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针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题.该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优化搜索,缩短了计算时间.计算实例表明:动态规划-自适应离散粒子群算法能较好地收敛到最优解,而且该方法得出的解具有精度高、收敛速度快的优点,应用效果优于动态规划法和离散粒子群算法,说明该方法是有效的、合理的,具有较好的应用前景. 相似文献
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基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环 总被引：1，自引：0，他引：1
为了研制一种调节桨叶节距角的智能控制器,使风力发电机组在变化的风力中获得最大的能量并使转速、功率和机械负载变化最小,提出了一种基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环并用于风轮节距角控制,分析了弹性自适应人工鱼群优化算法-BP神经网络,建立智能控制的风力发电机组模型。使用该方法模拟了在不同桨叶节距角下功率系数、叶尖速比、功率和电压变化,模拟值与实测值进行了对比。试验表明,模拟值与实测值比较接近,仿真效果较佳。结果表明该方法原理正确,符合实际调节及微机控制,可用于实时控制。 相似文献
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