检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：毛王清葛萱王秀茹赵航宇张雪楠夏泰宝 223800 江苏省宿迁市宿城区发展大道2481号

本发明公开了一种区域配电网双侧优化调度方法，包括下述的步骤：1)构建区域配电网荷侧经济优化模型；2)构建区域配电网源侧经济优化模型；3)利用萤火虫算法求解区域配电网荷侧经济成本最小时的负荷曲线；4)利用非支配排序遗传算法求解... 详细信息

标准号: CN117977564A

本发明公开了一种区域配电网双侧优化调度方法，包括下述的步骤：1)构建区域配电网荷侧经济优化模型；2)构建区域配电网源侧经济优化模型；3)利用萤火虫算法求解区域配电网荷侧经济成本最小时的负荷曲线；4)利用非支配排序遗传算法求解区域配电网源侧经济性和低碳性目标。本发明通过模仿自然界或者设计人工启发式规则来解决问题的算法，利用萤火虫算法来寻找最优解及模拟搜索空间中的解；利用非支配排序遗传算法通过模拟进化过程中的选择、交叉、变异等操作，从种群中产生下一代解，并使用非支配排序和拥挤度距离计算来维护一组非支配的优秀解集。

关键词：配电网非支配排序遗传算法萤火虫算法经济优化求解区域构建源侧启发式规则负荷曲线进化过程经济成本距离计算搜索空间优化调度拥挤度最优解低碳算法排序种群模仿维护

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一种电热综合能源耦合系统多目标运行优化方法及系统

一种电热综合能源耦合系统多目标运行优化方法及系统

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作者：吴春玲杨彩霞付强贾晓晴许娜吴晨旭朱龙虎万学志田哲安 100013 北京市朝阳区北三环东路30号

本发明公开一种电热综合能源耦合系统多目标运行优化方法及系统，涉及综合能源技术领域，方法为：获取当前周期的预测气象数据，拟合生成系统环境综合参数；将该系统环境综合参数及多个连续周期的系统历史热负荷值，输入至基于CNN和LST... 详细信息

标准号: CN117974365A

本发明公开一种电热综合能源耦合系统多目标运行优化方法及系统，涉及综合能源技术领域，方法为：获取当前周期的预测气象数据，拟合生成系统环境综合参数；将该系统环境综合参数及多个连续周期的系统历史热负荷值，输入至基于CNN和LSTM的热负荷动态预测模型中，输出热负荷预测值，并对其进行实时动态修正；基于修正的热负荷预测值，构建以电热综合能源耦合系统运行成本、碳排放量及能源消耗量最低为目标函数的多目标系统运行优化模型；利用非支配排序遗传算法进行模型求解，获取最优运行优化方案，合理分配当前周期系统中各供热模块的热负荷比例。本发明合理匹配并充分利用光能、地热资源，达到节能减排的目的，有效降低运行成本。

关键词：热负荷综合能源运行成本运行优化综合参数耦合系统电热多目标预测非支配排序遗传算法动态预测模型修正能源消耗量地热资源供热模块节能减排连续周期模型求解目标函数气象数据生成系统实时动态碳排放量系统环境系统运行优化模型周期系统光能构建拟合匹配输出分配

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一种大坝缺陷检测ROV抵近航行推力分配系统及方法

一种大坝缺陷检测ROV抵近航行推力分配系统及方法

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作者：宋英杰黄海李凌宇石健卞鑫宇张宗羽 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

本发明提出了一种大坝缺陷检测ROV抵近航行推力分配系统及方法，首先大坝缺陷检测ROV接收岸基控制系统的任务目标点信息；基于环境与运动感知系统对大坝缺陷检测ROV进行状态估计；再控制系统根据设定的任务目标点，以及大坝缺陷检测ROV... 详细信息

标准号: CN117111449B

本发明提出了一种大坝缺陷检测ROV抵近航行推力分配系统及方法，首先大坝缺陷检测ROV接收岸基控制系统的任务目标点信息；基于环境与运动感知系统对大坝缺陷检测ROV进行状态估计；再控制系统根据设定的任务目标点，以及大坝缺陷检测ROV的状态，以可达性、稳定性、机动性、姿态变化连续性作为目标函数，推进器的物理限制作为约束条件，利用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ求解垂向矢量推进器的推力与角度，横向推进器的推力；最后根据推力与角度，控制大坝缺陷检测ROV运动或悬停，重复上述步骤，直至大坝缺陷检测ROV到达距离坝面指定高度，完成抵近航行任务。

关键词：缺陷检测大坝控制系统任务目标非支配排序遗传算法横向推进器矢量推进器目标函数推力分配物理限制约束条件运动感知状态估计姿态变化点信息可达性推进器岸基坝面垂向求解悬停重复改进

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计及用户满意度的智慧工业园区配能优化策略

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吉林化工学院学报 2023年第9期40卷 86-94页

作者：陈芳王吉宋剑朝候承昊吴萌陈海鹏国网山东省电力公司聊城供电公司山东聊城252000 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012

随着智能配电网的发展,工业园区也逐步向智慧化迈进。针对智慧工业园区难以充分发挥需求侧用户的响应能力,导致用能水平低、运行经济差的问题,提出一种考虑用户满意度的智慧工业园区配能优化策略。首先,提取园区内用户的负荷特性,基于... 详细信息

随着智能配电网的发展,工业园区也逐步向智慧化迈进。针对智慧工业园区难以充分发挥需求侧用户的响应能力,导致用能水平低、运行经济差的问题,提出一种考虑用户满意度的智慧工业园区配能优化策略。首先,提取园区内用户的负荷特性,基于用户用电行为特征,对园区可响应资源进行评估,实现园区工业用户需求响应的潜力分析及响应意愿评估。然后,引入分布式光伏及用户侧需求响应资源,建立以需求响应成本、电网购电成本、碳排放成本、设备运行维护成本之和最小为目标的工业园区配能优化模型,并采用非支配排序遗传算法对该模型进行求解。最后,选取华北某市的工业园区作为案例,验证了所提方法的有效性。

关键词：智慧工业园区 K-means聚类分布式光伏需求侧响应非支配排序遗传算法配能优化

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基于观测能力可调控的电压暂降监测点多目标优化配置

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电力电容器与无功补偿 2023年第2期44卷 61-67页

作者：李凌志王新环孙琳韬河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

为降低电压暂降中故障电阻变化对可观测区域影响,实现监测点优化配置,本文提出一种用节点观测能力调控可观测区域,综合考虑监测装置数量、观测能力、冗余度等因素,实现监测点的多目标优化配置方法。首先通过电压暂降幅值公式计算出不同... 详细信息

为降低电压暂降中故障电阻变化对可观测区域影响,实现监测点优化配置,本文提出一种用节点观测能力调控可观测区域,综合考虑监测装置数量、观测能力、冗余度等因素,实现监测点的多目标优化配置方法。首先通过电压暂降幅值公式计算出不同故障类型下节点电压,在此基础上建立模糊控制模型得到节点观测能力,用观测能力改进分段法来构建可观测矩阵。以全网电压暂降可观测为约束条件,监测装置数量、观测能力和冗余度为目标函数,采用非支配排序遗传算法(NSGA2)实现电压暂降监测点的多目标优化配置。通过在IEEE 30节点系统的仿真验证,与传统监测装置优化方法相比,本文方案在满足全网暂降可观的基础上,还保证了监测装置数量和观测能力的合理分配。

关键词：电压暂降故障电阻模糊控制非支配排序遗传算法多目标优化

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基于改进逼近理想解的排序技术方法自发电缓冲背架性能优化

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南京理工大学学报 2021年第2期45卷 142-149,157页

作者：向宇王亚平王永敢步春辰南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

针对自发电缓冲背架结构特点和应用场景,在给定的步态条件下,以背架刚度和阻尼比为优化变量,以背架发电功率和人体所受冲击载荷为优化目标,提出了基于加权广义马氏距离逼近理想解的排序技术(Technique for order preference by similari... 详细信息

针对自发电缓冲背架结构特点和应用场景,在给定的步态条件下,以背架刚度和阻尼比为优化变量,以背架发电功率和人体所受冲击载荷为优化目标,提出了基于加权广义马氏距离逼近理想解的排序技术(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的性能优化方法。采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),获得了背架发电功率和人体所冲击载荷的Pareto最优解及决策矩阵;利用熵权法计算出各指标的权重;使用改进后的基于加权广义(Weighted Moore-Penrose,WMP)马氏距离的TOPSIS法对Pareto最优解排序,并对3种不同优化算法进行了比较。分析了不同步态条件对冲击载荷和发电功率的影响规律。结果表明:基于改进TOPSIS法的决策结果更加符合实际需求,背架整体综合性能得到改善,对不同步态条件具有良好的适应性。

关键词：非支配排序遗传算法广义马氏距离逼近理想解的排序技术方法加权广义自发电缓冲背架

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共享单车需求量预测和停车点选址问题的研究

共享单车需求量预测和停车点选址问题的研究

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作者：唐懋然华中科技大学

学位级别：硕士

近年来涌现出大量机器学习模型和深度学习模型,为预测共享单车需求量提供了有效的求解方法。然而,这些模型往往仅考虑到站点的共享单车需求量的时序特征数据,并没有将某一个站点的共享单车需求量的时序特征与不同站点的空间域特征结合,... 详细信息

近年来涌现出大量机器学习模型和深度学习模型,为预测共享单车需求量提供了有效的求解方法。然而,这些模型往往仅考虑到站点的共享单车需求量的时序特征数据,并没有将某一个站点的共享单车需求量的时序特征与不同站点的空间域特征结合,并且需求量预测精度也不非常理想。鉴于此,本文提出了两种基于注意力机制的时空域共享单车需求量预测模型,通过引入注意力机制,可以有效提高预测精度。而现有的共享单车停车点选址工作中,一般都假设用户仅从距离需求点最近的停车点选取车辆,而忽略了从用户最大步行范围内的其他停车点选取车辆的可能性。本文针对此问题提出了一种联合分配策略,并结合改进的非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,INSGA-Ⅱ)求解。本文将共享单车的空间域特征与时序特征相结合,并且在图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)与长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network,LSTM)相结合地过程中引入注意力机制,构建了一个基于注意力机制的图卷积与LSTM模型。但由于人工引入注意力机制,该模型存在准确率提升的瓶颈,因此,本文将深度自注意力变换网络Transformer模型引入共享单车的需求量预测模型中,并与图卷积神经网络结合来实现基于Transformer模型原生注意力机制下对共享单车的时域特征和空间域特征的学习。实验结果表明,Transformer模型原生注意力机制相比于LSTM模型结合人工引入注意力机制可以实现更好的预测效果。根据最大步行距离内的存在多个停车点的可能性,本文提出了一种满足多点需求的联合分配策略,建立多目标优化模型。本文对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的染色体编码方式进行了设计,对交叉、变异的过程进行了改进,采用改进后的INSGA-Ⅱ算法确定停车选址及对应单车数量。

关键词：共享单车需求量预测图卷积神经网络长短期记忆神经网络注意力机制深度自注意力变换网络非支配排序遗传算法停车点选址

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一种语义感知的高可靠卫星路由方法

一种语义感知的高可靠卫星路由方法

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作者：张普宁先子云杨志刚吴大鹏王汝言张鸿 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明涉及一种语义感知的高可靠卫星路由方法，属于卫星物联网领域。该方法包括：S1：控制域构造；S2：分布式路由；S3：链路状态感知；S4：强化学习智能体训练；S5：动态路由决策。其中S1基于非支配排序遗传算法将卫星网络拓扑划分为... 详细信息

标准号: CN118317389A

本发明涉及一种语义感知的高可靠卫星路由方法，属于卫星物联网领域。该方法包括：S1：控制域构造；S2：分布式路由；S3：链路状态感知；S4：强化学习智能体训练；S5：动态路由决策。其中S1基于非支配排序遗传算法将卫星网络拓扑划分为多个控制域；S2由控制节点动态搜集相邻控制域内所有卫星节点的连接情况，生成实时路由表下发至本控制域内一般卫星节点；S3每个卫星节点感知自身所连星间链路的网络状态信息；S4根据星间链路状态训练强化学习智能体判断S2中路由表的下一跳的优劣；S5卫星节点根据训练后的强化学习智能体动态调整路由表的下一跳选择。本发明能够显著降低星间路由的通信开销，降低端到端时延、提高卫星网络吞吐量。

关键词：卫星节点控制域强化学习智能体感知卫星网络星间链路路由表路由非支配排序遗传算法网络状态信息端到端时延分布式路由语义动态调整动态路由控制节点链路状态通信开销卫星高可靠物联网拓扑吞吐量搜集决策

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一种行星滚柱丝杠公差优化方法

一种行星滚柱丝杠公差优化方法

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作者：魏沛堂刘根伸杜雪松胡瑞朱才朝罗莉张楠粟刘思奇周杰 400000 重庆市沙坪坝区正街174号

本发明提供了一种行星滚柱丝杠公差优化方法，包括基于拉丁超立方随机抽样抽取设计参数变动量，随机组合抽取的各项设计参数变动量，获得设计参数变动组合，建立考虑设计参数变动组合的行星滚柱丝杠传动精度、轴向间隙、疲劳寿命计算数... 详细信息

标准号: CN117574575A

本发明提供了一种行星滚柱丝杠公差优化方法，包括基于拉丁超立方随机抽样抽取设计参数变动量，随机组合抽取的各项设计参数变动量，获得设计参数变动组合，建立考虑设计参数变动组合的行星滚柱丝杠传动精度、轴向间隙、疲劳寿命计算数学模型，基于传动精度、轴向间隙、疲劳寿命服役需求，根据设计参数变动组合的数量与满足服役要求组合的数量，评估行星滚柱丝杠服役风险概率，以行星滚柱丝杠服役风险概率最低与零件公差区间宽度最大为目标，零件加工精度等级限定的最小公差区间宽度为约束，建立零件公差参数多目标优化模型，基于非支配排序遗传算法，求解公差参数多目标优化模型，实现行星滚柱丝杠传动精度‑轴向间隙‑疲劳寿命驱动的公差优化。

关键词：行星滚柱丝杠设计参数疲劳寿命轴向间隙传动多目标优化模型风险概率公差优化零件公差变动量抽取非支配排序遗传算法零件加工数学模型随机抽样随机组合公差小公差求解驱动评估

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一种面向云环境的工作流调度方法及系统

一种面向云环境的工作流调度方法及系统

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作者：高晶严佳豪杨中国 100041 北京市石景山区晋元庄路5号

本发明提供一种面向云环境的工作流调度方法，包括：向云环境提交待调度的任务工作流；获取工作流对应的服务需求；基于当前的云环境，按照预设的种群规模随机初始化种群；以工作流对应的服务需求为优化目标，采用第二代非支配排序遗传... 详细信息

标准号: CN114595914B

本发明提供一种面向云环境的工作流调度方法，包括：向云环境提交待调度的任务工作流；获取工作流对应的服务需求；基于当前的云环境，按照预设的种群规模随机初始化种群；以工作流对应的服务需求为优化目标，采用第二代非支配排序遗传算法对初始化种群进行多次遗传迭代直至达到预设的最大迭代次数以获得最终种群；在种群迭代过程中云环境发生变化时，基于当前种群中的个体，采用预先训练好的序列到序列模型根据历史云环境中非支配解的变化规律预测发生变化后的云环境对应的新个体，并将新个体放入当前种群中进行下一次遗传迭代直至达到预设的最大迭代次数；选取最终种群中的非支配解以将任务工作流中的任务按照非支配解对应的虚拟机编号序列分配到虚拟机。

关键词：种群云环境工作流预设服务需求遗传迭代新个体虚拟机迭代非支配排序遗传算法工作流调度随机初始化编号序列变化规律迭代过程序列模型优化目标种群规模初始化放入调度预测分配

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