【摘 要】
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为增强风光柴储多能互益微网运行稳定性、降低运行成本,并解决传统微网优化多目标决策随机性大、收敛慢及精度低等问题,提出一种双种群模糊粒子动态优化多能互益微网方法.首先从微网系统可靠性、经济运行性和环保性角度建立多能互益优化模型.然后依据模糊理论对多目标决策函数进行动态优化,避免人为设置权重因素,其中采用双种群惯性权重线性下降粒子分别针对传统粒子群算法中收敛速度慢及易陷入局部最优情况进行改进.算例对比表明,该方法在优化结果合理性及优化效率上均更优,为用户电力增容提供一种安全、经济、环保的策略,具有较好的工程实
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院 上海200093
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为增强风光柴储多能互益微网运行稳定性、降低运行成本,并解决传统微网优化多目标决策随机性大、收敛慢及精度低等问题,提出一种双种群模糊粒子动态优化多能互益微网方法.首先从微网系统可靠性、经济运行性和环保性角度建立多能互益优化模型.然后依据模糊理论对多目标决策函数进行动态优化,避免人为设置权重因素,其中采用双种群惯性权重线性下降粒子分别针对传统粒子群算法中收敛速度慢及易陷入局部最优情况进行改进.算例对比表明,该方法在优化结果合理性及优化效率上均更优,为用户电力增容提供一种安全、经济、环保的策略,具有较好的工程实用性.
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锂离子电池作为一种高效的储能元件,被广泛应用到生产生活的各个领域,其健康状态事关系统的安全性,受到越来越多的重视.基于粒子群优化算法,优化了具有注意力机制的双向长短期记忆网络,实现了锂离子电池的健康评估.首先,考虑到锂电池数据的时序特征,采取了一种双向长短期记忆网络提高预测效果,并且引入注意力机制解决信息过载问题,提高任务处理的效率和准确性.接着,利用粒子群优化算法优化网络模型结构的参数,获得高效的锂电池健康状态估计.最后,引入NASA锂离子电池数据集.实验结果验证了所提方法的有效性.
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