现有电力负荷预测方法面临诸多挑战,尤其是在考虑气象因素对负荷波动的影响时,传统方法往往忽视气象特征与负荷之间复杂的非线性关系,导致预测精度不足。对此文中提出一种基于气象相似日修正(meteorological similar day correction,MS...现有电力负荷预测方法面临诸多挑战,尤其是在考虑气象因素对负荷波动的影响时,传统方法往往忽视气象特征与负荷之间复杂的非线性关系,导致预测精度不足。对此文中提出一种基于气象相似日修正(meteorological similar day correction,MSDC)和改进鹦鹉优化(improved parrot optimizer,IPO)线性分解(decomposition-based linear,DLinear)的日前电力负荷预测模型。首先运用Logistic映射、自适应变异策略、螺旋波动搜索IPO对DLinear超参数进行优化,然后由DLinear提取数据的周期性和趋势性特征,最后通过比对气象特征欧氏距离修正负荷预测值,形成基于IPO-DLinear-MSDC的日前电力负荷预测模型。采用2024年6月至10月湖南株洲地区总电力负荷数据集进行仿真分析,IPO-DLinear-MSDC模型的输出平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数R2分别为4.67%、0.833,相较于IPO-DLinear与PO-DLinear模型,MAPE分别下降了0.83个百分点、1.43个百分点,R2分别提升了0.074、0.125。展开更多
针对砂型铸造生产,以最小化最大完工时间为目标,构建考虑工人学习效应的柔性作业车间调度模型。提出了一种两阶段超启发鳑鲏鱼优化(bitterling fish optimization,BFO)算法,高级阶段使用差分进化算法选择不同混沌映射方式、反向学习方...针对砂型铸造生产,以最小化最大完工时间为目标,构建考虑工人学习效应的柔性作业车间调度模型。提出了一种两阶段超启发鳑鲏鱼优化(bitterling fish optimization,BFO)算法,高级阶段使用差分进化算法选择不同混沌映射方式、反向学习方法及应用反向学习方法的种群比率的最佳组合,低级阶段在BFO算法的初始化阶段采用高级阶段选出的最佳组合,并选择不同的邻域搜索策略进行局部搜索。将所提出的算法在基准实例和实际问题上进行了实验,实验结果表明,两阶段超启发BFO算法在求解柔性作业调度问题上具有优异的性能。展开更多
为解决现有民用航空器适航规章对氢能源动力飞机的设计特征存在潜在适用性差异和覆盖性不全问题,对氢能源动力飞机适航基础分析。首先,以民用航空正常类飞机适航规章为基础,运用基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MB...为解决现有民用航空器适航规章对氢能源动力飞机的设计特征存在潜在适用性差异和覆盖性不全问题,对氢能源动力飞机适航基础分析。首先,以民用航空正常类飞机适航规章为基础,运用基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)方法,利用系统建模语言构建了适航条款自动化分析框架。然后,基于给定的适航条款适用性分析准则与流程,对3类不同氢能源飞机进行了架构分析与适航需求对比。研究结果表明,MBSE方法能够为氢能源动力飞机的设计和适航审定提供有效的决策支持,提升审定效率。所提方法可以兼顾优先性、一致性和正确性,确保适用性判断准确可靠,避免经验判断误差。展开更多
文摘现有电力负荷预测方法面临诸多挑战,尤其是在考虑气象因素对负荷波动的影响时,传统方法往往忽视气象特征与负荷之间复杂的非线性关系,导致预测精度不足。对此文中提出一种基于气象相似日修正(meteorological similar day correction,MSDC)和改进鹦鹉优化(improved parrot optimizer,IPO)线性分解(decomposition-based linear,DLinear)的日前电力负荷预测模型。首先运用Logistic映射、自适应变异策略、螺旋波动搜索IPO对DLinear超参数进行优化,然后由DLinear提取数据的周期性和趋势性特征,最后通过比对气象特征欧氏距离修正负荷预测值,形成基于IPO-DLinear-MSDC的日前电力负荷预测模型。采用2024年6月至10月湖南株洲地区总电力负荷数据集进行仿真分析,IPO-DLinear-MSDC模型的输出平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数R2分别为4.67%、0.833,相较于IPO-DLinear与PO-DLinear模型,MAPE分别下降了0.83个百分点、1.43个百分点,R2分别提升了0.074、0.125。
文摘针对砂型铸造生产,以最小化最大完工时间为目标,构建考虑工人学习效应的柔性作业车间调度模型。提出了一种两阶段超启发鳑鲏鱼优化(bitterling fish optimization,BFO)算法,高级阶段使用差分进化算法选择不同混沌映射方式、反向学习方法及应用反向学习方法的种群比率的最佳组合,低级阶段在BFO算法的初始化阶段采用高级阶段选出的最佳组合,并选择不同的邻域搜索策略进行局部搜索。将所提出的算法在基准实例和实际问题上进行了实验,实验结果表明,两阶段超启发BFO算法在求解柔性作业调度问题上具有优异的性能。
文摘为解决现有民用航空器适航规章对氢能源动力飞机的设计特征存在潜在适用性差异和覆盖性不全问题,对氢能源动力飞机适航基础分析。首先,以民用航空正常类飞机适航规章为基础,运用基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)方法,利用系统建模语言构建了适航条款自动化分析框架。然后,基于给定的适航条款适用性分析准则与流程,对3类不同氢能源飞机进行了架构分析与适航需求对比。研究结果表明,MBSE方法能够为氢能源动力飞机的设计和适航审定提供有效的决策支持,提升审定效率。所提方法可以兼顾优先性、一致性和正确性,确保适用性判断准确可靠,避免经验判断误差。
