检索结果-内蒙古大学图书馆

信息通信 2018年第12期31卷 18-21页

作者：陈建飞广东电网有限责任公司潮州供电局广东潮州521000

针对无功功率优化问题,以电压稳定性最优、电压偏差最小和无功功率生产成本最小为目标,通过优化多目标差分进化算法(Multi-Objective Differential Evolution,MODE),建立了无功功率优化模型。该模型将发电机母线电压幅度、变压器抽头调... 详细信息

针对无功功率优化问题,以电压稳定性最优、电压偏差最小和无功功率生产成本最小为目标,通过优化多目标差分进化算法(Multi-Objective Differential Evolution,MODE),建立了无功功率优化模型。该模型将发电机母线电压幅度、变压器抽头调节约束和无功功率作为控制变量,采用二项式交叉和差异向量变异方法自动调整参数的差分进化策略,并基于模糊机制从帕累托前沿得到最优的折中解来帮助决策者。所提出的无功优化模型在IEEE 57节点系统进行测试,结果验证了该优化方法的可行性和有效性。

关键词：无功优化多目标差分进化算法线性隶属函数模糊机制

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基于参数动态调整的控制工程多目标差分进化算法设计

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信息记录材料 2023年第6期24卷 101-103页

作者：潘佳呈哈尔滨工业大学材料科学与工程学院山东威海264209

本文介绍了控制工程、差分进化算法、多目标差分进化算法以及多目标优化控制问题。在此基础上,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计,包括算法设计流程、实现细节和性能评估指标,并进行算法实验及结果分析,包括实验设置和... 详细信息

本文介绍了控制工程、差分进化算法、多目标差分进化算法以及多目标优化控制问题。在此基础上,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计,包括算法设计流程、实现细节和性能评估指标,并进行算法实验及结果分析,包括实验设置和数据收集、实验结果展示及分析、实验结果与其他算法结果比较。结果表明,基于参数动态调整的多目标差分进化算法在多目标优化控制问题上表现出良好性能,可以为解决实际工程问题提供有力支持。

关键词：参数动态调整控制工程多目标差分进化算法

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基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计

基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：侯莹韩红桂乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法的局部搜索能力和全

关键词：多目标差分进化算法最优解交叉率动态调整

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计及状态量平均超限比的综合能源系统动态能量流双层优化

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电力自动化设备 2025年第1期45卷 76-83页

作者：程前张雪霞西南交通大学电气工程学院四川成都611756

综合能源系统(IES)的最优动态能量流能够最大限度地减少系统运行成本。针对IES能量流优化过程中状态量的越限现象,引入状态量平均超限比,统一刻画状态变量的超限程度,并建立计及状态量平均超限比的电-气-热IES多目标动态时序能量流模型... 详细信息

综合能源系统(IES)的最优动态能量流能够最大限度地减少系统运行成本。针对IES能量流优化过程中状态量的越限现象,引入状态量平均超限比,统一刻画状态变量的超限程度,并建立计及状态量平均超限比的电-气-热IES多目标动态时序能量流模型,以解决状态量超限惩罚代价系数选取不当所导致的优化结果偏离可行最优解的问题。为了防止蜜獾算法(HBA)对能量流的优化陷入局部极小值,建立一种基于多目标差分进化(MODE)算法的双层动态能量流优化模型,上层稳态能量流模型以IES运行成本和状态量平均超限比为优化目标,采用MODE算法求解全局空间内的Pareto非支配解集;下层动态能量流模型以IES运行成本和状态量平均超限惩罚成本的加权和为优化目标,基于Pareto解集生成HBA的初始种群决策量,通过HBA加快求解IES全局最优动态能量流的速度。通过算例仿真验证了所提模型和优化方法的有效性。

关键词：综合能源系统状态量平均超限比动态能量流双层优化模型蜜獾算法多目标差分进化算法

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计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法

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可再生能源 2020年第7期38卷 986-994页

作者：李俊贤朱子琪黄存强程文俊国网青海省电力公司经济技术研究院青海西宁810000 中国电建集团青海省电力设计院有限公司青海西宁810008

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法... 详细信息

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立“源-荷”不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

关键词： “源-荷”不确定性增量配电网多目标优化 Pareto熵多目标差分进化算法

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基于双层规划和多目标差分算法的经济环保调度研究

基于双层规划和多目标差分算法的经济环保调度研究

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作者：赵哲林河南理工大学

学位级别：硕士

随着大量的风电场、光伏电站相继并网发电,不仅增加电力系统运行的调峰压力,还增加负荷削峰填谷的难度。因此,新能源并网对电力系统的规划建设、调度运行、保护和控制提出更高要求。本文研究对能源互补的优化调度,通过对国内外能源模型... 详细信息

随着大量的风电场、光伏电站相继并网发电,不仅增加电力系统运行的调峰压力,还增加负荷削峰填谷的难度。因此,新能源并网对电力系统的规划建设、调度运行、保护和控制提出更高要求。本文研究对能源互补的优化调度,通过对国内外能源模型的建立、算法优化调度的优缺点展开研究,分析风光水火发电的功率特性,利用它们的优缺点,来构建多能源互补的电力系统动态调度模型。对于传统算法容易陷入收敛早熟、收敛速度慢等缺点,通过种群多样性、种群寻优能力和收敛速度方面对多目标差分进化算法进行改进,提出一种通过引入自适应参数调整和外部环境影响的改进多目标差分进化算法,在风、光电消纳的基础上,通过不同时段的风光发电量,验证该算法可以提高种群寻优能力,并且具有较好收敛性和精确度。采用双层规划的分层思想,运用改进动态多目标差分进化算法来建立多能源互补的调度模型,以多能源调度系统的发电成本、污染气体排放、“弃风”、“弃光”最低为目标函数。上层规划通过对风、光发电的关联性和传统的水、火发电来减少电力系统受风电和光电波动性影响,减少“弃风”、“弃光”;下层规划通过合理分配风、光、水、火发电的出力,减少环境污染的惩罚。通过Matlab搭建对多能互补的调度模型计算,对比经济性、环保性和经济环保双重考虑下的三种调度模式,验证该调度可以多能源的灵活调度,减少污染气体排放量,并且可以使电力系统的优化调度更为合理和高效。

关键词：清洁能源多能互补经济环保调度双层规划多目标差分进化算法

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基于多目标遗传算法和差分进化的设备布局优化研究

基于多目标遗传算法和差分进化的设备布局优化研究

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作者：刘晨旭北京邮电大学

学位级别：硕士

随着社会经济的飞速发展,如何提高生产效率,降低生产成本,进而提升企业的竞争优势,赢得市场有利条件,成为制造业需要考虑的一个重要问题。设备布局问题是指在指定的空间内对设备进行合理的安排放置,从而可以达到提高生产效率、降低生产... 详细信息

随着社会经济的飞速发展,如何提高生产效率,降低生产成本,进而提升企业的竞争优势,赢得市场有利条件,成为制造业需要考虑的一个重要问题。设备布局问题是指在指定的空间内对设备进行合理的安排放置,从而可以达到提高生产效率、降低生产成本的目的。其中,双行设备布局问题是指如何在一个过道的两旁进行设备的放置,使得最终设备布局的总物料传输成本和所占用的总面积均达到较小值,之前的研究中,研究目标或者只关注总物料传输成本,或者采用加权和的方式把两个目标结合起来,这样的方法并不能有效地对设备布局进行优化,因此本文中采用了一种Pareto多目标优化技术同时对这两个目标进行了优化；同时之前的针对设备布局问题的研究中只考虑了设备间的位置关系,并没有优化设备的绝对位置,而设备的绝对位置对最终设备布局的物料传输成本和总面积均有较大影响,在双行设备布局问题中设备放置过程中既要考虑到每行设备的放置顺序(相对位置关系),又要考虑到单个设备的具体位置(绝对位置关系),能够更加方便地进行物料传输以及更加合理地利用空间资源,因此,对双行设备布局问题的研究与优化具有重大的必要性以及实际应用意义。针对双行设备布局问题,本文提出了一种多目标遗传算法和多目标差分进化算法相结合的方法对其进行优化。主要进行了以下工作：(1)采用了Pareto多目标优化方法,针对两个目标(最终设备布局的总物料传输成本和所占用的总面积)进行了优化；(2)针对每行设备的放置顺序(相对位置关系),采用了多目标遗传算法进行了操作,优化后得到每行设备序列的Pareto非支配最优解集；(3)在上步得到的结果基础上,针对每个设备的具体位置(绝对位置关系),采用了多目标差分进化算法进行了操作,优化后得到每个设备具体位置的Pareto非支配最优解集,即为最终结果。本文使用C语言对两种多目标进化算法进行了实现,使用多组不同规模数据对算法进行了实验,并将其实验结果与CPLEX实验结果进行了对比,对比结果验证了算法的有效性。

关键词：设备布局优化双行设备布局优化多目标优化多目标遗传算法多目标差分进化算法

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异步联网受端交流系统恢复中支持LCC-HVDC启动的局部网络快速重构

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中国电机工程学报 2019年第4期39卷 1060-1070页

作者：顾雪平杨超梁海平李少岩臧二彬吴琛华北电力大学电气与电子工程学院河北省保定市071003 云南电力调度控制中心云南省昆明市650000

异步联网下高压直流的参与将给电力系统恢复带来新的挑战。为尽快发挥基于电网换相整流器的高压直流输电系统(linecommutatedconverterbasedhighvoltagedirectcurrent,,LCC-HVDC)对系统恢复的促进作用,该文提出一种支持LCC-HVDC启动的... 详细信息

异步联网下高压直流的参与将给电力系统恢复带来新的挑战。为尽快发挥基于电网换相整流器的高压直流输电系统(linecommutatedconverterbasedhighvoltagedirectcurrent,,LCC-HVDC)对系统恢复的促进作用,该文提出一种支持LCC-HVDC启动的受端交流系统局部网络快速重构方法。该方法在保证恢复耗时最短的前提下,可使重构网络的系统强度快速达到LCC-HVDC的启动要求。首先,依据支路追加法定量分析出系统恢复中主要影响系统强度的因素为机组并网和线路投运。以机组和线路为决策变量提出支持LCC-HVDC启动的局部网络快速重构的组合优化模型。然后,采用改进的多目标差分进化算法求解模型,并获得最优的局部快速重构网络。在算法中,提出网络约简和网络加环两项修正操作,以加快网络恢复速度、增大系统强度并提高算法的寻优速度。最后,以IEEE 39节点系统和我国某省级电网为例验证所提方法的正确性和有效性。

关键词：黑启动 LCC-HVDC启动短路容量网络重构组合优化多目标差分进化算法

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高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计

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高校化学工程学报 2023年第3期37卷 483-491页

作者：孙政李俊王卓成薄翠梅张云姚科高福荣南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816 华中科技大学材料科学与工程学院湖北武汉430074 香港科技大学霍英东研究院广东广州511458

针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用M... 详细信息

针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用Moldflow软件进行模流分析计算,通过信噪比分析和方差分析选取影响产品质量的主要参数;基于GEK模型理论建立质量指标预测模型,采用多目标差分进化(MODE)算法以质量缺陷和周期时间最小化为目标搜寻全局最优解;将最优设计参数带回Moldflow软件进行模拟验证。结果表明翘曲量、体积收缩率和周期时间分别降低0.88%、4.68%和14.81%,大幅度提升了产品质量和生产效率。

关键词：高分子注塑成型正交实验设计梯度增强型Kriging模型多目标差分进化算法质量缺陷分析

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多传感器协同区域搜索与目标跟踪的调度方法

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北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 850-860页

作者：张昀普付强单甘霖黄燕陆军工程大学石家庄校区石家庄050003 中国人民解放军32316部队乌鲁木齐830001

为解决区域搜索和目标跟踪2种任务协同时对传感器资源的竞争问题,提出了一种多传感器调度方法。针对双任务协同背景,将传感器调度转换为多目标优化问题,以搜索性能和跟踪性能为优化目标建立了目标函数;建立了区域搜索模型,考虑目标的新... 详细信息

为解决区域搜索和目标跟踪2种任务协同时对传感器资源的竞争问题,提出了一种多传感器调度方法。针对双任务协同背景,将传感器调度转换为多目标优化问题,以搜索性能和跟踪性能为优化目标建立了目标函数;建立了区域搜索模型,考虑目标的新生、消亡和转移,将未被发现目标的更新过程建立为非齐次泊松过程,提出以漏警损失量化区域搜索性能;建立了目标跟踪模型,引入后验克拉美罗下界(PCRLB)量化未来时刻的跟踪性能;针对最优调度方案求解,在传统多目标差分进化算法的基础上,引入混沌映射理论和双种群协同方法,提出了混沌映射-多目标协同差分进化算法(CM-MOCDEA)以提高寻优能力。仿真实验验证了所提优化算法能够兼顾收敛性和多样性,具有较强的全局搜索能力;所提方法能够有效分配传感器资源完成区域搜索和目标跟踪任务,从而获得较高的作战收益。

关键词：传感器调度区域搜索目标跟踪多目标优化多目标差分进化算法

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