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基于LHS-Kriging-DW的页岩气集输管道内腐蚀预测模型研究
1
作者 周逸轩 彭星煜 耿月华 《热加工工艺》 北大核心 2024年第16期113-117,共5页
为了准确预测页岩气集输管道的内腐蚀速率,对DW(DeWarrd)模型进行修正,运用LHS(拉丁超立方抽样)优化的Kriging(克里金方法)对修正DW进行训练以建立模型并验证。通过高清漏磁检测器检测某页岩气集输管道内腐蚀速率,基于PIPESIM模拟该管... 为了准确预测页岩气集输管道的内腐蚀速率,对DW(DeWarrd)模型进行修正,运用LHS(拉丁超立方抽样)优化的Kriging(克里金方法)对修正DW进行训练以建立模型并验证。通过高清漏磁检测器检测某页岩气集输管道内腐蚀速率,基于PIPESIM模拟该管道现场工况,运用多元非线性回归修正DW模型。运用LHS-Kriging对修正DW模型进行训练并优化,运用建立的模型对另一相邻管道进行了腐蚀速率的预测和现场开挖验证。现场内检测的结果显示:管线在几处低洼积液处发生了严重的腐蚀,因此引入了持液率作为修正因子修正DW模型。选择样本数为500用于LHS-Kriging-DW模型时误差较小。在实例运用中,10个开挖检测点有9个都在预测结果的95%置信区间内,这说明建立的腐蚀速率模型可用于指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。 展开更多
关键词 页岩气集输管道 内腐蚀速率 多元非线性回归 克里金方法(Kriging) 拉丁超立方抽样(lhs)
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基于LHS和正余弦搜索的阿基米德优化算法
2
作者 詹楷杰 蔡茂国 +1 位作者 洪广杰 欧基发 《计算机与现代化》 2024年第6期38-42,58,共6页
针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和... 针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和多样性;其次,改变全局搜索与局部搜索的切换模式,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入正余弦搜索算子改进局部搜索方式,提高算法的局部搜索开发能力。仿真实验将LSAOA算法与其他改进AOA算法,以及其他元启发式算法在国际通用基准测试函数下进行寻优比较,实验结果表明,LSAOA算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 拉丁超立方抽样 正余弦搜索算子
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Multidisciplinary Design and Optimization of Satellite Launch Vehicle Using Latin Hypercube Design of Experiments 被引量:1
3
作者 AMER Farhan Rafique QASIM Zeeshan 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2009年第1期1-7,共7页
The design of new Satellite Launch Vehicle (SLV) is of interest, especially when a combination of Solid and Liquid Propulsion is included. Proposed is a conceptual design and optimization technique for multistage Lo... The design of new Satellite Launch Vehicle (SLV) is of interest, especially when a combination of Solid and Liquid Propulsion is included. Proposed is a conceptual design and optimization technique for multistage Low Earth Orbit (LEO) bound SLV comprising of solid and liquid stages with the use of Genetic Algorithm (GA) as global optimizer. Convergence of GA is improved by introducing initial population based on the Design of Experiments (DOE) Technique. Latin Hypercube Sampling (LHS)-DOE is used for its good space filling properties. LHS is a stratified random procedure that provides an efficient way of sampling variables from their multivariate distributions. In SLV design minimum Gross Lift offWeight (GLOW) concept is traditionally being sought. Since the development costs tend to vary as a function of GLOW, this minimum GLOW is considered as a minimum development cost concept. The design approach is meaningful to initial design sizing purpose for its computational efficiency gives a quick insight into the vehicle performance prior to detailed design. 展开更多
关键词 multidisciplinary design and optimization satellite launch vehicle solid propulsion liquid propulsion latin hypercube sampling design of experiments
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基于LHS和Cholesky分解的风电出力场景生成研究
4
作者 周永斐 《水电与新能源》 2023年第11期40-43,共4页
为了有效表征和分析风电出力的不确定性,获得代表性场景,基于风电不同时刻的功率误差,提出了基于拉丁超立方抽样(LHS)和Cholesky分解的场景生成方法。以湖北电网日风电出力为例的研究结果表明,初始抽样结果经过Cholesky分解后,Pearson... 为了有效表征和分析风电出力的不确定性,获得代表性场景,基于风电不同时刻的功率误差,提出了基于拉丁超立方抽样(LHS)和Cholesky分解的场景生成方法。以湖北电网日风电出力为例的研究结果表明,初始抽样结果经过Cholesky分解后,Pearson相关系数方均根降低了39.08%~41.01%,Spearman相关系数的方均根降低了37.68%~40.01%,提高了样本代表性,降低了原始场景之间的相关性,同时验证了方法的合理性和有效性,生成的风电场景可用于后续电网的规划设计与运行调度。 展开更多
关键词 风电出力 场景生成 拉丁超立方抽样(lhs) CHOLESKY分解
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基于多策略混合改进MVO算法的光伏多峰MPPT研究
5
作者 方胜利 朱晓亮 +1 位作者 马春艳 侯贸军 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期544-552,共9页
光伏阵列的电功率输出在局部遮荫工况下具有多峰特性,且随外界环境的变化而变化.为实现高效电能输出,利用多元宇宙优化(MVO)算法在解决低维度、小规模优化问题中的突出优势进行最大功率点跟踪(MPPT),并融合多种策略对其存在的缺陷进行改... 光伏阵列的电功率输出在局部遮荫工况下具有多峰特性,且随外界环境的变化而变化.为实现高效电能输出,利用多元宇宙优化(MVO)算法在解决低维度、小规模优化问题中的突出优势进行最大功率点跟踪(MPPT),并融合多种策略对其存在的缺陷进行改进.采用拉丁超立方抽样策略初始化宇宙种群,并对按照轮盘赌策略随机交换的宇宙实施柯西变异,提高宇宙种群的多样性.同时引入莱维飞行式量子粒子群优化(QPSO)算法,且对虫洞存在概率及旅行距离率进行自适应调整,以增强算法的全局勘探及局部开发能力.Matlab仿真结果表明,相比其他算法,采用该算法的MPPT时间减少了45%以上,精度亦有所提高,从而具有更优的MPPT性能,可有效提高光伏发电效率. 展开更多
关键词 光伏阵列 多峰特性 最大功率点跟踪 多元宇宙优化 拉丁超立方抽样策略 柯西变异 莱维飞行 量子粒子群优化
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基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法
6
作者 李克文 李国庆 +2 位作者 崔雪丽 牛小楠 蒋衡杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期2944-2952,共9页
针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适... 针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适应算子的黄金正弦算法改进鲸鱼的螺旋更新,加快收敛速度,提高收敛精度;设计概率精英差分变异方法并进行贪婪选择,优化算法流程,增强算法跳出陷入局部最优的能力。选取4个单峰测试函数、4个多峰测试函数和5个多最优解的多模态测试函数与主流优化算法进行对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的寻优精度、更快的收敛速度以及更优的全局搜索能力,通过消融实验验证了该算法改进策略的有效性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 群智能优化 拉丁超立方体抽样 差分变异 贪婪策略 余弦自适应策略 黄金正弦算法
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LHS方法在边坡可靠度分析中的应用 被引量:56
7
作者 吴振君 王水林 葛修润 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1047-1054,共8页
Monte Carlo(MC)法在目前边坡可靠度分析中是一种相对精确的方法,应用广泛,受问题限制的影响较小,适应性很强,其误差仅与标准差和样本容量有关。但其精度受随机抽样的可靠性和模拟次数制约,收敛速度慢,影响了实际使用。在极限平衡方法... Monte Carlo(MC)法在目前边坡可靠度分析中是一种相对精确的方法,应用广泛,受问题限制的影响较小,适应性很强,其误差仅与标准差和样本容量有关。但其精度受随机抽样的可靠性和模拟次数制约,收敛速度慢,影响了实际使用。在极限平衡方法的基础上,用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法代替MC法的随机抽样,考虑边坡参数的变异性和相关性进行边坡可靠度分析。讨论了LHS法、MC法中可靠指标的各种计算方法,建议以破坏概率、安全系数均值和标准差作为评价指标。算例显示LHS法较MC法效率上有很大改善:较少的抽样样本就能反映参数的概率分布,可靠度分析收敛快,不需要大量的模拟,因此,值得在边坡可靠度分析中推广应用。也将工程上常用的均匀设计和正交设计用于边坡可靠度分析,结果表明,正交设计结果和中心点法比较接近,而均匀设计得到的结果则是不可靠的。 展开更多
关键词 边坡稳定性 可靠度分析 拉丁超立方抽样 参数相关 评价指标
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基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法
8
作者 何星月 张靖 +2 位作者 覃涛 何必涛 杨靖 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1069-1078,共10页
针对白骨顶鸡算法求解工程问题时收敛速度慢,易陷入局部最优等不足,提出一种基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法。使用拉丁超立方体抽样增强初始种群的均匀性和多样性;引入非线性决策因子和自适应动态边界机制,提高算法全局搜索和局部... 针对白骨顶鸡算法求解工程问题时收敛速度慢,易陷入局部最优等不足,提出一种基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法。使用拉丁超立方体抽样增强初始种群的均匀性和多样性;引入非线性决策因子和自适应动态边界机制,提高算法全局搜索和局部开发能力;利用柯西变异对最优解进行扰动,帮助算法跳出局部最优。在16个基准函数、高维函数和工程问题进行仿真,其结果验证,该算法收敛速度和寻优精度良好,在工程问题上具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 白骨顶鸡算法 拉丁超立方体抽样 混合策略 非线性决策因子 自适应动态边界 柯西变异 工程优化
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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
9
作者 张荃 张春化 康渝佳 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 网状流道冷板 单因素分析 多目标粒子群优化算法 最优拉丁超立方抽样 熵权法
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基于LHS的混凝土时效不确定性模拟研究 被引量:7
10
作者 唐红元 贾益纲 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2007年第1期83-86,90,共5页
采用拉丁超立方抽样(LHS)对多种混凝土时效模式的不确定性进行了模拟研究.首先总结了已有的混凝土时效模式不确定性的研究,比较了常用的三种混凝土时效模式的不确定性.然后介绍了不确定性分析的LHS模拟方法.最后采用LHS模拟了给定条件... 采用拉丁超立方抽样(LHS)对多种混凝土时效模式的不确定性进行了模拟研究.首先总结了已有的混凝土时效模式不确定性的研究,比较了常用的三种混凝土时效模式的不确定性.然后介绍了不确定性分析的LHS模拟方法.最后采用LHS模拟了给定条件的混凝土时效计算模式、混凝土材料和外部环境的不确定性,并对不同混凝土时效模式的模拟结果进行了比较.研究结果表明:在对混凝土结构的收缩不确定性预测时,采用B3模式较好;在对混凝土结构的徐变不确定性预测时,采用CEB-FIP90模式较好. 展开更多
关键词 混凝土 时效 收缩 徐变 不确定性 拉丁超立方抽样
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多点分布式导向台燃烧室结构优化模拟研究
11
作者 雷传宇 隆武强 +1 位作者 张恒 肖鸽 《应用科技》 CAS 2024年第3期50-59,共10页
为了改善柴油机燃烧室内燃油喷雾撞壁和混合气形成情况,提出一种直喷式柴油机多点分布式导向台燃烧室。将这种新燃烧室结构参数化,对7个设计变量进行多参数协同优化。以一台230 mm缸径的中速船用柴油机为基础模拟缸内工作过程,采用拉丁... 为了改善柴油机燃烧室内燃油喷雾撞壁和混合气形成情况,提出一种直喷式柴油机多点分布式导向台燃烧室。将这种新燃烧室结构参数化,对7个设计变量进行多参数协同优化。以一台230 mm缸径的中速船用柴油机为基础模拟缸内工作过程,采用拉丁超立方取样的方法从设计空间得到600个样本点,根据模拟结果分析各设计参数对发动机性能的影响,根据不同的优化目标得到3种新燃烧室结构。仿真结果表明:在75%负荷工况下与原机ω型燃烧室相比,Ⅰ型燃烧室的指示油耗率(indicated specific fuel consumption,ISFC)降低1.83%,烟粒(soot)排放量降低86.83%;Ⅱ型燃烧室的ISFC降低0.97%,NO_(x)排放量降低7.44%,soot排放量降低68.26%;Ⅲ型燃烧室的INO_(x)和soot排放量分别降低10.52%和58.08%,ISFC基本不变。 展开更多
关键词 柴油机 燃烧室 参数优化 燃烧 排放 结构优化 拉丁超立方取样 指示油耗
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基于改进灰狼算法的云制造服务随机调度优化研究
12
作者 张广涵 王天日 薛永梅 《河北工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期103-112,共10页
为研究云制造背景下分散的制造资源随机调度问题,将服务时间设置为不确定生产参数,建立随机调度模型,并使用与强化学习结合的改进灰狼算法进行求解以优化调度方案。从云平台、用户以及服务提供商三方出发,提出了基于不确定环境的多目标... 为研究云制造背景下分散的制造资源随机调度问题,将服务时间设置为不确定生产参数,建立随机调度模型,并使用与强化学习结合的改进灰狼算法进行求解以优化调度方案。从云平台、用户以及服务提供商三方出发,提出了基于不确定环境的多目标数学模型,同时,将灰狼优化算法与强化学习结合,使用Q-learning调整参数,并利用双种群分别进行探索和挖掘,防止陷入局部最优,并用于解决中大规模实例。通过对比实验评估算法性能,该算法在16组算例中性能均显示最优,能够提升加工效率并增加相关者收益,对算法参数进行了敏感性分析,验证了参数的合理性和适用性。 展开更多
关键词 云制造服务 随机调度 灰狼优化算法 多目标优化 拉丁超立方抽样
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LHS抽样遗传算法 被引量:1
13
作者 任哲 陈明华 《皖西学院学报》 2010年第2期18-21,共4页
文献[1]研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用拉丁超立方体抽样(LHS)的理论和方法,对遗传算法中的... 文献[1]研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用拉丁超立方体抽样(LHS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为LHS遗传算法。将LHS遗传算法应用于求解优化问题,并与简单遗传算法和文献[2]中的佳点集遗传算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的收敛速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 拉丁超立方体抽样(lhs) lhs遗传算法(lhsGA)
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基于改进凸松弛的新能源电网概率最优潮流快速计算方法
14
作者 崔伟 柴龙越 +3 位作者 王聪 王炜 汪莹 杨仑 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第10期166-171,共6页
现有概率最优潮流计算侧重于概率计算方法的设计和改进,难以从本质上提高概率最优潮流的计算效率。为此,以交直流新能源电网为研究对象,考虑风电、光伏发电的不确定性,建立交直流互联新能源电网概率最优潮流模型。首先,提出一种改进凸... 现有概率最优潮流计算侧重于概率计算方法的设计和改进,难以从本质上提高概率最优潮流的计算效率。为此,以交直流新能源电网为研究对象,考虑风电、光伏发电的不确定性,建立交直流互联新能源电网概率最优潮流模型。首先,提出一种改进凸松弛技术处理非线性非凸潮流方法,将其转化为凸规划形式下的概率最优潮流模型;其次,利用Nataf变换处理非正态分布随机变量间的相关性,进而采用结合拉丁超立方采样技术的蒙特卡罗模拟法(monte carlo simulation,MCS)进行求解以降低MCS的计算量;最后,通过改进的IEEE 39节点、118节点以及500节点系统验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 概率最优潮流 凸松弛 不确定性 拉丁超立方
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考虑不确定性的配电网损耗分析方法研究
15
作者 吴方权 代湘蓉 +1 位作者 汤成佳 渠智毅 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期44-47,51,共5页
针对配电网损耗分析时分布式电源(DG)功率输出存在的不确定性问题,提出了一种基于拉丁超立方体采样(LHS)的考虑不确定性的配电网损耗分析方法。首先,建立了配电网损耗模型,分析了负荷配电损耗和DG损耗计算方法。其次,针对DG功率输出的... 针对配电网损耗分析时分布式电源(DG)功率输出存在的不确定性问题,提出了一种基于拉丁超立方体采样(LHS)的考虑不确定性的配电网损耗分析方法。首先,建立了配电网损耗模型,分析了负荷配电损耗和DG损耗计算方法。其次,针对DG功率输出的不确定性问题,应用LHS评估配电网随机损耗。在试验阶段,以IEEE 36馈线系统为例验证所提方法。与随机采样方法相比,所提方法电压平均值误差更低,且误差曲线更加光滑。该方法可以更精确地计算配电节点的损耗。 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 损耗计算 有功功率 无功功率 不确定性 负荷 拉丁超立方体采样
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结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型
16
作者 应鑫迪 厉晓华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1350-1361,共12页
网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度... 网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度和收敛速度。对标准算术优化算法进行改进,设计拉丁超立方抽样法进行种群初始化,提高种群多样性;利用余弦函数对AOA的数学优化器非线性更新,均衡算法全局搜索与局部开发;引入针对最优解的高斯变异机制,避免算法陷入局部最优。利用十个基准函数对IAOA算法进行数值仿真,证实算法能够提高搜索精度和收敛速度。而网络流量预测实验结果表明,提出的预测模型具有更高的精确度,预测性能更加稳定,能够满足网络流量预测的高精度和实时性要求。 展开更多
关键词 小波神经网络 算术优化算法 拉丁超立方抽样 高斯分布 网络流量预测
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增强型白骨顶鸡优化算法及其应用
17
作者 张吉祥 张孟健 王德光 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2401-2410,共10页
针对白骨顶鸡优化算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷于局部最优的不足,本文提出一种增强型白骨顶鸡优化算法.首先,利用拉丁超立方抽样方法均匀初始化种群,从而改善种群的多样性和算法的全局性能.其次,在跟随领导者的位置更新策略中... 针对白骨顶鸡优化算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷于局部最优的不足,本文提出一种增强型白骨顶鸡优化算法.首先,利用拉丁超立方抽样方法均匀初始化种群,从而改善种群的多样性和算法的全局性能.其次,在跟随领导者的位置更新策略中加入掉队机制,增强算法跳出局部最优能力.最后,引入二次插值策略,提高算法收敛速度与寻优精度.实验使用CEC2017测试函数对算法进行测试比较,测试结果表明改进的算法在精度、收敛速度、稳定性方面优于原算法与六种流行的群智能算法.此外,通过3个实际工程优化问题验证了所提出的增强型白骨顶鸡优化算法的实用性. 展开更多
关键词 白骨顶鸡优化算法 多策略算法改进 拉丁超立方抽样 二次插值 工程应用
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基于RBF和LSGRG的滤芯托架注塑成型质量控制与优化
18
作者 刘晓坤 孙正阳 +3 位作者 季宁 盛中庆 于洋洋 张学玲 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期90-95,共6页
针对汽车用复杂交错薄壁格栅的滤芯托架体积收缩率大和生产能耗高的问题,采用有限元仿真分析方法,建立了复杂交错薄壁格栅的滤芯托架仿真分析的有限元模型,对塑件的体积收缩率和注塑过程中的最大锁模力进行了优化,以提高塑件成型质量和... 针对汽车用复杂交错薄壁格栅的滤芯托架体积收缩率大和生产能耗高的问题,采用有限元仿真分析方法,建立了复杂交错薄壁格栅的滤芯托架仿真分析的有限元模型,对塑件的体积收缩率和注塑过程中的最大锁模力进行了优化,以提高塑件成型质量和降低生产能耗。首先,基于最优拉丁超立方抽样(OLHS)方法和径向基函数(RBF)神经网络模型建立预测模型并对模型精度进行了验证;其次,通过分析20组计算数据并结合工程经验发现体积收缩率和最大锁模力呈相互冲突的关系,且对成型质量和能耗有较大的影响,为此采用大规模广义降阶梯度(LSGRG)技术对预测模型进行多目标寻优并得到最优的工艺参数组合,经过LSGRG方法优化的最大锁模力降低了10.30%,体积收缩率降低了27.61%,优化效果显著。最后,在注塑机上应用优化后的注塑工艺参数生产出了复杂交错薄壁格栅的滤芯托架,产品质量符合要求。提出的基于RBF神经网络模型和LSGRG技术的联合多目标优化方法可为同类型塑件的成型质量控制与优化提供借鉴。 展开更多
关键词 滤芯托架 多目标优化 最优拉丁超立方抽样 径向基函数神经网络 LSGRG技术
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考虑新能源不确定出力的有功无功协调降损控制策略研究
19
作者 李小腾 薛成 +2 位作者 张艳丽 仇继扬 周倩 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第2期135-141,148,共8页
在高比例新能源接入电力系统的背景下,电网安全、经济的运行面临着巨大挑战。该文考虑风光出力的不确定性,建立有功无功协调优化的多目标优化模型。运用拉丁超立方抽样(latin hypercube sampling,LHS)场景生成法和Kantorovich距离的场... 在高比例新能源接入电力系统的背景下,电网安全、经济的运行面临着巨大挑战。该文考虑风光出力的不确定性,建立有功无功协调优化的多目标优化模型。运用拉丁超立方抽样(latin hypercube sampling,LHS)场景生成法和Kantorovich距离的场景缩减技术,得到典型日的风电和光伏出力;建立以系统运行有功网损和电压偏移最小的多目标综合优化调度模型,采用传统的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)相结合的鲸鱼群(WOA-PSO)算法求解该模型,得到Pareto解的分布;根据优化结果制定无功补偿装置的投切功率以及储能系统充放电策略,达到提升系统电压稳定性与平缓新能源出力波动的效果,减少功率在线路上的损耗,实现电网的安全、节能运行;在改进IEEE30节点系统上进行实验分析,验证所提模型与求解算法的有效性与合理性。 展开更多
关键词 有功无功协调优化 多目标优化 拉丁超立方抽样 Kantorovich距离 鲸鱼群算法
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基于GA-PSO算法计及风电时序特性的主动配电网双层规划
20
作者 江建 徐峰亮 王发义 《电气传动》 2024年第5期47-55,共9页
合理规划配电网是提高风电消纳能力的重要一环,但风电出力与负荷时序特性场景应用较多,会增加模型求解难度,对优化配置结果有不利影响。引入拉丁超立方抽样结合K-means聚类技术削减样本数量得到典型风电与负荷多场景模型以提高模型计算... 合理规划配电网是提高风电消纳能力的重要一环,但风电出力与负荷时序特性场景应用较多,会增加模型求解难度,对优化配置结果有不利影响。引入拉丁超立方抽样结合K-means聚类技术削减样本数量得到典型风电与负荷多场景模型以提高模型计算效率。考虑风电运营商与国网公司利益,建立计及风电时序特性的主动配电网双层规划模型,即上层以风电运营商收益最大为目标确定风电规划方案,下层以配电网络损耗最小优化系统运行状态。基于IEEE 33节点系统进行算例分析,验证规划模型的有效性。研究结果表明:采用GA-PSO联合优化算法规划后配电系统损耗成本为26.04万元,比单一GA算法和PSO算法规划分别降低了5.03%和0.77%,场景成本减少了4.0万元。因此,验证了所提规划模型的有效性。 展开更多
关键词 风电 时序特性 拉丁超立方抽样 主动配电网 双层规划
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