基于改进沙猫群算法的微电网日前优化调度

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作者 朱赵晴 方芩璐 +3 位作者 夏焰坤 谢波 孟志高 陈建华 《四川电力技术》 2024年第5期14-20,43,共8页

微电网系统包括多种分布式能源,为降低微电网综合发电成本,提高供电的可靠性和安全性,合理安排微电网日前调度计划,以运行成本和环境保护成本最低为目标函数,首先,建立由水、光、微型燃气轮机、储能装置组成的微电网日前优化调度模型;然... 微电网系统包括多种分布式能源,为降低微电网综合发电成本,提高供电的可靠性和安全性,合理安排微电网日前调度计划,以运行成本和环境保护成本最低为目标函数,首先,建立由水、光、微型燃气轮机、储能装置组成的微电网日前优化调度模型;然后,将反向学习策略和柯西变异算子融入到沙猫群算法中,提出一种改进沙猫群算法求解上述模型;最后,通过与其他算法进行调度的结果对比,结果表明改进沙猫群算法能更合理地安排各机组的出力计划,明显降低微电网运行综合成本,同时减少二氧化碳排放量,实现了微电网的经济环保优化调度。 展开更多

关键词 微电网 日前优化调度 改进沙猫群算法 反向学习策略 柯西变异算子

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基于改进猫群算法的分布式电源优化配置 被引量：31

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作者 杨磊 杨晓辉 +2 位作者 吴越 温和昌 朱云丰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期95-100,共6页

对分布式电源(DG)进行合理的选址和定容能使其经济效益最大化。目前用于解决分布式电源优化配置的大多算法都存在对控制参数依赖性过强的问题,导致算法容易陷入局部最优解。为解决该问题,提出了一种混沌改进的多目标猫群算法。利用混沌... 对分布式电源(DG)进行合理的选址和定容能使其经济效益最大化。目前用于解决分布式电源优化配置的大多算法都存在对控制参数依赖性过强的问题,导致算法容易陷入局部最优解。为解决该问题,提出了一种混沌改进的多目标猫群算法。利用混沌理论的随机性、遍历性及其规律性,对猫群算法的参数进行调整,使算法能快速得出全局最优解。在分析DG特性的基础上,建立了考虑含分布式电源的有功网损费用最小和用户购电成本最小模型。最后,以PG&E69节点配电网为例,通过将改进算法与粒子群算法及基本猫群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的有效性。 展开更多

关键词 分布式电源 改进猫群算法 多目标优化 混沌理论 配电网

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考虑淡水壳菜腐烂影响的长距离输水隧洞检修通风方案优化方法

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作者 刘长欣 余红玲 +3 位作者 王晓玲 郭章潮 李沛 王佳俊 《水利学报》 北大核心 2025年第3期375-386,共12页

长距离输水隧洞检修期排水时,壁面附着的淡水壳菜会死亡腐烂并释放出大量有害气体,严重威胁检修安全。现有地下工程通风安全研究侧重于考虑通风效果的通风方案比选,难以获取兼顾通风效果和通风成本的全局最优方案,且缺乏考虑淡水壳菜腐... 长距离输水隧洞检修期排水时,壁面附着的淡水壳菜会死亡腐烂并释放出大量有害气体,严重威胁检修安全。现有地下工程通风安全研究侧重于考虑通风效果的通风方案比选,难以获取兼顾通风效果和通风成本的全局最优方案,且缺乏考虑淡水壳菜腐烂有害气体的影响。此外,基于帕累托最优准则(PO)的多目标优化方法在输出非支配解集后,需要结合多准则决策方法进行二次选择方可得到最优解,优化效率较低。针对上述问题,提出考虑淡水壳菜腐烂影响的长距离输水隧洞检修通风方案模糊逻辑多目标优化方法。首先,结合模糊隶属度函数将多个优化目标转换到相同的连续域空间,并综合处理成统一的优化指标,构建基于模糊逻辑(FL)的多目标优化数学模型,以进行兼顾通风效果与通风成本的全局寻优;然后,提出基于混沌映射和最优邻域扰动策略改进的沙漠猫群优化(ISCSO)算法求解多目标优化数学模型,避免非支配解集的二次选择,提高优化效率。性能测试和案例研究表明,本文提出的ISCSO-FL多目标优化方法在解的质量、解的鲁棒性以及计算复杂度等方面具有优越性。本文方法得到的最优方案能够满足通风安全需求,通风成本相比初始方案降低21.9%,且优化效率相比基于PO准则的多目标优化方法提高68.1%。本研究可为地下工程通风方案的设计与优化提供新思路。 展开更多

关键词 长距离输水隧洞 检修通风 淡水壳菜腐烂 多目标优化 模糊逻辑 改进沙漠猫群优化算法

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基于改进猫群算法的氢储能容量优化配置 被引量：9

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作者 胡臻达 姜文瑾 +3 位作者 张林垚 杨晓东 邹艺超 王凯 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第10期33-42,共10页

以氢储能系统为基础,构建了风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。本文对氢储能系统中的电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标,构建了氢储能系统的容量优化配置模... 以氢储能系统为基础,构建了风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。本文对氢储能系统中的电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标,构建了氢储能系统的容量优化配置模型;分别采用典型日和场景集的风电出力和负荷,建立氢储能系统的容量优化模型,以反映风电出力和负荷的随机性对优化结果的影响;采用动态权重的改进猫群算法对所提氢储能系统的容量优化配置模型进行求解。通过算例验证了改进猫群算法的可行性,同时也证明了所提氢储能系统容量优化配置模型的合理性。 展开更多

关键词 氢储能系统 容量优化配置 改进猫群算法 风电 供电可靠性

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猫群优化算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：20

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作者 姜天华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第23期259-263,270,共6页

根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法(Improved Cat Swarm Optimization,ICSO),用于优化车间内工件的最大完工时间。算法给出了两段式个体位置编码方式和基于启发式算法的种群... 根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法(Improved Cat Swarm Optimization,ICSO),用于优化车间内工件的最大完工时间。算法给出了两段式个体位置编码方式和基于启发式算法的种群初始化策略;采用自适应行为模式选择方法,使其能够有效协调算法全局和局部搜索;提出了基于多样化搜寻算子的搜寻模式,增强算法的全局搜索能力;提出了基于莱维飞行的跟踪模式,增强算法的局部搜索能力。此外,算法中还引入了跳跃机制,使算法性能能够得到进一步的改善。实验数据表明ICSO算法在求解FJSP问题方面具有一定的有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间 生产调度 最大完工时间 改进猫群优化算法

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四大沙漠风光基地空间布局及时序优化策略

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作者 刘会强 李殊瑶 +3 位作者 张爱军 慕腾 王秀丽 文福拴 《内蒙古电力技术》 2024年第4期48-55,共8页

基于四大沙漠风电光伏基地开发布局问题进行了模型构建,制定了时序开发策略并进行了仿真验证;采用分层聚类的方法对IEEE30节点系统进行了电气聚类,对构建的四大沙漠风光基地空间布局模型使用改进粒子群算法进行了求解,对时序优化策略的... 基于四大沙漠风电光伏基地开发布局问题进行了模型构建,制定了时序开发策略并进行了仿真验证;采用分层聚类的方法对IEEE30节点系统进行了电气聚类,对构建的四大沙漠风光基地空间布局模型使用改进粒子群算法进行了求解,对时序优化策略的结果进行了分析。分析认为:建立的风电光伏空间布局模型比较准确,能够模拟四大沙漠风光的分布特性,操作时的仿真条件与实际情况比较接近,可为四大沙漠风电光伏布局的建设开发、时序规划等提供较准确的设计方案和投资策略。 展开更多

关键词 沙漠 风光基地 时序优化 分层聚类 改进粒子群算法

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基于多策略融合算法的无刷直流电机控制研究 被引量：1

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作者 王雷 崔玉鑫 +1 位作者 高亨 吴建昆 《农业装备与车辆工程》 2024年第8期118-123,共6页

为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于... 为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于无刷直流电机调速系统并进行仿真实验。结果表明,优化模糊规则后的模糊PID控制具有更好的控制性能,验证了所提模糊规则寻优方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊规则优化 改进沙猫群算法 无刷直流电机 混沌映射 高斯随机游走策略

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考虑阶梯型碳交易的梯级水火风光储联合调度

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作者 田珺玲 荣娜 +2 位作者 张裕 张建英 刘兴艳 《南方电网技术》 北大核心 2025年第3期106-115,共10页

针对“双碳”减排目标以及新能源大规模并网带来的电力系统调峰问题,提出了一种考虑阶梯型碳交易的梯级水火风光储多能联合优化调度模型。首先,采用分层优化调度,在上层模型中以负荷波动最小为目标函数,使用一种考虑了Circle映射策略、... 针对“双碳”减排目标以及新能源大规模并网带来的电力系统调峰问题,提出了一种考虑阶梯型碳交易的梯级水火风光储多能联合优化调度模型。首先,采用分层优化调度,在上层模型中以负荷波动最小为目标函数,使用一种考虑了Circle映射策略、三角形游走策略、Levy飞行游走策略以及精英反向学习策略的改进沙丘猫群优化算法(modified sand cat swarm optimization,MSCSO)优化梯级水电的出力,从而得到经过平抑后的等效负荷曲线。在下层模型中以综合成本最小为目标函数对其分段线性化进行求解。最后,在修改的IEEE 30节点中进行多场景仿真计算,结果表明所提模型可以有效减少碳排放量,充分发挥火电机组的深度调峰能力,有效提升新能源的消纳能力和系统运行的低碳性以及经济性,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 阶梯型碳交易 改进沙丘猫群算法 梯级水火风光储 深度调峰 分层优化调度

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融合OOA的改进SCSO优化算法及其应用

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作者 邹邦杰 刘国巍 《武汉理工大学学报》 2024年第11期151-156,共6页

为了提高沙猫优化算法(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)的收敛速度与跳出局部最优的能力,提出一种融合鱼鹰变异的改进沙猫算法(Osprey Sand Cat Swarm Optimization, OSCSO)。首先利用Bernoulli映射初始化种群值以防陷入局部最优解... 为了提高沙猫优化算法(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)的收敛速度与跳出局部最优的能力,提出一种融合鱼鹰变异的改进沙猫算法(Osprey Sand Cat Swarm Optimization, OSCSO)。首先利用Bernoulli映射初始化种群值以防陷入局部最优解。其次为了增加SCSO种群的多样性和跳出局部最优的能力引入自适应高斯柯西混合变异扰动与鱼鹰优化算法(Osprey Optimization Algorithm, OOA),同时采用精英反向学习机制尝试探索反向解以加快收敛速度。最后通过8个基准函数对OSCSO算法、SCSO算法和OOA算法进行测试对比实验,其结果证明改进的SCSO算法具有SCSO算法和OOA算法的优点,并将其应用在光伏功率预测上进一步验证有效性。 展开更多

关键词 改进沙猫群优化算法 Bernoulli映射 高斯柯西混合变异 鱼鹰算法 精英反向学习机制

原文传递

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略 被引量：12

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作者 潘胤吉 邱晓燕 +1 位作者 肖建康 吴甲武 《南方电网技术》 北大核心 2018年第5期62-70,共9页

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电... 大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。 展开更多

关键词 电动汽车 时空调度策略 双层优化 分时分区电价 改进猫群算法

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基于改进CSO-LSTM的两相流空隙率预测研究

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作者 刘晓 阚哲 钱宇加 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期57-60,64,共5页

空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络... 空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络的空隙率预测算法。利用LSTM善于处理时间序列型数据的特点对空隙率进行预测,在CSO中引入模拟退火(SA)算法和平均惯性权重,改善了在预测中易陷入局部最优和全局搜索能力较弱的缺点,保证了位置的收敛性。结果表明,该算法模型具有较高的预测精度和收敛速度,可以更快更精确预测空隙率的变化,克服了数据不确定且随机的难点,对提前控制和优化两相流系统具有较高的工业应用价值。 展开更多

关键词 两相流 空隙率 改进猫群优化算法 模拟退火算法 平均惯性权重 长短期记忆

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基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测

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作者 谢国民 陆子俊 《电力系统及其自动化学报》 2025年第4期30-39,共10页

针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集... 针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集成预测模型。首先,对原始电力负荷数据进行变分模态分解,降低数据复杂度,在变分模态分解中,引入白鲸算法对分解层数和惩罚因子寻优,优化分解效果。其次,采用Logistic混沌映射、螺旋搜索和麻雀思想引入的多策略改进方法,增加原始沙猫群优化算法的种群多样性,提升收敛精度和全局搜索能力,并用改进后的算法对BiLSTM中的超参数进行优化。然后,结合AdaBoost集成学习算法构建ISCSO-Bi LSTM-AdaBoost预测模型,将分解后的各分量输入模型预测。最后将各预测值叠加,得到最终预测结果。实验结果表明,本文建立的组合模型预测精度高,稳定性强。 展开更多

关键词 电力负荷预测 变分模态分解 双向长短期记忆网络 改进沙猫群优化算法 集成学习算法

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