接地网金属腐蚀极化曲线的数据处理方法研究

鉴于腐蚀速度测定是预估接地网使用寿命、合理指导工程选材的关键问题,基于传统极化曲线数据处理方法分析,提出将智能算法应用于极化曲线的拟合中,并对"教与学"智能算法进行了改进。通过电化学极化试验,对比分析了Barnartt三点法、四点法、单极化方向三点法与改进"教与学"拟合法的数据处理效果,结果表明改进"教与学"拟合法数据利用率更高,结果精度明显优于传统方法,是一种更具准确性和有效性的新方法。

局部维度改进的教与学优化算法

针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算法的细粒度搜索能力.提出一种混合全局维度改进和局部维度改进的个体更新方式,通过2种改进权重的逐代变化实现算法早期全局搜索和后期局部探测的平衡.在新算法中增加基于个体最优位置和搜索边界信息的自学习阶段,使种群在进化后期仍能向最优解方向搜索,避免算法过早陷入局部最优.基于标准测试函数的仿真结果表明,相比于原始的教与学优化算法和当前其他优秀的改进版本,局部维度改进的教与学优化算法的收敛精度平均提高了10~2～10~5倍,收敛速度平均提高了2～3倍.

基于改进TLBO算法的电力系统区间经济调度

针对风电本身存在的波动性以及预测的不确定性,构建了含备用响应能力约束的经济调度模型;其次针对风电高成本却有较高环境效益的特性,引入一种新的平衡因子——弃风系数,以此来平衡风电成本,并对该平衡因子的有效区间进行了定义;同时对教与学优化(teaching-learning based optimization,TLBO)算法进行了优化改进,引入新的教学因子和交叉操作,进一步提高其收敛速度和收敛能力,并将其应用于模型求解中。最后利用改进的TLBO算法(improved teaching-learning based optimization,ITLBO)对10机系统进行了仿真计算,验证了弃风系数对平衡风电成本的有效性以及该算法解决此类问题的优越性。