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基于FOA优化PID参数的永磁同步电机转速控制 被引量：1
1
作者 王萍 《微特电机》 2024年第8期58-62,67,共6页
为提高永磁同步电机转速控制的效果,提出一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)优化比例积分微分控制(proportional-integral-derivative control)的方法。其中,以PMSM调速系统为背景,构建调速系统的PID方法,然... 为提高永磁同步电机转速控制的效果,提出一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)优化比例积分微分控制(proportional-integral-derivative control)的方法。其中,以PMSM调速系统为背景,构建调速系统的PID方法,然后构建FOA优化PID参数的PID控制器,以实现永磁同步电机转速系统的自适应控制。仿真结果表明,FOA-PID方法具有响应速度快、超调小、抗干扰能力和速度调节能力强的特点,在固定负载改变转速条件下,仅需0.02 s即可达到稳定状态,有效改善了永磁同步电机转速控制系统的控制性能;相较于标准PID和RBF-PID方法,FOA-PID方法在正向起动转速情况下的超调量为1.36%,分别低5.73%和1.12%;在负向起动转速情况下,FOA-PID方法的最大超调量为0.56%,分别低15.13%和8.22%。由此得出,本FOA-PID方法可行,具有一定的优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 转速控制 PID控制 果蝇优化算法 超调量
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基于K-近邻与FOA改进聚类的数据异常分析模型及用电行为分析 被引量：2
2
作者 周伟 牛誉蓉 《成都工业学院学报》 2024年第5期11-16,共6页
对隐藏在大数据中的信息进行深层挖掘时,由于存在数据来源、统计口径、人员输入、行为异常等方面的问题,可能出现异常数据。针对此类问题,首先利用离散小波变换进行多尺度分解,然后采用K-近邻思想对局部区域的密度、距离重新定义,来提... 对隐藏在大数据中的信息进行深层挖掘时,由于存在数据来源、统计口径、人员输入、行为异常等方面的问题,可能出现异常数据。针对此类问题,首先利用离散小波变换进行多尺度分解,然后采用K-近邻思想对局部区域的密度、距离重新定义,来提高对异常值的识别精度;最后结合改进的果蝇优化算法,对密度峰值聚类算法中的截断距离进行优化,提出基于K-近邻与改进果蝇优化的密度峰值聚类异常分析模型。从异常值检测角度进行仿真实验分析,根据用户数据多时间尺度特征,对不同时间尺度的复合数据进行聚类,对用电行为进行分析;选择多种标准测试函数,对基于知识学习的改进果蝇优化算法性能进行对比研究。结果显示,基于K-近邻的算法能够将变压器中不同于正常运行模式的少数异常曲线及单个用户的异常用电模式检测出来,其有效性得到了验证。在基于知识学习的改进果蝇优化算法中,随着果蝇个体数量增加其寻优能力也得到提高。 展开更多
关键词 异常值检测 果蝇优化算法 K-近邻算法 峰值聚类算法 用电行为
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基于FOA-BP-AdaBoost的大坝变形预测模型及应用
3
作者 王凯 李鸳承 +3 位作者 范亚军 何广焕 蒙金龙 赵磊 《红水河》 2024年第2期1-5,共5页
为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位... 为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位量化对比。结果表明:强预测模型集齐了果蝇算法全局优化、BP神经网络局部寻优和AdaBoost“优中选优”的特点,最大程度优化了预测效果;实例应用证实了FOA-BP-AdaBoost模型在大坝变形预测领域的准确性和有效性。该模型已成功应用于工程实例,可为类似工程提供参考。 展开更多
关键词 大坝 变形监测 foa-BP-AdaBoost模型 强预测模型 果蝇优化算法 BP神经网络
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基于动态FOA优化RBF神经网络的综合能源系统负荷预测
4
作者 黄文静 吴蔚 《河北电力技术》 2024年第2期8-11,17,共5页
综合能源系统多元负荷预测是有效提升能源利用效率、降低用能成本的主要途径之一。针对综合能源系统数据繁杂、不易预测的问题,首先引入动态FOA算法优化RBF神经网络,帮助RBF神经网络寻优;其次运用Lasso原理对气象因素进行选择,将负荷数... 综合能源系统多元负荷预测是有效提升能源利用效率、降低用能成本的主要途径之一。针对综合能源系统数据繁杂、不易预测的问题,首先引入动态FOA算法优化RBF神经网络,帮助RBF神经网络寻优;其次运用Lasso原理对气象因素进行选择,将负荷数据及气象因素输入到动态FOA优化后的RBF神经网络;最后对北方某园区进行综合能源系统负荷预测,并与BP神经网络进行对比验证。预测结果表明,采用该方法进行负荷预测能有效改善预测效果,保障了区域综合能源系统的优化运行。 展开更多
关键词 综合能源 负荷预测 RBF神经网络 foa算法
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基于CIFE-FOA-DELM的SCR脱硝入口NO_(x)浓度预测方法研究 被引量：3
5
作者 董威 林子杰 王雅昀 《电力科技与环保》 2024年第3期313-320,共8页
针对脱硝入口NO_(x)浓度监测值作为脱硝前馈输入导致的喷氨控制滞后问题,提出了基于炉膛参数的脱硝入口NO_(x)浓度CIFE-FOA-DELM预测方法。采用互信息特征选择方法进行预测模型的特征变量筛选;引入经果蝇寻优算法优化的深度极限学习建立... 针对脱硝入口NO_(x)浓度监测值作为脱硝前馈输入导致的喷氨控制滞后问题,提出了基于炉膛参数的脱硝入口NO_(x)浓度CIFE-FOA-DELM预测方法。采用互信息特征选择方法进行预测模型的特征变量筛选;引入经果蝇寻优算法优化的深度极限学习建立NO_(x)浓度预测模型;并利用某660 MW火电机组历史运行数据进行模型验证,与反向传播、支持向量机、深度极限学习机、FOA-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:CIFE-FOA-DELM预测方法具备更高的预测精度,平均绝对百分比误差SMAPE、均方根误差SRMSE、拟合优度R2分别为0.261%、1.384、0.965。与CEMS监测数据对比,脱硝入口NO_(x)浓度预测值提前了180 s,有利于解决喷氨控制滞后问题。 展开更多
关键词 SCR 脱硝入口NO_(x)浓度 CIFE-foa-DELM 互信息特征选择 果蝇优化算法 深度极限学习机 喷氨控制
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基于改进的FOA-SVM导水裂隙带高度预测研究 被引量：33
6
作者 张宏伟 朱志洁 +1 位作者 霍丙杰 宋卫华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期9-14,共6页
为准确预测导水裂隙带高度,提出一种新的预测方法。在对部分矿井的导水裂隙带发育情况统计分析的基础上,应用支持向量机(SVM)建立导水裂隙带高度预计模型。采用改进的果蝇优化算法(FOA)优化参数,避免SVM的参数选取对预测准确性的影响。... 为准确预测导水裂隙带高度,提出一种新的预测方法。在对部分矿井的导水裂隙带发育情况统计分析的基础上,应用支持向量机(SVM)建立导水裂隙带高度预计模型。采用改进的果蝇优化算法(FOA)优化参数,避免SVM的参数选取对预测准确性的影响。选取统计样本,检验该模型的预测性能。并将该模型的预测结果与未改进的3种方法(FOA优化的SVM、遗传算法(GA)优化的SVM和粒子群算法(PSO)优化的SVM模型)分别进行比较。结果表明:改进的FOA-SVM模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,能够相对准确、高效地预测导水裂隙带高度。 展开更多
关键词 导水裂隙带 支持向量机(SVM) 果蝇优化算法(foa) 回归 仿真预测
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基于FOA的叠前反演方法 被引量：4
7
作者 窦玉坛 史松群 刘化清 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期948-953,1016+851,共6页
本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区... 本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区实际二维数据,能够快速得到较稳定可靠的弹性反演参数,表明文中方法能够用于指示气层的横向变化。 展开更多
关键词 foa非线性 叠前反演 ZOEPPRITZ方程 全局优化
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基于ELM和FOA的股票价格预测 被引量：7
8
作者 李栋 张文宇 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期14-18,32,共6页
针对股票价格预测中应用极限学习机预测存在稳定性不理想的问题,提出了一种改进果蝇优化极限学习机(IFOA-ELM)预测模型的算法。在该算法中,果蝇群通过不断调整群半径来优化ELM的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值,并以优化后的结果为... 针对股票价格预测中应用极限学习机预测存在稳定性不理想的问题,提出了一种改进果蝇优化极限学习机(IFOA-ELM)预测模型的算法。在该算法中,果蝇群通过不断调整群半径来优化ELM的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值,并以优化后的结果为基础,构建ELM预测模型。将IFOA-ELM模型用于股票价格预测。实验表明,与ELM和FOA-ELM相比,IFOA-ELM在股票价格预测中具有更高的预测精度和更好的稳定性。 展开更多
关键词 股票价格 预测 果蝇优化算法 极限学习机
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基于改进深度稀疏自编码器及FOA-ELM的电力负荷预测 被引量：28
9
作者 张淑清 要俊波 +2 位作者 张立国 姜安琦 穆勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期49-57,共9页
智能电网的发展使得电网获取的数据逐渐增多,为了从多维大数据中获取有用信息并对短期内电力负荷进行准确的预测,提出了一种基于改进的深度稀疏自编码器(IDSAE)降维及果蝇优化算法(FOA)优化极限学习机(ELM)的短期电力负荷预测方法。将L... 智能电网的发展使得电网获取的数据逐渐增多,为了从多维大数据中获取有用信息并对短期内电力负荷进行准确的预测,提出了一种基于改进的深度稀疏自编码器(IDSAE)降维及果蝇优化算法(FOA)优化极限学习机(ELM)的短期电力负荷预测方法。将L1正则化加入到深度稀疏自编码器(DSAE)中能够诱导出更好的稀疏性,用IDSAE对影响电力负荷预测精度的高维数据进行特征降维,消除了指标间的多重共线性,实现高维数据向低维空间的压缩编码。采用FOA优化算法优化ELM的权值和阈值,得到最优值,能够克服因极限学习机随机选择权值和阈值导致预测精度低的缺点。首先将气象因素通过IDSAE降维,得到稀疏后的综合气象因素特征指标,协同电力负荷数据作为FOA优化的ELM预测模型的输入向量进行电力负荷预测。通过与DSAE-FOAELM、DSAE-ELM和IDSAE-ELM等模型的对比实验,证明了提出的预测模型能有效提高预测精度,经计算得出预测精度提升大约8%。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 深度稀疏自编码器(DSAE) 降维 果蝇优化算法 极限学习机
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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测 被引量：19
10
作者 吴庆伟 王金龙 张平 《腐蚀与防护》 北大核心 2017年第9期732-736,共5页
针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模... 针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。 展开更多
关键词 管道内腐蚀速率 支持向量机SVM 果蝇算法foa 多元统计分析
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FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用 被引量：2
11
作者 肖正安 罗海峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期219-222,245,共5页
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音... 信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。 展开更多
关键词 拉凡格氏算法 果蝇优化算法 粒子群优化算法 稀疏分解
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基于FOA-ELM的客户基金购买行为预测仿真 被引量：5
12
作者 李栋 张文宇 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第6期233-237,共5页
在客户基金购买行为预测问题的研究中,分析和预测客户基金购买行为对于基金销售公司而言具有非常重要的经济意义。针对客户基金购买行为预测中应用极限学习机预测存在精度不理想的问题,提出果蝇优化极限学习机预测方法。在上述方法中,... 在客户基金购买行为预测问题的研究中,分析和预测客户基金购买行为对于基金销售公司而言具有非常重要的经济意义。针对客户基金购买行为预测中应用极限学习机预测存在精度不理想的问题,提出果蝇优化极限学习机预测方法。在上述方法中,果蝇优化算法不断优化极限学习机的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值,并以优化后的结果为基础,构建极限学习机预测模型,并将预测模型用于顾客基金交易预测。仿真结果表明,与极限学习机、灰色神经网络以及果蝇优化灰色神经网络等方法相比,改进的果蝇优化极限学习机在顾客基金交易预测中具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 基金 购买行为 预测 果蝇优化算法 极限学习机
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基于因果时序网络的FOA-GRNN电网故障诊断方法 被引量：6
13
作者 薛毓强 李宗辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第11期72-77,共6页
针对电网故障诊断过程常受到警报信息畸变以及保护设备误动或拒动等不确定因素的影响而导致误诊断的问题,提出了基于时序网络的果蝇优化算法-广义回归神经网络电网故障诊断方法。利用系统保护与设备之间存在的时序逻辑关系,对获得的电... 针对电网故障诊断过程常受到警报信息畸变以及保护设备误动或拒动等不确定因素的影响而导致误诊断的问题,提出了基于时序网络的果蝇优化算法-广义回归神经网络电网故障诊断方法。利用系统保护与设备之间存在的时序逻辑关系,对获得的电网故障警报信息甄别后再进行故障诊断。算例分析及测试结果说明,所提方法能够准确地实现电网的故障诊断,并适应电网拓扑结构的变化。 展开更多
关键词 电力系统 因果网络 神经网络 果蝇优化算法 广义回归神经网络
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语音信号稀疏分解的FOA实现 被引量：7
14
作者 肖正安 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期232-234,共3页
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。利用果蝇优化算法实现快速寻找匹配追踪(MP)过程每一步的最优原子,大大提高了语音信号稀疏分解的速度,算法的有效性为实验结果所证实。
关键词 语音信号 稀疏分解 匹配追踪 果蝇优化算法
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基于MUSIC与FOA的异步电动机转子断条故障检测 被引量：1
15
作者 史丽萍 吴文军 +1 位作者 马晓伟 张玉鸿 《微特电机》 北大核心 2017年第8期45-48,60,共5页
为了更加准确和快速检测异步电动机转子断条特征分量的频率和幅值,通过结合多重信号分类(MUSIC)与果蝇优化算法(FOA)并将其用于异步电机转子断条故障检测。作为一种具有高频率分辨力的谱估计技术,MUSIC能够快速而准确地检测边频以及基... 为了更加准确和快速检测异步电动机转子断条特征分量的频率和幅值,通过结合多重信号分类(MUSIC)与果蝇优化算法(FOA)并将其用于异步电机转子断条故障检测。作为一种具有高频率分辨力的谱估计技术,MUSIC能够快速而准确地检测边频以及基频分量的频率大小,即使对于短时采样信号也有良好的性能。然而,MUSIC虽是提取信号频率的有效工具,却没有能力计算各个分量的幅值和相位。因此,该文引入FOA以确定各个分量的幅值和相位,结果表明性能良好。通过仿真和实验验证了基于MUSIC与FOA的异步电动机转子断条故障检测方法的有效性。 展开更多
关键词 异步电动机 转子断条 多重信号分类 果蝇优化算法
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基于优化FOA-BPNN模型的脱贫时间预测 被引量：1
16
作者 朱容波 张静静 +2 位作者 李媛丽 海梦婕 王德军 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第4期109-114,共6页
针对精准扶贫缺乏有效的分析模型对扶贫的成效与脱贫时间进行准确刻画与定量分析问题,提出了基于FOA-BPNN贫困户脱贫时间预测模型.针对BP神经网络模型可能陷入局部最小的缺陷,引入果蝇优化算法,以BP神经网络的预测误差作为适应度值,寻... 针对精准扶贫缺乏有效的分析模型对扶贫的成效与脱贫时间进行准确刻画与定量分析问题,提出了基于FOA-BPNN贫困户脱贫时间预测模型.针对BP神经网络模型可能陷入局部最小的缺陷,引入果蝇优化算法,以BP神经网络的预测误差作为适应度值,寻找最优的BP神经网络参数值,提高参数精度.由于标准果蝇优化算法的搜索半径固定,可能导致后期局部寻优性能弱,提出了一种动态步长变更策略的DSFOA-BPNN模型,通过引入变速因子与种群密度,将动态步长FOA算法与传统误差反向传播神经网络(BPNN)结合,提高模型预测时间精度.在湖北省某贫困地区50000条扶贫数据的基础上,通过实验表明:与BPNN和FOA-BPNN模型相比,提出的DSFOA-BPNN模型预测精度分别提高了44%和11%.增量实验表明:提出的DSFOA-BPNN模型更适用于精度预测. 展开更多
关键词 精准扶贫 果蝇优化算法 脱贫时间预测 BP神经网络
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基于WPT和FOAGRNN的模拟电路故障诊断 被引量：5
17
作者 郭庆 张文斌 苏海涛 《计算机仿真》 北大核心 2020年第1期355-359,共5页
为提高对模拟电路故障模式的准确分类和减少网络模型的训练时间,提出基于小波包变换(WPT)和果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的模拟电路故障诊断方法。首先采用小波包变换提取电路优质故障特征,以减少网络训练时间,然后建立GRN... 为提高对模拟电路故障模式的准确分类和减少网络模型的训练时间,提出基于小波包变换(WPT)和果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的模拟电路故障诊断方法。首先采用小波包变换提取电路优质故障特征,以减少网络训练时间,然后建立GRNN网络模型,选择FOA算法优化GRNN网络参数,构建最优模型对电路故障特征进行训练测试,最后采用仿真测试其性能。实验结果表明,FOA算法有效提高诊断模型训练效率,相比于其它电路故障诊断模型,FOAGRNN模型具有更高的诊断率和优越性。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 广义回归神经网络 小波包变换 故障诊断 模拟电路
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基于改进FOA-SVR的电网工程概算预测研究 被引量：4
18
作者 陈悦华 李帅莹 刘文路 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 2022年第2期232-238,共7页
为减少电网工程概算对于工程数据的依赖性并提高预测精度,构建了用于电网工程概算预测的改进FOA-SVR模型。通过灰色关联法进行工程样本数据筛选,将筛选后的数据导入SVR训练,并在标准FOA和自适应FOA的基础上,设置局部最优解跳出机制和飞... 为减少电网工程概算对于工程数据的依赖性并提高预测精度,构建了用于电网工程概算预测的改进FOA-SVR模型。通过灰色关联法进行工程样本数据筛选,将筛选后的数据导入SVR训练,并在标准FOA和自适应FOA的基础上,设置局部最优解跳出机制和飞行步长收敛模式,提出一种全局寻优能力和收敛效率均较高的改进FOA算法,寻找合适参数优化SVR模型。以某电力设计院2020年的30个电网工程架空线路为样本进行模型训练与概算预测,多次测试发现,模型能够稳定输出高精度的预测结果,且改进FOA算法参数寻优的效率较高,为电网工程概算的自动化计算和FOA算法的参数寻优应用提供了一定参考。 展开更多
关键词 foa SVR 造价预测 算法优化 电网工程
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基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测 被引量：3
19
作者 田丽 凤志民 刘世林 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第11期1632-1638,共7页
为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法... 为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。首先,运用CEEMD算法把风电功率序列分解为若干个分量,并用PSR算法来确定LSSVM建模过程中各个分量的输入和输出;然后,采用FOA算法优化LSSVM建模中的参数,并用训练好的LSSVM对各个分量进行单独预测;最后,用某风电场的实测数据对该组合预测方法进行验证。结果表明,与单独的LSSVM方法和FOA-LSSVM方法预测结果相比,建立的组合模型预测方法精度更高,对风电功率的短期预测更为有效和适用。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 相空间重构 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机
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基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电策略 被引量：1
20
作者 舒征宇 刘文灿 +2 位作者 李黄强 王灿 姚钦 《电力工程技术》 北大核心 2025年第3期179-187,共9页
随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性... 随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性,无差别对待电动汽车的充放电调度,只会徒增电网侧的供电压力。为解决此类问题,文中首先在合作博弈的框架下,考虑电动汽车代理商与电动汽车用户之间的博弈关系,提出电价指导用户充电选择的电动汽车充电调度优化方法,并搭建电动汽车的动态分时优化充放电仿真模型。然后,在求解过程中,利用改进的果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对电动汽车充电时段进行规划。最后,通过算例仿真分析验证该策略的可行性与经济性。与现有的固定电价策略相比,所提策略不仅可以有效减小电网负荷的峰谷差,避免负荷“新高峰”,而且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。 展开更多
关键词 充电选择 有序充放电 改进的果蝇优化算法(foa) 动态分时电价 合作博弈收益 削峰填谷
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