检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：程杉倪凯旋 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

基于合作博弈的充换储一体化电站微电网优化调度方法，包括：考虑电动汽车换电需求和光伏、风力发电随机特性，利用鲁棒优化对光伏、风力发电功率、电动汽车换电需求进行建模；构建以微电网供电成本最小的上层微电网优化调度模型；建立... 详细信息

标准号: CN109146201A

基于合作博弈的充换储一体化电站微电网优化调度方法，包括：考虑电动汽车换电需求和光伏、风力发电随机特性，利用鲁棒优化对光伏、风力发电功率、电动汽车换电需求进行建模；构建以微电网供电成本最小的上层微电网优化调度模型；建立一体化电站的寿命损耗成本模型及其运行损耗模型；构建以CSSIS利润最大为目标函数的下层充换储一体化电站优化模型；构建基于合作博弈的充换储一体化微电网优化调度模型。利用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGAII）结合求解器CPLEX，对模型进行求解。本发明为城市电动汽车充换电基础设施建设提供理论依据和技术支撑，并有利于提高电网、微电网及充换电站运行的经济效益。

关键词：微电网构建一体化优化调度模型博弈电动汽车非支配排序遗传算法城市电动汽车风力发电功率基础设施建设风力发电电站成本模型充换电站电站优化供电成本技术支撑精英策略目标函数寿命损耗随机特性优化调度运行损耗求解器求解光伏建模鲁棒下层上层电网合作利润优化

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基于混合智能算法的多目标优化及其在厌氧氨氧化系统中应用的研究

基于混合智能算法的多目标优化及其在厌氧氨氧化系统中应用的研究

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作者：谢彬华南理工大学

学位级别：硕士

厌氧氨氧化作为一种新型的含氮废水处理技术,人们对其处理过程的反应机理、过程模拟和优化控制尚未能完全掌握。反应过程中的pH值、温度、作为基质的氨氮(NH-N)和亚硝酸盐氮(NO-N)浓度都是影响厌氧氨氧化工艺效能的重要因素。随着人们... 详细信息

厌氧氨氧化作为一种新型的含氮废水处理技术,人们对其处理过程的反应机理、过程模拟和优化控制尚未能完全掌握。反应过程中的pH值、温度、作为基质的氨氮(NH-N)和亚硝酸盐氮(NO-N)浓度都是影响厌氧氨氧化工艺效能的重要因素。随着人们对出水水质要求的日益提升,在废水处理中过程监控与控制也变得更加重要,针对厌氧氨氧化反应机理的数值模拟和性能优化受制于其生物反应过程的多重性和复杂性。近年来,硬件传感技术结合不同算法的智能控制技术为解决上述困难提供了新的思路。本文在比较全面了解当前厌氧氨氧化技术应用现状的基础上,分析了厌氧氨氧化脱氮系统中存在的多目标优化问题。结合当前热门的智能算法在废水处理领域的研究情况,以主元分析法(PCA)、负反馈神经网络(BP)、最小二乘法支持向量机(LSSVM)和快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)理论为核心,提出了应用于厌氧氨氧化脱氮系统中的基于混合智能算法的出水水质预测模型和多目标优化模型。其主要工作内容和结论如下:(1)实验室条件下利用UASB反应器,采用广州市某污水厂厌氧段污泥进行厌氧氨氧化的启动工作。通过采用人工自配废水进水方式,增加进水基质浓度和逐步缩短反应器中水力停留时间提高反应器氮负荷进行厌氧氨氧化污泥驯化工作。经过为期86天的驯化培养,反应器TN去除负荷为0.53 kg N?m?d,标志着厌氧氨氧化反应器成功启动。反应器稳定运行阶段,氨氮去除、亚硝酸盐氮去除与硝酸盐氮的生成比为1:(1.28±0.03):(0.28±0.02),反应器中氨氮和亚硝酸盐氮的去除率保持在99%和95%左右,TN去除负荷为0.90 kg N?m?d,表明反应器可维持稳定高效的脱氮性能。(2)在反应器成功启动的基础上,选取葡萄糖作为有机碳源,通过改变进水氮浓度和进水COD浓度条件,探讨不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器的运行效能。实验结果表明,在进水氨氮浓度为200mg/L,进水亚硝酸盐浓度为264mg/L左右时,在低C/N(<0.50)比条件下,反应器有较好的除氮效果,同时对水中COD的去除效果也较好;另一方面,进水pH值、基质浓度和COD浓度都是影响反应器运行效能的重要因素,反应器运行过程中出水pH值、出水硝酸盐氮、产气量等厌氧氨氧化作用中相关变量能够很好的指示反应器中厌氧氨氧化系统所处的阶段。(3)结合PCA、BP和LSSVM智能算法,构建基于PCA-BP和PCA-LSSVM的厌氧氨氧化出水水质预测模型。在利用PCA进行输入变量降维过程中,不同样本点参数个数的选择会影响到辅助变量与样本点的多元关系,进而影响到预测模型的精确度。基于BP算法和LSSVM算法的厌氧氨氧化出水水质模型能够很好的预测厌氧氨氧化出水效果,对比PCA-BP模型,基于PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化水质预测模型的平均相对百分比误差和均方根误差都更小,其模型的预测值与真实值的相关系数更高,具有更好的预测性能。(4)结合PCA-LSSVM与NSGA-II混合智能算法建立起厌氧氨氧化脱氮系统多目标优化模型。其优化结果表明,为保持厌氧氨氧化脱氮系统良好的出水效果和TN去除效果,其进水pH值应保持在7.50.52之间,进水NH-N/NO-N保持在0.62左右,进水COD/TN的比值保持在0.15左右。利用模型优化结果为进水条件进行的实验验证结果表明,该优化模型给出的进水方案具有很好的可行性,可进一步为厌氧氨氧化工艺的设计者与决策者提供指导。

关键词：混合智能算法厌氧氨氧化多目标优化神经网络最小二乘法支持向量机非支配排序遗传算法

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考虑需求侧管理的光伏微电网多目标优化调度方法

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太阳能学报 2017年第11期38卷 2972-2981页

作者：禹威威刘世林陈其工张春检测技术与节能装置安徽省重点实验室(安徽工程大学) 芜湖241004

针对考虑需求侧管理(DSM)的光伏微电网优化调度问题开展研究。首先,在对典型光伏微电网结构和运行状态进行简要分析的基础上,以系统总运行费用和储能循环电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能系统荷电状态(SOC)、负荷可转移的时间范... 详细信息

针对考虑需求侧管理(DSM)的光伏微电网优化调度问题开展研究。首先,在对典型光伏微电网结构和运行状态进行简要分析的基础上,以系统总运行费用和储能循环电量最小为目标,综合考虑功率平衡、储能系统荷电状态(SOC)、负荷可转移的时间范围等约束条件,建立在分时电价和DSM机制下的光伏微电网多目标优化模型;其次,针对模型具有多目标、多约束和非线性等特点,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的优化求解策略。最后,在Matlab平台上对不同场景下的具体算例进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度问题的多组Pareto最优解集。通过分析不同日照条件下的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。

关键词：光伏微电网需求侧管理多目标优化优化调度非支配排序遗传算法

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一种基于数据驱动的热轧板凸度预测方法

一种基于数据驱动的热轧板凸度预测方法

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作者：孙杰邓继飞魏臻单鹏飞胡耀辉彭文丁敬国张殿华 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

本发明提供一种基于数据驱动的热轧板凸度预测方法，涉及轧制过程自动控制技术领域。包括：采集带钢的生产数据并进行预处理；建立单隐层神经网络并对其进行训练，再将预处理后的生产数据输入到训练后的神经网络模型中进行预测；计算单... 详细信息

标准号: CN109558677A

本发明提供一种基于数据驱动的热轧板凸度预测方法，涉及轧制过程自动控制技术领域。包括：采集带钢的生产数据并进行预处理；建立单隐层神经网络并对其进行训练，再将预处理后的生产数据输入到训练后的神经网络模型中进行预测；计算单隐层神经网络的训练误差；编码权值和阈值；初始化种群；对种群中的个体进行非支配排序；计算提的适应度值并进行遗传操作；判断是否满足终止条件；解码权值和阈值；输出经优化的神经网络模型。本方法利用神经网络结合快速非支配排序遗传算法预测板凸度，克服热轧生产过程中参数检测困难精度差的缺陷不仅精度高，而且运算速度快，利用大量的生产过程数据通过直接在计算机上编程，即可实现投入使用，成本十分低廉。

关键词：神经网络预处理神经网络模型生产数据单隐层权值和预测种群非支配排序遗传算法生产过程数据自动控制技术运算速度快解码参数检测生产过程数据驱动遗传操作轧制过程终止条件板凸度初始化热轧板适应度带钢凸度热轧编程排序采集输出计算机优化

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基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计

基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计

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作者：匡尚奇王一名孙秀平 130000 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号

本发明公开的一种基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计，属于EUV多层膜的研发领域，该方法通过将实数编码的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)应用于具有宽入射角带宽的高反射率EUV多层膜的设计之中，以EUV多层膜的光学性能... 详细信息

标准号: CN106842562B

本发明公开的一种基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计，属于EUV多层膜的研发领域，该方法通过将实数编码的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)应用于具有宽入射角带宽的高反射率EUV多层膜的设计之中，以EUV多层膜的光学性能和膜系的主动鲁棒性作为优化的双目标，在接近双目标的Pareto前沿的非支配解集中获得一系列的多层膜膜系设计。在非支配解集中，膜厚误差灵敏度系数较小的膜系即为多层膜的鲁棒性膜系，同时，接近双目标Pareto前沿的非支配解集可清晰地表明多层膜设计的两个目标之间的制约关系。基于NSGA‑II算法的宽角度EUV多层膜的鲁棒性膜系设计有助于提高非周期复杂多层膜的镀膜成品率和降低研制成本较高的EUV多层膜的镀膜风险。

关键词：多层膜膜系鲁棒性双目标镀膜非支配排序遗传算法灵敏度系数高反射率光学性能膜厚误差实数编码遗传算法成品率非周期入射角算法研发双目带宽清晰制约应用优化

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悬架K&C特性对操纵稳定性影响分析及前悬架结构优化

悬架K&C特性对操纵稳定性影响分析及前悬架结构优化

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作者：高金良江苏大学

学位级别：硕士

底盘系统的设计与开发是汽车正向开发的重要内容,悬架K&C特性作为整车性能与底盘关键零部件的桥梁,对悬架K&C特性的研究以及悬架系统的正向开发已经成为底盘研究的重要课题。本文以某款国产车的前麦弗逊悬架为研究对象,从以下... 详细信息

底盘系统的设计与开发是汽车正向开发的重要内容,悬架K&C特性作为整车性能与底盘关键零部件的桥梁,对悬架K&C特性的研究以及悬架系统的正向开发已经成为底盘研究的重要课题。本文以某款国产车的前麦弗逊悬架为研究对象,从以下几个方面进行研究工作:首先,介绍了悬架K&C特性的国内外研究现状,详细阐述了悬架K&C特性的定义及评价悬架K&C特性的基本参数,定性分析悬架K特性和C特性对整车性能的影响。介绍虚拟样机技术在悬架仿真上的应用,以及悬架K&C试验台架的发展情况。其次,建立考虑侧倾转向和侧倾外倾的转向盘输入下的三自由度车辆模型,分析侧倾转向和侧倾外倾对稳态转向的影响。阐述CarSim软件整车建模流程,通过CarSim建立整车参数化模型,探明悬架K&C特性对瞬态操纵稳定性的影响并进行效果分析。最后,本文针对底盘正向开发流程采用分段设计思路,即优化悬架特性和悬架结构。在优化悬架特性方面,运用Isight集成CarSim和Matlab,以操纵稳定性客观评价指标为目标对汽车悬架K&C特性进行优化,获取目标K&C特性,为下文的悬架结构优化奠定基础。在优化悬架结构方面,采用ADAMS/Insight对硬点坐标进行灵敏度分析,选取适当的设计变量以提高优化效率,运用多体动力学ADAMS/Car建立前悬架模型进行仿真分析以获取样本,采用广义回归神经网络模型(GRNN)对硬点坐标与悬架K&C特性之间的非线性关系进行数学建模,结合非支配排序遗传算法(NSGA2),对悬架结构进行优化。结果表明,优化后的悬架K&C特性变动范围明显减小,且更加贴近目标K&C特性。

关键词：悬架K&C特性操纵稳定性广义回归神经网络非支配排序遗传算法

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一种供热锅炉集群优化运行方法

一种供热锅炉集群优化运行方法

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作者：陈孝武于春娣钟崴吴燕玲 213022 江苏省常州市新北区河海中路85号

本发明涉及一种供热锅炉集群优化运行方法及系统，本供热锅炉集群优化运行方法包括：步骤S1，建立锅炉集群中各锅炉的特性模型；以及步骤S2，计算锅炉集群的负荷分配；本发明的供热锅炉集群优化运行方法及系统采用模糊聚类(FCM)数据分... 详细信息

标准号: CN105868867B

本发明涉及一种供热锅炉集群优化运行方法及系统，本供热锅炉集群优化运行方法包括：步骤S1，建立锅炉集群中各锅炉的特性模型；以及步骤S2，计算锅炉集群的负荷分配；本发明的供热锅炉集群优化运行方法及系统采用模糊聚类(FCM)数据分析方法，对每台锅炉的大量历史数据进行分析，获得不同锅炉在负荷和运行条件不同的条件下，燃料的消耗和污染物排放特性，从而建立了锅炉特性的模型；然后利用非支配排序遗传算法(NSGA)求解热源厂锅炉组合多目标优化问题，优化了热水生产负荷分配，降低燃料消耗和污染物的排放。

关键词：集群锅炉供热锅炉优化运行负荷分配非支配排序遗传算法多目标优化污染物排放锅炉特性历史数据模糊聚类燃料消耗热水生产数据分析特性模型运行条件热源厂求解污染物燃料消耗排放优化分析

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计及失负荷风险的多端智能软开关优化配置方法及系统

计及失负荷风险的多端智能软开关优化配置方法及系统

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作者：刘文霞方正王晗钰王志强 102206 北京市昌平区北农路2号

本发明公开了一种计及失负荷风险的多端智能软开关优化配置方法及系统，多端智能软开关优化配置方法包括：步骤S1：基于所述生产要素数据通过DEA和IDEA法构建重要用户停电损失模型，获得重要用户的停电损失；步骤S2：基于SOP的内部结构... 详细信息

标准号: CN110414810A

本发明公开了一种计及失负荷风险的多端智能软开关优化配置方法及系统，多端智能软开关优化配置方法包括：步骤S1：基于所述生产要素数据通过DEA和IDEA法构建重要用户停电损失模型，获得重要用户的停电损失；步骤S2：基于SOP的内部结构，构建多状态可靠性模型，通过快速失负荷风险计算方法获得SOP不同状态下用户的失负荷风险；步骤S3：建立计及重要用户失负荷风险的SOP双层规划模型，并采用基于非支配排序遗传算法的多目标进化算法和锥规划相结合的混合优化算法对SOP双层规划模型进行求解，获得考虑失负荷风险与运行经济性的最佳决策方案。

关键词：重要用户规划模型停电损失优化配置软开关构建非支配排序遗传算法多目标进化算法混合优化算法可靠性模型运行经济性风险计算数据通过智能多状态求解决策规划

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一种区域经济部门配水均衡方法及系统

一种区域经济部门配水均衡方法及系统

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作者：王煜周翔南武见李克飞尚文绣方洪斌毕黎明蒋桂芹明广辉刘娟 450000 河南省郑州市金水路109号

本发明公开了一种区域经济部门配水均衡方法及系统。所述方法包括：获取各用水主体的供需分析数据；依据供需分析数据构建区域价值目标函数；依据供需分析数据和区域价值目标函数构建区域用水公平度目标函数；采用区域价值目标函数和区... 详细信息

标准号: CN109784582A

本发明公开了一种区域经济部门配水均衡方法及系统。所述方法包括：获取各用水主体的供需分析数据；依据供需分析数据构建区域价值目标函数；依据供需分析数据和区域价值目标函数构建区域用水公平度目标函数；采用区域价值目标函数和区域用水公平度目标函数构建区域经济部门配水均衡优化模型；采用带精英策略的非支配排序遗传算法对区域经济部门配水均衡优化模型进行优化求解，得到最优策略；依据最优策略实现区域经济部门水资源配置结果的空间展布。本发明能够优化协调各产业间的用水量，实现各行业间的用水均衡，合理配置水量，为水管理部门合理安排用水计划提供重要支撑。

关键词：区域经济分析数据目标函数配水均衡目标函数构建区域用水优化模型最优策略非支配排序遗传算法水资源配置精英策略空间展布用水计划优化求解重要支撑水管理构建用水量配置优化协调

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非均衡医学数据的特征选择与分类

非均衡医学数据的特征选择与分类

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作者：李硕浙江大学

学位级别：硕士

对于非均衡医学数据的分类问题,由于各类别所含样本的数目相差悬殊,导致少数类样本被误分类的比例远大于多数类,因而传统的分类算法所建立的模型一般无法满足分类性能的要求。从数据维度和特征属性的角度,高维连续非均衡数据包含大量无... 详细信息

对于非均衡医学数据的分类问题,由于各类别所含样本的数目相差悬殊,导致少数类样本被误分类的比例远大于多数类,因而传统的分类算法所建立的模型一般无法满足分类性能的要求。从数据维度和特征属性的角度,高维连续非均衡数据包含大量无关和冗余特征,易导致维度灾难及过拟合,降低学习算法性能;某些低维离散非均衡数据则存在特征与类别相关性不强及特征稀疏程度较大等问题。本论文采用特征选择方法解决非均衡医学数据的分类问题,在保证模型预测性能的前提下,找出与非均衡数据分类最相关且冗余度最小的特征子集,本文的主要研究内容如下:1.对于高维连续非均衡的基因表达数据,提出了一种基于改进ReliefF和支持向量机递归特征消除算法（SVM-RFE）的非均衡特征选择方法。首先使用改进ReliefF算法剔除无关特征,筛选有利于预测少数类的特征;再使用SVM-RFE进一步搜索最优特征子集,并建立分类预测模型;最后,利用KentRidge生物医学数据集,与 All-SVM、ReliefF-SVM、ReliefFM-SVM 及 SVM-RFE 模型进行对比,实验结果验证了所提方法的有效性。2.对于高维连续非均衡的基因表达数据,提出了一种基于多目标优化的非均衡特征选择方法。首先,以SVM作为分类模型,使用改进ReliefF做特征初选;再将特征选择描述成一个多目标优化（MOP）问题,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）,同时优化模型预测性能和特征子集规模,得到一系列Pareto最优特征子集;最后,利用KentRidge数据集,与ReliefFM-All-SVM和ReliefFM+SVM-RFE模型进行对比,结果表明了所提方法的有效性和可靠性。3.对于颈动脉内膜剥脱术（CEA）术后脑过度灌注综合征（CHS）数据集,由于数据严重非均衡及特征稀疏程度较大,以上方法难以将少数类识别出来。针对此类问题,本文提出利用卡方统计进行特征选择,之后在算法层面采用异常检测和代价敏感方法,在数据层面采用重采样技术和集成技术,进而分别建立非均衡分类模型的技术路线,实验结果表明所提方法在处理此类数据时具有良好的分类性能。

关键词：非均衡分类特征选择支持向量机递归特征消除 ReliefF算法多目标优化非支配排序遗传算法

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