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基于ISAO-CNN-GRU的质子交换膜燃料电池寿命预测
1
作者 熊健宇 匡亚洲 彭忆强 《汽车工程师》 2025年第7期36-43,共8页
为准确预测质子交换膜燃料电池(PEMFC)的剩余使用寿命(RUL),提出一种基于改进的雪消融优化器优化神经网络的剩余使用寿命预测方法。首先运用拉伊达准则和小波对原始数据进行预处理,采用皮尔逊相关系数选取与电压相关性强的参数作为输入... 为准确预测质子交换膜燃料电池(PEMFC)的剩余使用寿命(RUL),提出一种基于改进的雪消融优化器优化神经网络的剩余使用寿命预测方法。首先运用拉伊达准则和小波对原始数据进行预处理,采用皮尔逊相关系数选取与电压相关性强的参数作为输入变量,利用改进的雪消融优化器(ISAO)对卷积神经网络-门控循环单元(CNNGRU)模型的超参数进行寻优,再运用CNN-GRU模型预测燃料电池的输出电压。试验结果表明,当训练集占比为30%时,该方法的平均绝对误差为1.6 mV,均方根误差为2.2 mV,相对误差为0.41%,决定系数为99.20%,为6种模型中的最优结果,与麻雀搜索算法、雪消融优化器、鲸鱼优化算法相比,改进的雪消融优化器的预测结果更好、寻优速度更快,证明了预测模型和改进算法有效。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 剩余使用寿命 雪消融优化器 高斯-柯西变异
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基于数学形态滤波和SAO-VMD的混合线路故障测距方法
2
作者 姜锋 史明明 +1 位作者 倪俊贤 杜嘉诚 《机械与电子》 2025年第4期52-57,共6页
针对配电网线缆混合线路故障行波波头幅值小、易受噪声干扰等问题,提出了一种基于数学形态滤波和雪消融优化算法(SAO)的变分模态分解(VMD)故障测距新方法。首先,利用数学形态学对故障行波信号进行降噪处理,以抑制噪声并增强故障特征;然... 针对配电网线缆混合线路故障行波波头幅值小、易受噪声干扰等问题,提出了一种基于数学形态滤波和雪消融优化算法(SAO)的变分模态分解(VMD)故障测距新方法。首先,利用数学形态学对故障行波信号进行降噪处理,以抑制噪声并增强故障特征;然后,通过SAO算法对VMD分解的关键参数模态分解个数K以及惩罚因子α进行优化,提取最佳故障特征模态;最后,用Teager能量算子(TEO)标定行波波头,获取行波到达时间,实现故障测距。采用PSCAD和MATLAB进行建模仿真数据处理,实验结果表明,该方法对过渡电阻和噪声有较强耐受性,有效提高了行波波头标定准确度。 展开更多
关键词 混合线路 形态学 雪消融优化算法 变分模态分解 故障测距
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基于SAO-LightGBM算法的致密砂岩储层孔隙度预测方法 被引量：2
3
作者 李庆 龙训荣 +2 位作者 吴秀慧 程子洋 杨天翔 《天然气技术与经济》 2024年第4期9-14,86,共7页
孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究... 孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究对象,提出了一种改进的机器学习算法SAO-LightGBM;使用该算法分析了孔隙度与地球物理测井参数之间的深层次潜在关系,指出了研究区储层孔隙度与声波时差、密度、中子孔隙度、地层电阻率和自然伽马具有较强的相关性,并基于以上测井参数建立了孔隙度预测模型。研究结果表明:①采用SAO优化算法独特的双重种群机制、高效的探索与利用策略,可以快速寻找到LightGBM的最优超参数组合,提升了模型的预测能力;②在测试数据集上,SAO-LightGBM的平均绝对误差为3.37%,决定系数为0.92。结论认为,较之于其他常规模型,SAO-LightGBM具有更为可靠的预测能力,能够高效完成目标层位孔隙度的预测工作,对NC地区的储层研究和后期勘探开发具有指导作用。 展开更多
关键词 致密砂岩 孔隙度 雪消融优化算法 轻量梯度提升机 机器学习算法 预测模型
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基于相空间重构-深度学习的燃煤电厂主汽温预测模型 被引量：1
4
作者 金秀章 赵大勇 +1 位作者 赵术善 畅晗 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第10期3924-3933,I0030,共11页
针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预... 针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预测模型。首先,利用互信息法筛选相关变量,对其进行相空间重构处理得到输入变量。然后,利用注意力机制(attentionmechanism,AM)确定各输入变量权重系数,再利用雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO)优化biGRU超参数,建立相空间重构-雪消融优化-双向门控循环单元-注意力机制的主汽温预测模型(PSR-SAO-biGRU-AM预测模型)。最后,将该预测模型与未加入注意力机制、未加入SAO寻优算法、未加入相空间重构的模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,提出的PSR-SAO-biGRU-AM预测模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,预测精度最高,在主汽温波动剧烈仍能够准确预测,具有很好的动态特性。 展开更多
关键词 主汽温 相空间重构 雪消融优化算法 双向门控循环单元 注意力机制
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基于雪消融算法的光伏并网逆变器低电压穿越模型多阶段参数辨识方法
5
作者 程杉 蔡子威 +2 位作者 张旭军 黄永章 徐恒山 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第5期47-58,共12页
为获得准确的光伏逆变器低电压穿越(low-voltage-ride-through,LVRT)模型参数以满足光伏并网系统安全可靠的要求,提出了基于雪消融算法(snow-ablation-optimizer,SAO)的光伏并网逆变器低电压穿越模型多阶段参数辨识方法。首先,基于光伏... 为获得准确的光伏逆变器低电压穿越(low-voltage-ride-through,LVRT)模型参数以满足光伏并网系统安全可靠的要求,提出了基于雪消融算法(snow-ablation-optimizer,SAO)的光伏并网逆变器低电压穿越模型多阶段参数辨识方法。首先,基于光伏发电系统低电压穿越输出曲线特性,建立了光伏低电压穿越控制数学模型并分析故障暂态过程,明确了低电压穿越过程的核心控制参数。其次,针对内环PI控制参数与LVRT的耦合性和相关性问题,提出多阶段辨识策略。最后,依据实际工程参数对光伏逆变器建模,利用雪消融算法对内环控制参数与LVRT参数进行辨识,仿真算例表明了所提辨识方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 低电压穿越 相关性分析 雪消融算法 参数辨识
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基于雪消融优化算法的交直流混联电网连锁故障风险评估
6
作者 王英英 李勇 +3 位作者 李会新 陈磊 李逸飞 陈红坤 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第4期37-47,共11页
针对交直流混联电网连锁故障在不同演化阶段的风险评估问题,提出了一种基于雪消融优化(snow ablation optimization,SAO)算法的连锁故障风险评估方法。首先,阐述了交直流混联电网连锁故障在初始阶段、发展阶段和恶化阶段的主导作用因素... 针对交直流混联电网连锁故障在不同演化阶段的风险评估问题,提出了一种基于雪消融优化(snow ablation optimization,SAO)算法的连锁故障风险评估方法。首先,阐述了交直流混联电网连锁故障在初始阶段、发展阶段和恶化阶段的主导作用因素,建立了反映连锁故障演化特征的两级评估指标体系。然后,制定了基于SAO算法的风险评估指标组合赋权策略,确定了连锁故障风险评估流程。最后,利用Matlab/Simulink平台搭建了基于改进IEEE 30节点的交直流混联电网仿真模型,比较了所提方法与传统方法的指标权值差异,对比了不同规模的直流闭锁对交直流混联电网连锁故障的影响。结果表明,所提方法能够准确反映交直流混联电网连锁故障不同演化阶段的主导因素,对高危线路风险评估的敏感度相比传统方法可提升12.67%,验证了所提方法的合理性与有效性。 展开更多
关键词 交直流混联电网 连锁故障 雪消融优化算法 风险评估 组合赋权策略
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铁路下顾及NLOS遮挡的UWB基站布设优化方法
7
作者 李颖奇 王生亮 +3 位作者 张宝成 张洋 许刘晴 张督 《导航定位学报》 北大核心 2025年第4期156-167,共12页
针对现有室内复杂大场景中超宽带(UWB)基站布局优化方法难以平衡兼顾非视距(NLOS)标签的可定位范围、精度和成本等问题,提出一种顾及NLOS遮挡的UWB基站布设多目标联合优化方法:根据目标区域内UWB基站的NLOS传播情况判断所有可定位点;然... 针对现有室内复杂大场景中超宽带(UWB)基站布局优化方法难以平衡兼顾非视距(NLOS)标签的可定位范围、精度和成本等问题,提出一种顾及NLOS遮挡的UWB基站布设多目标联合优化方法:根据目标区域内UWB基站的NLOS传播情况判断所有可定位点;然后将可定位区域的平面精度稀释因子(HDOP)、可定位空间覆盖率、克拉美罗界(CRB)和布站成本加权求和作为目标函数;最终使用基于莱维飞行策略的改进雪消融算法(LFSAO)求解基站最优布设位置。实验结果表明,该方法布站优化后,站点一层最佳的16基站方案相比于基站数目最少的9基站方案,覆盖率从43.5%提升到99.7%,HDOP值下降18.7%,CRB值下降27.9%;站点二层中最佳的18基站方案相比于基站数量最少的8基站方案,覆盖率从87.1%提升到99.6%,HDOP值下降43.5%,CRB值下降66.0%;该方法具有良好的实用价值。 展开更多
关键词 超宽带(UWB) 铁路站点 布局优化 非视距(NLOS) 雪消融优化算法(sao)
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改进雪融优化器在多目标优化问题上的应用
8
作者 周宇含 刘庆珍 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1772-1779,共8页
针对雪融优化器(snow ablation optimizer, SAO)在求解部分复杂优化问题时存在的寻优效果不稳定、易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进算法——改进雪融优化器(improved snow ablation optimizer, ISAO)。该算法基于改进Tent混沌映射提... 针对雪融优化器(snow ablation optimizer, SAO)在求解部分复杂优化问题时存在的寻优效果不稳定、易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进算法——改进雪融优化器(improved snow ablation optimizer, ISAO)。该算法基于改进Tent混沌映射提高种群的多样性,引入折射镜像学习改善寻优方向,并结合莱维飞行策略与贪婪策略增强跳出局部最优的能力。同时,选取了5种目前被广泛应用的智能优化算法作为对照组,在10个基准测试函数上和2个多目标优化问题上进行对比实验,其结果显示ISAO相比于SAO具备更强的优化性能。进一步地,将ISAO和SAO分别应用于实际的工程优化问题,其结果验证了ISAO在解决实际工程优化问题上具有显著优势。 展开更多
关键词 智能优化算法 雪融优化器 改进Tent混沌映射 折射镜像学习 莱维飞行 贪婪策略 工程优化问题
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