分,引入混沌理论进行动态赋值,并结合模拟退火算法的概率突跳能力,使算法具有更高的全局寻优能力。通过算例分析验证了规划方案的有效性和实用性。

家居系统智能控制的研究

针对家居系统的大滞后、时变及变量间耦合性强等特点,创建精确的系统数学模型非常困难,提出用PLC作控制器,组网以有线为主,无线作为补充,引入基于混沌模拟退火粒子群算法优化分数阶PID算法,实现家居智能控制。仿真结果表明,该系统通过根据实时环境变化动态地开启窗户通风、窗帘调光及空调调节温度等,使家居温湿度保持稳定,室内环境保持舒适,而且系统调节速度快精度高,操作界面简单容易,在线修改方便。

电容层析成像系统传感器场域剖分及参数优化

分析电容层析成像系统的组成结构和电容传感器的数学模型,采用有限元法对传感器的敏感场进行仿真,并根据敏感场的分布特点,提出一种将三角形剖分与四边形剖分相结合的方法,完成了敏感场的剖分以及数值计算。在综合考虑敏感场分布的均匀性、传感器的灵敏程度以及测量电路的量程范围要求等性能指标的条件下,确定了传感器的优化设计函数。采用正交设计法对传感器的结构参数进行优化试验,应用RBF神经网络对正交设计的试验结果进行回归分析,并基于改进后的粒子群算法进行寻优,采用优化后的结构参数完成了对电容传感器的优化设计。由实验结果的对比分析可知,正交试验设计的传感器重建图像的精度高于基准传感器的重建精度,而采用RBF神经网络与混沌模拟退火粒子群算法优化的传感器成像效果优于正交试验设计的结果,为获得灵敏度高且可靠性强的电容传感器提供了一种新的优化途径。

考虑低碳与稳定的冷热电综合能源系统模型与控制策略研究

随着能源危机和环境污染的加重,为了提高能源利用效率、降低能源使用中的碳排放,多种能源形式与能量耦合的区域综合能源系统成为了重要的方向。冷热电连供系统(CCHP)是区域综合能源中重要组成部分,和综合能源中的新能源发电相互协调配合,实现能源的高效利用。以社会环境为目标建立的管控目标函数,在满足区域中能量的需求的情况下,保证区域综合能源系统安全稳定运行下建立控制模型。考虑到区域综合能源系统中的碳配额、基本电价以及可再生能源的波动设计了多时间尺度综合能源管控方案,并利用混沌-模拟退火改进粒子群算法(CSA-BPSO)进行多目标求解,得到保持系统稳定和低碳的控制策略。最后利用实际的综合能源系统不同实时工况下的数据进行了验证,结果证明了模型和控制策略的有效性。

基于KPLS-LSSVM的航煤闪点和干点软测量应用研究

软测量技术是解决流程工业中一类难以在线测量变量估计问题的有效方法。本文提出了一种基于核偏最小二乘方法(KPLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的航煤闪点和干点软测量建模方法,采用核偏最小二乘方法对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化最小二乘支持向量机模型结构,并通过混沌粒子群—模拟退火方法(CPSO-SA)对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择。将优化结果应用于CDU航煤闪点和干点软测量建模,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,为分馏过程在线质量控制的实施奠定了基础。

基于RLSSVM-CPSOSA的PEM燃料电池系统建模

PEMFC电堆是一个包括流动、传热、传质和电化学反应等多种物理化学现象的复杂机体,其建模问题是一个具有挑战性的问题。本文提出一种基于RLSSVM-CPSOSA模型的燃料电池建模方法。CPSOSA算法将CO算法、模拟退火算法和粒子群算法有机结合,以克服粒子群算法早熟收敛的不足。然后利用CPSOSA算法对鲁棒最小二乘支持向量机模型(RLSSVM)进行参数寻优,从而获得RLSSVM-CPSOSA燃料电池模型。以MATLAB平台搭建PEMFC电堆模型并进行仿真研究,结果表明所提出的RLSSVM-CPSOSA模型的有效性和良好的预测精度。为PEM燃料电池实时控制系统奠定了基础。

基于自适应加权最小二乘支持向量机的芳烃产量软测量建模（英文）

芳烃收率是催化重整生产过程中的重要质量指标。针对其软测量建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)回归建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布加权规则,为每个建模样本分配不同的权值,以降低测量误差对建模精度的影响;同时提出一种全局优化算法—混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立催化重整生产过程芳烃收率的软测量模型,获得了较好的效果。