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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
1
作者 潘鹏程 荣梦杰 +1 位作者 香静 徐恒山 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化... 针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 交直流混合微网 经济性 环保性 改进粒子群优化算法 改进天牛须搜索算法 运行优化
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基于IBAS-PID的水下阀门电机智能控制方法
2
作者 韩云峰 张纪亚 +1 位作者 魏娟 郝富强 《自动化与仪表》 2024年第12期32-36,共5页
为提高水下阀门电机在复杂水下环境中的精准控制能力,保证水下阀门的高效可靠运作,提出一种基于IBAS-PID的水下阀门电机智能控制方法。通过对水下阀门电机不同布置结构的优缺点分析,确定采用并联布置结构提高水下阀门电机的可用性以及... 为提高水下阀门电机在复杂水下环境中的精准控制能力,保证水下阀门的高效可靠运作,提出一种基于IBAS-PID的水下阀门电机智能控制方法。通过对水下阀门电机不同布置结构的优缺点分析,确定采用并联布置结构提高水下阀门电机的可用性以及可靠性;针对传统的PID控制参数整定方法存在的不足,通过改进的天牛须搜索算法(IBAS)进行PID参数整定优化,以期提高水下阀门电机的整体控制性能。设计针对水下阀门电机性能测试的仿真实验,实验结果表明基于IBAS-PID的水下阀门电机智能控制方法相比基于遗传算法的PID参数整定方式以及模糊PID控制方法的响应时间更短,控制精度更高,同时在扰动条件下,具备更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 改进天牛须搜索算法 PID参数整定 水下阀门电机 并联布置 智能控制
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基于PCA-IBAS-ELM的海底多相流管道内腐蚀速率预测 被引量：10
3
作者 骆正山 李蕾 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第22期9566-9573,共8页
海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle a... 海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle antennae search, IBAS)的极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测模型。PCA筛选腐蚀因素,降低预测模型的输入指标维数,IBAS优化ELM的关键性能指标——输入权值及隐层阈值,提升预测精度。为检验模型效能,以中国海南东部某海底油气管道50组数据为例进行研究,并与其他两种模型对比分析。结果表明:温度、pH、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素,PCA-IBAS-ELM预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute deviation, MAE)和平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)均小于比较模型。可见构建模型对于海底多相流管道内腐蚀速率预测具有优越性。 展开更多
关键词 海底多相流管道 内腐蚀速率预测 主成分分析(PCA) 改进甲虫天牛须算法(ibas) 极限学习机(ELM)
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基于IBAS-BP算法的热电厂负荷预测及工程应用 被引量：2
4
作者 段中兴 宋婕菲 +1 位作者 温倩 周孟 《计算机测量与控制》 2021年第10期199-203,210,共6页
针对热电厂负荷随机性强、预测精度差、计算时间长等问题,提出一种结合改进天牛须搜索算法IBAS和BP神经网络的组合预测方法;模型以热电厂的历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入因子,通过引入精英策略,将单个天牛寻优扩充为群... 针对热电厂负荷随机性强、预测精度差、计算时间长等问题,提出一种结合改进天牛须搜索算法IBAS和BP神经网络的组合预测方法;模型以热电厂的历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入因子,通过引入精英策略,将单个天牛寻优扩充为群体寻优,同时改进天牛搜索步长,使BP参数在IBAS搜索范围内有效寻优,从而优化BP神经网络的权值,增强其搜索和寻优能力,提高预测网络的性能和精度;采用4个标准测试函数,将改进模型与标准天牛须算法对比;引入均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE精度评价指标对PSO-BP网络、BAS-BP模型、IBAS-BP模型预测结果进行评估;实验结果表明,与其他模型的算例结果相比,IBAS-BP模型具有更好的预测性能;将热电厂负荷预测的结果,作为其厂级负荷优化分配系统(厂级AGC)的输入,通过负荷优化分配系统,得出单台机组未来负荷的预测值,最大限度地降低供电煤耗量,提高热电厂机组运行的经济性。 展开更多
关键词 热电厂 负荷预测 BP神经网络 改进天牛须搜索算法(ibas) ibas-BP模型 负荷优化分配
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基于LASS0-MBAS-ELM的海底多相流管道CO_(2)内腐蚀速率预测 被引量：4
5
作者 骆正山 李蕾 王小完 《热加工工艺》 北大核心 2023年第14期41-45,共5页
针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入... 针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入维度;采用MBAS对ELM的输入权值及隐层阈值进行修正,避免因随机设置造成的不稳定性。以我国海南东部某海底油气管道的50组数据为例,通过MATLAB模拟仿真,分析预测结果,并与其他两种模型对比。结果表明:温度、pH值、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素。LASSO-MBAS-ELM模型的预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分误差分别为0.089%、0.079%和3.068%,均优于对比模型。所提出的方法在数据有限的情况下,仍具有良好的可靠性和稳定性,为准确掌握海底管道腐蚀状况提供了新的思路;同时为海洋油气运输系统日常运行维护提供了参考依据。 展开更多
关键词 海底多相流管道 CO_(2)内腐蚀 LASSO回归 多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS) 极限学习机(ELM)
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基于天牛须搜索算法的短期风电功率组合预测 被引量：13
6
作者 单斌斌 李华 +1 位作者 谷瑞政 李玲玲 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第2期540-546,共7页
为了提高风电功率预测精度,提出了一种完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition adaptive noise,CEEMDAN)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和改进天牛须搜索算法(improved beetle antennae sea... 为了提高风电功率预测精度,提出了一种完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition adaptive noise,CEEMDAN)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和改进天牛须搜索算法(improved beetle antennae search algorithm,IBAS)的组合预测模型来预测风电功率。引入动态惯性权重改进天牛的位置更新方式,提高天牛须搜索算法的寻优能力。在预测过程中,首先通过CEEMDAN对原始风电功率数据进行预处理,将非平稳信号分解为一组按照频率和振幅大小排列的序列分量,减少数据波动带来的预测误差。然后利用IBAS优化ELM构建预测模型,分别预测每个序列分量,最后叠加每个序列分量的预测值得到最终预测值。仿真结果表明,与其他预测模型相比,本预测模型预测精度最高,评价指标平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)均为最小,具有广阔的实际应用前景。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 完全集成经验模态分解 改进天牛须搜索算法 极限学习机
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改进的神经网络PID在空调温度控制中的应用 被引量：2
7
作者 费春国 吴婷娜 《中国民航大学学报》 CAS 2022年第1期34-39,共6页
为提高候机楼中央空调温度控制水平,针对候机楼中央空调系统具有时滞性、扰动因素较多等特点,提出了一种基于改进天牛须搜索(IBAS,improved beetle antennae search)算法的模糊径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络(PID,propo... 为提高候机楼中央空调温度控制水平,针对候机楼中央空调系统具有时滞性、扰动因素较多等特点,提出了一种基于改进天牛须搜索(IBAS,improved beetle antennae search)算法的模糊径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络(PID,proportion integration differentiation)控制方法,建立了空调区域温度控制模型,通过模糊RBF神经网络实现PID参数在线整定,解决系统非线性、时变的问题。同时由于神经网络参数存在难以选取问题,提出利用天牛须搜索(BAS,beetle antennae search)算法优化模糊RBF神经网络参数的方法,并引入莱维飞行机制和变步长策略对BAS算法进行改进,提高其跳出局部最优的能力和稳定性。仿真结果表明,采用IBAS算法优化的模糊RBF神经网络PID控制方法有效提高了系统的鲁棒性和自适应能力,对候机楼中央空调系统具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 候机楼中央空调系统 温度控制 ibas(improved beetle antennae search)算法 模糊RBF(radial basis func-tion)神经网络 PID(proportion integration differentiation)参数整定
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