万有引力搜索算法的改进

第46卷第12期电力系统保护与控制Vol.46 No.12 2018年6月16日Power System Protection and Control Jun. 16, 2018 DOI: 10.7667/PSPC170847基于贝叶斯-粒子群算法的微电网优化运行康 健，靳 斌，段秀娟，尚小华，栗 玮(西华大学电气与电子信息学院，四川 成都 610039)摘要：针对目前微网调度难于全局最优收敛的问题，从概率网络的角度出发，将贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)理论与粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)相结合，提出了基于贝叶斯-粒子群算法(BN-PSO)的微电网优化运行新策略。

首先建立了微网数学模型和系统约束条件，考虑风能和光伏系统的概率分布情况，引入可再生因子和单位电力生产成本，以实现微网系统满足节能减排条件下的总费用最低的优化目标。

最后以一个典型的微网系统进行算例仿真分析。

结果表明：BN-PSO算法能有效解决包含随机概率事件的新能源微网优化运行问题，是解决此类问题的一个新思路；与目前的主流算法相比，BN-PSO算法能克服局部最优的缺陷，实现快速收敛。

关键词：微电网；贝叶斯网络；粒子群算法；优化运行；概率分布Optimal operation of microgrid based on Bayesian-PSO algorithmKANG Jian, JIN Bin, DUAN Xiujuan, SHANG Xiaohua, LI Wei(School of Electric Engineering and Electronic Information, Xihua University, Chengdu 610039, China)Abstract: Aiming at the problem that the global optimal of the day-ahead schedule for micro-grid is hard to convergence,a new optimal operation of micro-grid based on Bayesian and PSO algorithm is proposed, which combines the BayesianNetwork (BN) theory with the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm from the perspective of probability network.Initially, the mathematical models of microgrid and the system constraints are established by considering the probability distribution of wind power and PV system, then the renewable factor and unit power production costs are introduced to achieve the optimization goal which contains the lowest total cost under the condition of energy conservation and emissions reduction. Finally, the simulation analysis comes from a typical microgrid system. The result shows that the BN-PSO algorithm can effectively solve the optimal operation problems of microgrid which includes random probability event, it’s a new way to solve such problems; when compared with the current mainstream algorithms, the BN-PSO algorithm can overcome the defect of local optimum and achieve convergence rapidly.This work is supported by the “Chunhui Plan” of Ministry of Education (No. Z2014076).Key words: microgrid; Bayesian network; particle swarm optimization; optimal operation; probability distribution0 引言为应对气候变化、能源危机、环境恶化等全球性问题，能源变革、能源消费转变成为了当今各国发展的重要战略[1-2]。

求解约束优化新的引力搜索算法吴施豫;钱伟懿【摘要】针对约束优化问题,提出了一种新的引力搜索算法.在该算法中,对每一个粒子定义两个质量,一是"可行质量"另一个是"不可行质量".若对可行粒子更新,则采用可行质量;否则采用不可行质量.其目的使可行粒子向目标函数值好的方向发展,使不可行粒子向可行域方向发展.最后对5个测试函数进行数值实验,数值结果表明提出的算法是可行的、有效的.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】2页(P205-206)【关键词】引力搜索算法;约束优化;违反约束度;全局优化【作者】吴施豫;钱伟懿【作者单位】渤海大学数理学院,锦州121013;渤海大学数理学院,锦州121013【正文语种】中文【中图分类】TP301.6本文考虑如下约束优化问题：其中x=（x1，x2，…xn）∈Rn为决策向量，整体搜索空间Ω={x∈Rn｜lk≤xk≤uk，k=1，2，…，n}，可行域为S={x∈Ω｜gi（x）≤0，hj（x）=0，i=1，2，…q，j=q+1，…，m}，f（x）：S⊂Rn→R是一实值目标函数。

问题（1）经常出现在科学和工程等领域，因此它在优化问题中起到重要作用。

解决约束优化问题的常用有确定性和随机性两种方法。

由于一些问题中存在目标函数或约束函数不可微等问题，从而导致确定性方法具有一定局限性，因此，近年来一些随机性优化方法被广泛应用到求解约束优化问题。

最近，Rashedi等人提出一种新的启发式优化算法，称为引力搜索算法[1]（Gravitational Search Algorithm，简称GSA），自从GSA被提出后，一些学者利用GSA来求解约束优化问题。

Pal等人利用GSA算法使用修复方法解决约束优化问题[2]。

Mondal等人使用GSA通过重新初始化不可行的粒子来解决约束优化问题[3]。

Yadav和Deep给出求解约束优化问题的引力搜索算法[4]。

基于小生境技术的改进引力搜索算法张明;田娜;纪志成;王艳【期刊名称】《南京航空航天大学学报》【年(卷),期】2016(048)005【摘要】针对引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA).首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排序选择法.其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛速度和多样性.此外,算法将kbest的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度.10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度.最后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越性.【总页数】8页(P753-760)【作者】张明;田娜;纪志成;王艳【作者单位】江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡,214122;江南大学人文学院,无锡,214122;江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡,214122;江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡,214122【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于改进引力搜索算法的铣削加工参数低碳建模及优化 [J], 詹欣隆;张超勇;孟磊磊;洪辉2.基于Voronoi图和改进引力搜索算法的电动汽车充电站选址定容 [J], 赵炳耀;陈璟华;郭经韬;陈友鹏;张兆轩3.基于改进万有引力搜索算法的南中环桥模型修正 [J], 秦世强;甘耀威;康俊涛4.基于改进引力搜索算法的认知无线网络频谱分配 [J], 张海辉;徐钦帅;史治平5.基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用 [J], 王云锋;刘丹;裴作飞;姚丽霜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

雷达海杂波反演大气波导的改进回溯搜索算法杨超;陈竞;王一旨;郭立新【摘要】为了克服基本回溯搜索算法在大气波导反演问题中出现的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于反向学习机制和正交交叉机制的改进回溯搜索优化算法.该算法利用反向学习机制来选择较好的初始化种群,而正交交叉机制用来帮助算法加强全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,从而提高算法的精度.通过常见测试函数的优化问题以及大气波导的反演问题来检验算法的性能.结果表明,所提算法具有较高的精度和较快收敛速度.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2018(040)008【总页数】7页(P1743-1749)【关键词】雷达杂波信号;大气波导;反演;回溯搜索算法【作者】杨超;陈竞;王一旨;郭立新【作者单位】西安邮电大学理学院,陕西西安710121;西安邮电大学理学院,陕西西安710121;西安邮电大学理学院,陕西西安710121;西安电子科技大学物理与光电工程学院,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN0110 引言海洋低空环境作为海上无线电信息系统工作的媒介,对雷达系统和通信系统的性能具有很大的影响。

由于海洋环境复杂多变,易受大气温度、压强和水汽压等参数的影响,使得大气波导现象的发生成为了可能。

特别是当折射率满足一定条件时,电磁波就会部分地被限制在一定厚度的大气层内形成大气波导传输现象。

大气波导是一种异常的电磁环境,其存在不但会影响雷达的作用距离、形成雷达探测盲区以及导致杂波增强效应[1-3],而且会增大通信系统的传输距离和产生通信盲区等现象。

大气波导的存在极大地影响着海上工作的无线电系统的性能,因此大气波导的准确探测对于无线电系统性能的评估具有重要的意义。

大气波导的传统探测方法包括:利用无线电探空仪、探空火箭等仪器,其均是通过直接测量大气温度、湿度以及大气压来获取大气的折射率剖面。

但是直接测量存在成本高、制约因素多等缺点。

基于RBHPSO—GSA算法的微电网优化运行方法李成善; 王锦龙; 杨丝琪; 谢烨; 张晴晴; 周利生【期刊名称】《《智慧电力》》【年(卷),期】2018(046)009【摘要】微电网的优化运行是微电网领域的重要课题。

微电网优化方法需要实现效率最大化、经济成本最小化以及微网性能最优化。

以微电网的经济成本最小为目标函数,通过引入随机黑洞粒子群算法,提出基于改进万有引力搜索算法的微电网优化运行方法,并应用于多目标多约束非线性的微电网优化运行问题。

该算法实现了含储能电池和可转移负荷的微电网优化模型仿真计算,并通过算例验证了该算法的正确性和可行性。

结果表明,与传统的万有引力算法相比,改进后的算法具有发电成本减少,负荷峰值减少等优点。

【总页数】7页(P26-32)【作者】李成善; 王锦龙; 杨丝琪; 谢烨; 张晴晴; 周利生【作者单位】湖北省新能源微电网协同创新中心三峡大学湖北宜昌443002; 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室三峡大学湖北宜昌443002; 国网安徽省电力公司安庆供电公司安徽安庆246003【正文语种】中文【中图分类】O314【相关文献】1.基于需求响应的用户侧微电网多目标优化运行方法 [J], 樊玮;周楠;刘念;林心昊;张建华;雷金勇2.基于主从博弈模型的交直流混合微电网源网协调优化运行方法 [J], 原亚宁;李琳;赵浩然3.基于RBHPSO-GSA算法的微电网优化运行方法 [J], 李咸善;王锦龙;杨丝琪;谢烨;张晴晴;周利生4.基于主从博弈模型的交直流混合微电网源网协调优化运行方法 [J], 原亚宁;李琳;赵浩然;5.基于r-BBMOPSO算法的微电网优化运行方法 [J], 李海涛;崔树春;闻枫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

面向绿色制造的涤纶低弹丝生产关键工艺参数优化作者：邵景峰李宁袁玉楼来源：《丝绸》2020年第12期摘要：為了实现涤纶低弹丝生产过程绿色低碳制造，文章以加弹工艺为研究对象，提取关键工艺参数并考虑实际约束条件，构建以涤纶低弹丝韧度最大、碳排放最小及能量效率最高为综合目标的多目标优化模型。

采用信噪比与改进综合赋权的灰色关联分析相结合的方法，将模型优化从多目标向单目标转化;通过Box-Behnken Design试验设计获取试验数据，基于响应曲面法建立灰色关联度与关键工艺参数之间的二阶响应模型，进而应用遗传算法对优化模型进行求解。

最后，通过算例验证与分析，结果表明该模型更为合理地优化了涤纶低弹丝生产过程中的关键工艺参数，在保证纤维质量的同时使碳排放量较传统工艺条件下降低了3.81%，提高了能源利用效率。

关键词：工艺参数优化;涤纶低弹丝;绿色制造;碳排放核算;纺织生产中图分类号： TS102.522;TQ340.69文献标志码： A 文章编号： 10017003（2020）12004108引用页码： 121107 DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2020.12.007（篇序）Optimization of key process parameters for polyester drawn textured yarn orientedto green manufacturingSHAO Jingfeng1， LI Ning1， YUAN Yulou2（1.School of Management，Xi’an Polytechnic University，Xi’an 710048， China;2.Xianyang Textile Group Co.， Ltd.， Xianyang 712000， China）Abstract： In order to realize green and low carbon manufacturing of polyester drawn textured yarn（P-DTY）， the texturing process was selected as the research object， and the key process parameters were extracted. Besides， the actual constraints were considered to establish a multi-objective optimization model with the maximum toughness， the minimum carbon emission and the maximum energy efficiency of P-DTY as the comprehensive objective. The model optimization was transformed from multi-objective to single objective by combining signal-to-noise ratio and grey correlation analysis with improved comprehensive weighting. Then， Box-Behnken Design was used to obtain test data， and a second-order response model between the gray correlation degree and key process parameters was established based on the response surface method. Further， genetic algorithm was applied to solve the optimization model. Finally， the results of example verification and analysis show that the model is more reasonable， because it optimized the key process parameters in the production process of P-DTY， which can reduce the carbon emission by 3.81% and improve energy use efficiency under the precondition of ensuring fiber quality， compared with the traditional process.Key words： process parameter optimization; polyester low elastic yarn; green manufacturing; carbon emission accounting; textile production提倡节能减排以实现人类社会可持续发展的目标指引，绿色制造综合考虑资源与环境耦合效应引领现代制造业向“绿色、智能、高效、服务”的方向积极发展开来[1]。