基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化

针对风电系统并网,由于风力的不确定性导致的适应度不稳定性较大,劣性粒子较多,难以快速收敛到最优值,进而造成系统电压偏差较大、网损剧增的问题,提出了基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化方式。将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,建立无功优化的数学模型,并进行仿真。仿真结果表明,粒子群算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在无功优化领域有广阔的前景。     

Ahut-Delta并联机构改进混沌粒子群算法尺度综合

针对Ahut-Delta并联机构,提出了一种基于改进混沌粒子群算法的尺度综合方法。首先提出一种改进混沌粒子群算法,即采用混沌立方映射初始化种群,并根据迭代状态指数性调整惯性权重因子,同时进行早熟判断和混沌扰动,迭代获得最优粒子。其次将Ahut-Delta并联机构优化参数转变为粒子维度决策变量,雅可比矩阵的全域均值条件数和全域波动量构建的全域综合性能评价指标在其几何条件约束、传动角约束条件下转换为改进混沌粒子群算法的适应度函数。最终通过改进混沌粒子群算法优化搜索,优化出适应度函数值最小的最优粒子,从而获得Ahut-Delta并联机构在全域运动性能最佳的尺度参数。仿真分析结果表明,所提尺度综合方法具有正确性和有效性。     

基于PSO改进原子分解法的电压扰动检测方法

针对电能质量中的电压扰动信号分析问题,提出一种基于PSO的改进原子分解法的电压扰动检测方法。将粒子群算优化算法与原子分解法结合起来,采用粒子群优化算法从原子库中寻找最优原子,较大程度地提高了算法处理信号的速度。经仿真验证,本文方法准确有效,能够可靠将电压扰动信号特征提取出来。     

对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.为克服随机算法不易求出并联机构全部位置正解的缺点,采用分层搜索自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,对于对称结构Stewart并联机器人机构位置正解问题,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高.     

基于粒子群算法的联合收割机V带传动结构优化设计

为了能够对联合收割机V带传动结构进行精确的优化设计,深入地研究了粒子群算法在其中的应用。首先,研究了联合收割机V带传动结构优化设计的数学模型,分别分析了目标函数、设计变量以及约束条件;其次,探究了粒子群算法的基本理论,分别讨论的传统粒子群算法和改进粒子群算法的基本理论;最后,进行了算例分析,通过对某自走式联合收割机V带传动结构的优化设计,获得了最优的V带传动结构参数。仿真结果表明利用粒子群算对联合收割机V带传动结构进行优化设计具有好的优化效果。     

混沌粒子群微分进化算法及其在水库发电优化调度中的应用

粒子群优化算法（PSO）与微分进化算法（DE）都是有效的基于群体智能的全局优化算法,但它们都容易过早收敛,陷入局部最优。针对以上问题,提出了混沌粒子群微分进化算法（CPSO—DE）,该算法引入可变的惯性权重和学习因子,以基于logical映射的混沌序列代替标准PSO中的随机序列来对粒子群进行初始化,同时将微分进化算法（DE）中的变异、交叉和选择思想引入标准PSO算法中,改变标准PSO算法单一的进化策略,在全局范围内搜索最优解。作为实证的需要,通过对水库优化调度所存在问题的分析,建立了基于CPSO-DE算法的水库优化调度数学模型与求解算法,并以某水库实际运行数据进行计算,结果表明CPSO-DE算法具有较好的全局最优解,验证了CPSO—DE算法的可行性与健壮性。     

温室大棚无线网络监控及覆盖优化算法研究

引入Zig Bee无线组网方案,结合农业温室大棚对于环境监控的需求,从终端数据采集节点、终端控制节点及网关设备几个方面阐述了温室大棚的无线网络监控系统整体设计;并在此基础上结合温室大棚对于监控覆盖率的要求,针对传统粒子群算法由于单向信息流动而很容易局限在局部极值、导致全局搜索能力不足的缺陷,对该算法进行了优化。同时,设计了免疫粒子群优化算法,将免疫算法的多样性引入粒子群算法,从而增强粒子群算法的全局搜索性能。仿真实验证实:本研究所构建的优化算法在1 500次时基本收敛完毕,最佳覆盖率均超过95%,该优化算法可以有效解决无线传感器网络确定性覆盖问题。     

基于混合策略粒子群算法的含水层参数确定

将混合策略粒子群优化算法用于分析无限延伸含水层和直线隔水边界含水层条件下的抽水试验数据,求解含水层参数,为预估含水层参数提供一种新的方法。这种混合算法是将紧凑度的思想融入到粒子群优化算法中,加强算法的局部搜索能力,结合调度系数的控制,提高算法寻优精度及收敛速度,再通过一定小概率的约束,提高全局搜索能力,构造混合策略粒子群优化算法。这种混合算法能够有效解决原算法收敛速度慢,精度差和易陷入局部极值的问题。实验结果表明,混合策略粒子群优化算法是可行的含水层参数估计方法,并且具有精度高,收敛性好,稳定性好等优点。     

多邻域链式结构的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标粒子群算法求解多目标问题的性能,改善算法的收敛性,提出一种多邻域链式结构的多目标粒子群优化算法。首先,以一种环形链式拓扑结构,将种群划分为多个邻域,每个邻域之间相互交叉重叠,并针对不同位置的粒子,进行不同的速度和位置更新策略。其次,对所有粒子采用速度钳制策略,并引入差分进化策略对粒子进行扰动,从而进一步提高算法的多样性。通过14个无约束和3个有约束函数仿真实验,表明该算法相对于NSGA-II、SPEA2、MOEA/D-DE、SMPSO和OMOPSO算法,获得Pareto解集分布更加均匀,算法的收敛性和多样性也更好。为了进一步验证算法的可行性和有效性,将其应用于72杆桁架结构尺寸设计,并与其他优化方法进行了比较,结果表明该算法获得的Pareto前端更均匀,收敛性更好。     

基于相空间重构和QPSO-SVM的超短期负荷预测

提出了一种基于负荷时间序列相空间重构与量子粒子群优化支持向量机的混合超短期负荷预测方法。首先利用G-P算法和C-C算法分别确定超短期负荷数据关联维数和延迟时间,对数据进行相空间重构,并获取预测模型的输入输出数据。接着采用量子粒子群（QPSO）对支持向量机（SVM）进行优化,构建了QPSO-SVM预测模型。最后利用相空间重构获得的模型输入输出数据对QPSO-SVM进行训练获得负荷预测模型。对某电网模拟负荷预测试验结果表明,本文提出方法有效提高了负荷预测精度,具有一定的科学意义及工程价值。     

基于改进粒子群算法的排涝泵站优化调度分析

针对泵站节能降耗问题,建立了站内优化调度模型,并利用混沌理论改进粒子群算法,开展站内调度方案寻优问题研究。研究结果表明,采用混合粒子群算法,收敛速度快,求解精度高,较适合泵站优化调度求解;采用3时段优化分析时,优化方案耗电量为23.34万kWh,节省电量3.46万kWh,取得了较好的优化调度结果。     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

大型泵站运行优化方法及其应用

为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法（GA）、基本粒子群算法（PSO）与模拟退火粒子群算法（SA-PSO）的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线工程江都泵站系统为例,当泵装置扬程一定时,以各座泵站开机台数和水泵叶片角度为变量,运行费用最少为目标函数,并且满足总抽水流量、单机允许抽水流量以及开机台数等约束条件,建立运行方案优化数学模型,确定各座泵站开机台数、机组运行工况和日运行费用.分别采用遗传算法、基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法求解,可行性规则处理约束条件,应用Matlab语言编制优化计算程序.结果表明：SA-PSO算法求解的泵站变角优化运行方案,较在设计角度运行的方案节省运行费用0.99%～4.22%,较GA,PSO算法最优解方案分别节省运行费用0.22%～2.80%和0.02%～0.40%;3种算法的运算时间分别为30,52,25 s.因此,SA-PSO算法较为适合于大型泵站运行优化问题的求解.     

模拟退火粒子群优化投影寻踪的渠道防渗模式评价

为了对渠道防渗工程的方案进行优选,采用模拟退火粒子群优化投影寻踪方法对渠道防渗模式进行优化评价.优化粒子群算法,使其在退火过程中接受优解,且还以一定的概率接受差解.同时利用模拟退火粒子群算法在搜索过程中具有概率突跳的能力,有效地避免搜索过程陷入局部极小解,提高了算法的收敛速度和精度.将该模拟退火粒子群算法与投影寻踪结合,建立了模拟退火粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到灌区渠道防渗模式优化评价中,选取10个指标作为评判因子,提出适合该地区的干渠渠道防渗工程优化模式,其优劣排序依次为方案Ⅳ、方案Ⅱ、方案Ⅲ、方案Ⅴ、方案Ⅰ.研究表明模拟退火粒子群优化投影寻踪的评价模型对灌区渠道防渗模式进行综合评价是切实可行的,模拟退火粒子群优化投影寻踪的评价方法在解决实际问题中展示了其优越性,并取得了良好的应用效果.     

基于粒子群算法的圆柱度误差评定方法

根据最小区域条件，建立了圆柱度误差的数学模型以及优化目标函数和适应度函数，阐述了粒子群优化算法的原理和实现方法，然后根据粒子群算法优化求解。实例表明，该方法对于圆柱度误差评定等非线性优化问题能得到全局最优解，粒子群优化算法的计算精度与其他满足最小条件的计算方法相比略有提高，且参数设置少，计算速度快，可用于三坐标测量机等测量系统的圆柱度误差测量后的数据处理。     

基于MSCPSO混合核SVM参数优化的生菜品质检测

核函数形式的选择与核函数参数值的大小是影响支持向量机的2个关键因素,传统的支持向量机分类精度低、时效性差,为了获得高精度、高时效性的支持向量机,从影响支持向量机的核函数与核函数参数值2个关键因素着手,提出了基于变尺度混沌粒子群优化（MSCPSO）混合核SVM参数的分类器。将此分类模型用于预测生菜叶片的生育期,以及预测3个生育期的生菜叶片氮素水平,预测精度分别达到91.51%、85.38%、82.59%和81.26%。与传统的粒子群优化混合核SVM的分类器和变尺度混沌粒子群优化RBF_SVM分类器相比,提出的分类器模型分类精度高、时效性好。     

基于粒子群遗传算法的配电网络重构

配电网络重构是配电自动化的重要组成部分,也是优化网络、降低有功损耗的重要手段。针对单一算法求解问题的局限性,提出一种多目标优化模型,并结合遗传算法的进化思想和粒子群算法的记忆性提出粒子群遗传算法,同时引入混合编码策略,通过线性权重法获得目标的搜索方向。通过对IEEE69节点测试系统进行计算和分析,验证算法在求解配电网重构中的有效性和可行性。     

线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型及应用

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群算法的局部搜索能力.将其算法优化投影寻踪模型,以此构建了线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到土坝护坡模式优化评价中,选取9个指标作为评判因子,提出适合该地区的土坝护坡优化模式.结果表明:线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型可以有效地找到最佳投影方向,计算投影值,根据投影指标值的大小可对方案进行优选.利用该模型对土坝护坡模式进行综合评价是切实可行的.该算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点,并且在解决实际问题中展示的优越性,在工程优化领域具有广泛的应用前景.     

基于改进粒子群算法的路径规划

传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。