基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识

精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。

基于改进PSO-GWO算法的渠系优化配水模型研究

为减少渠系输配水过程中的水量损失,针对闸门调控时间各异和频繁启闭的问题,以精河灌区茫乡团结支渠支斗两级渠系渗漏损失量最小为目标建立渠系配水模型,首次采用“组间轮灌,组内续灌”的配水方式,通过改进PSO-GWO算法求解,确定斗渠最优轮灌编组、配水流量和灌水时间等重要参数,得出渠系渗漏损失量和算法迭代次数,并与粒子群算法、灰狼算法的求解结果进行对比。改进模型使灌水时间缩短了0.62 d,支斗两级渠系水利用系数提高了0.168,改进PSO-GWO算法迭代次数为3次、渠系渗漏总量为16.69万m^(3),优于传统算法的配水结果。实例应用情况表明,改进算法具有更强的寻优能力和收敛性,并且模型在满足高效配水的同时,减少了闸门启闭次数,实现了集中调控,配水模式便捷,应用价值较高。

基于改进蜣螂算法的电动汽车有序充电研究

为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力,提出一种改进蜣螂算法(LBDBO)的电动汽车有序充电方法。首先,建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数;其次,针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题,利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使蜣螂群体分布更均匀;然后,引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置,避免在迭代过程中陷入局部最优,同时提高寻优精度;最后,通过与标准蜣螂算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、北方苍鹰优化算法(NGO)、鲸鱼优化算法(WOA)和基于减法平均的优化器算法(SABO)在基准测试函数中进行性能评估对比,验证策略改进的有效性。将LBDBO算法应用于电动汽车有序充电问题求解上,结果表明,改进算法可以显著降低峰谷差和充电成本,进一步验证了该算法的优越性和实用性。

基于改进麻雀算法的热压焊温度补偿与控制模型辨识

针对热电偶固有时间常数和复杂应用环境造成的热压焊焊接过程中,温度反馈信号滞后明显、控制系统模型准确性不足等问题,对热电偶温度动态补偿方法和温度控制系统智能辨识技术进行研究。提出一种改进的麻雀搜索算法(ASSA),采用水浴法实验数据对热电偶三阶动态补偿滤波器模型进行搜索寻优;基于动态补偿器建立了热压焊控制系统模型,采用ASSA算法实现模型参数辨识。试验结果表明:经过补偿后的慢速热电偶的平均时间常数由160 ms减少至59.7 ms,有效地改善了热电偶的动态特性;设计的ASSA有利于加速控制系统模型辨识参数寻优,所得模型经过仿真验证具有较高精度,对热压焊的自动化控制和优化具有一定的指导意义。

基于改进长城建造算法的电刺激治疗仪自适应增量式PID控制

目前,电刺激治疗仪自适应能力差,电刺激信号控制不够精准有效,难以全模拟及适应人体的复杂生理过程。为提高功能性电刺激的自适应性响应和稳定性,采用改进的长城建造算法实时动态控制功能性电刺激信号。在Simulink中搭建电刺激治疗仪电刺激自适应控制系统仿真模型,仿真分析标准PID、长城建造算法(GWCA)和改进长城建造算法(IGWCA)3种不同控制算法对电刺激自适应系统响应的影响,获得了IGWCA对增量式PID算法控制参数寻优的最佳值:K_(p)=52.36、K_(i)=0.51、K_(d)=5.15。仿真结果表明:与其他两种控制算法相比,IGWCA响应速度最快,在1.2秒时达到设定峰值且显示出较高稳定性和较小超调;同等条件下,IGWCA的寻优速度和收敛精度更高,自适应控制效果更好。该算法可显著提升电刺激治疗仪在临床和康复治疗中的适用性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的加压滴灌管网优化设计

【目的】加快滴灌管网技术快速普及,提高管网系统的经济性与可靠性。【方法】以单位面积成本最低为经济目标,以不利节点的富余水头方差为可靠性目标,并考虑实际管网工程投资中的折旧费与运行管理费用建立加压滴灌管网优化设计数学模型,开展优化设计。以新疆某大型灌区内某加压滴灌管网系统为例,采用改进NSGA-Ⅱ算法方法与NSGA-Ⅱ算法对其进行优化。【结果】改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解优于NSGA-Ⅱ算法;相同单位面积成本费用下,改进NSGA-Ⅱ算法求得的管网系统可靠性更高;经50次独立计算,改进NSGA-Ⅱ算法的均匀性指数(0.371)低于NSGA-Ⅱ算法的均匀性指数(0.404);基于改进NSGA-Ⅱ算法求解得到的单位面积成本费用为792.92元/hm^(2),较原工程方案的单位面积成本费用851.89元/hm^(2)降低了6.92%。不利节点的富余水头方差从0.15降至0.06。【结论】改进NSGA-Ⅱ算法的探索能力较NSGA-Ⅱ算法强,能够提供更优的解决方案,得到的优化方案能够同时提高管网系统的经济性和可靠性。

基于改进RRT算法与三维碰撞检测的冗余机械臂高效路径规划

为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰撞检测验证路径的可行性。改进的RRT算法采用基于概率的控制机制来优化随机点生成策略,结合路径平滑算法减少路径节点,同时引入三维碰撞检测技术以确保路径的有效性和安全性。试验结果表明:该方法在二维和三维复杂场景中均能显著提升路径规划效率,成功率和路径平滑性明显优于传统算法。研究成果可为冗余机械臂在复杂环境中的路径规划提供高效、可靠的解决方案,有助于进一步提升其在实际应用中的稳定性和适用性。

一种改进型A^(*)算法的AGV路径规划

A^(*)算法是一种常见的AGV路径规划算法,然而当AGV的运动环境很复杂时,A^(*)算法的效率会显著下降。针对传统A^(*)算法存在路径搜索效率低、路径转折次数多等问题,提出一种改进型A^(*)算法。首先基于栅格法对地图进行建模,随后对A^(*)算法的启发函数和邻域搜索策略展开研究,引入动态加权机制改进启发函数,并在此基础上加入动态五邻域搜索策略。最后在Python编程环境下,分别使用两种不同障碍率的栅格地图对改进型A^(*)算法与传统A^(*)算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,改进型A^(*)算法搜索时间平均缩短了69.3%,路径拓展节点数平均减少了74.5%,可以明显减少转弯次数,提升整体效率,尤其是在障碍率较高时优化效果更明显;引入贝塞尔曲线后,可使移动路径更加平滑。

基于双目视觉传感器的前向碰撞预警算法改进

现有的前向碰撞预警系统大多采用多个毫米波雷达叠加或毫米波雷达与视觉传感器融合等方式,存在成本高、算法受限等问题。在比较多种传感器的性能及应用优、缺点后,选择双目视觉传感器作为前向碰撞预警系统传感器。将改进后的碰撞时间(Time to Collision,TTC)算法与卡尔曼滤波融合,结合双目视觉传感器,比较TTC值与适应性阈值,评估风险等级,确保行车安全,降低事故率。在Matlab环境下,基于改进算法对两个不同行车场景进行仿真分析。结果表明,与传统的TTC算法相比,融合卡尔曼滤波TTC算法的碰撞时间预警响应及时性和可靠性显著提高。

改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法

在光晕区域附近进行光晕消除操作可能会降低图像的对比度、清晰度和细节。因此,需要开发有效的方法来恢复和增强光晕消除后的图像细节,以确保整体图像质量的提高,为此设计一种改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法。建立大气散射模型深度分析光晕产生条件,根据图像中的像素强度值计算成像环境中的透射率,按照大气光照的散射系数建立光照条件研究模型。在较高的像素颜色通道条件下,根据图像中高亮度和强反射部分搭建无光晕图像亮通道定义,聚类图像亮通道特征,利用快速双边滤波器细化透射率,建立光晕图像的成像模型。在改进暗通道原理的过程中通过调整多个计算参数,包括改变权重函数,设置光晕消除的恢复指令,完成对视觉图像的光晕消除处理。经过实验分析可以证明,所提方法具备良好的光晕消除性能,光晕消除效果较好。

麦克纳姆轮农业机器人路径跟踪——基于改进野马算法

针对麦克纳姆轮农业机器人在智能大棚中的路径跟踪问题,建立了运动学模型和动力学模型,设计了一种新型的双环比例微分-分数阶比例积分导数(Proportional Derivative-Fractional Order Proportional-Integral Derivative,PD-FOPID)控制器对全局路径进行动态跟踪控制。对于控制器参数多且整定困难的问题,首先采用帐篷映射初始化种群策略、精英主义记忆策略、动态余弦权重策略和柯西—高斯变异策略对原始野马算法进行改进,然后利用略改进野马算法(Improved Wild Horse Optimizer,IWHO)对控制器最优增益参数优化。实验结果表明:所开发的算法在探索和开发阶段方面性能优异,且PD-FOPID控制器在整定工作中表现突出。路径跟踪仿真证明,设计的双环PD-FOPID控制器比FOPID控制器更具显著的优势,能够避免动态误差累积,快速响应调整到规划路径,在提高农业大棚机器人路径跟踪控制质量方面具有巨大的潜力。

基于改进深度强化学习算法的行为决策方法

针对传统深度强化学习算法因训练时探索策略差导致在自动驾驶决策任务中同时出现行驶效率低、收敛慢和决策成功率低的问题,提出了结合专家评价的深度竞争双Q网络的决策方法。提出离线专家模型和在线模型,在两者间引入自适应平衡因子;引入自适应重要性系数的优先经验回放机制在竞争深度Q网络的基础上搭建在线模型;设计了考虑行驶效率、安全性和舒适性的奖励函数。结果表明,该算法相较于D3QN、PERD3QN在收敛速度上分别提高了25.93%和20.00%,决策成功率分别提高了3.19%和2.77%,平均步数分别降低了6.40%和0.14%,平均车速分别提升了7.46%与0.42%。

基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型

为控制火电厂发电成本,构建基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型。设计火电厂发电成本双层控制模型,上层以电煤价格预测结果为依据,根据供应商供货能力、煤炭价格、库存限制等条件,构建火电厂多周期采购计划的成本控制模型;下层以生产可用燃煤的数量与种类为基础,构建经济混煤掺烧方案的成本控制模型。以多项成本为约束条件,基于改进粒子群算法求解模型。测试结果表明,该模型能够实现入炉标单价格与总成本的降低,其中6月的总成本降低了3675.32万元,以及能够实现边际燃煤成本的降低,说明模型有很大实用意义。

基于改进布谷鸟算法的集卡路径优化

在集装箱公路运输中,合理规划集卡路径以提高运输效率具有重要的现实意义。本文以最小化总运输时间为目标,构建了集卡路径优化问题的数学模型,并设计了改进布谷鸟算法进行求解。为了提升算法性能,本文根据问题的特点构造了局部搜索策略来改善布谷鸟算法的局部寻优能力。实验结果表明,改进布谷鸟算法在优化性能上明显优于标准的布谷鸟算法、差分进化算法和粒子群算法,因此是解决该类问题的有效算法,能为集装箱公路运输方案的规划提供重要的决策支持。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

考虑载客状态的改进孤立森林浮动车异常数据检测算法

为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。

基于改进DBSCAN空间聚类算法的北京市人工智能产业集聚格局研究

企业作为产业的重要主体,其发展直接表征着产业的发展,企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据,提取企业注册地址并转化为地理位置信息,通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法(DBSCAN),分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面,首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度,企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额,为形成产业集聚区的2个必要条件;其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点,将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响,同时采用核密度估计法作为参照验证,表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知,北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征,集中在城六区,呈现“两大龙头带动,北京市全域遍地开花”的分布情况,海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平,相较其他区域,人工智能产业发展遥遥领先;西城区、东城区、丰台区、昌平区处于集聚程度较高水平;通州区、大兴区、平谷区、密云区、石景山区、房山区、门头沟区、怀柔区、顺义区处于集聚程度中等水平;延庆区集聚程度较低。通过改进DBSCAN算法精确定位出中关村区域、上地西二旗区域、五道口区域、望京区域、国贸区域、亦庄经开区等人工智能产业集聚区。进一步探究发现,海淀区的人工智能科研人才优势,朝阳区的信息技术领域企业基础,是两区人工智能发展突出的直接原因。延庆区等郊区远离北京市中心城区,产业资源匮乏,同时由于区域功能定位限制等原因,导致人工智能产业集聚水平较低,表明这些区域人工智能产业发展较为缓慢。

基于改进引力搜索算法的水轮机调节系统仿真

针对现阶段水电机组存在多种复杂工况、工程计算受限于算法本身的复杂性等问题,提出一种改进的引力搜索算法(改进PSOGSA),以此提高水轮机控制参数的优化性能,弥补传统控制策略难以满足动态需求的不足.首先,结合PSO算法,在GSA的速度更新公式中引入学习因子进行改进.其次,应用一种权重系数优化其位置更新公式,提高算法的自适应性.最后,结合相关仿真建模试验,使用所提改进PSOGSA对水轮机调节系统PID参数进行优化调节.仿真结果表明,在5%空载频率扰动下,改进PSOGSA的PID控制器明显优于上述传统算法,所调节的模型系统能在更短时间内趋于稳定,此时的超调量远低于传统算法,表明此改进PSOGSA在后续迭代中具备更高的迭代效率,并且改善了常规算法中易陷入局部最优的问题,从而证明了改进PSOGSA的合理有效性,水轮机调节系统的控制效果在一定程度上得到优化.