基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模

针对直流微电网的并网建模问题,提出了一种基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模方法。以直流微电网并网接入点的电压和功率数据分别作为极限学习机的输入和输出,构建基于极限学习机的直流微电网并网等效模型。由于极限学习机在初始化过程中,输入权值和隐层阈值随机设定且不再改变,会导致极限学习机建模缺乏自适应性,影响建模精度。利用鲨鱼气味优化算法对极限学习机的输入权值和隐层阈值进行优化,进一步提高建模精度。鲨鱼气味优化算法通过模拟鲨鱼捕猎过程进行寻优,通过气味粒子浓度引导鲨鱼位置的更新,是一种效率极高的优化算法。通过与微电网的实际仿真模型对比,验证了建模方法的合理性和准确性,说明所提方法具有较好的实际应用价值。     

基于优化回声状态网络的微电网等效建模

为了使微电网建模更加精确,提出了一种基于优化回声状态网络(echo state network,ESN)的微电网等效建模方法。以微电网各种运行状态下并网接入端的电流和功率等数据分别作为网络的输入和输出,构建基于回声状态网络的微电网等效模型。由于回声状态网络初始化参数选取后就不再改变,缺乏自适应性,往往导致逼近能力不能达到最优;而烟花算法具有爆发性、瞬时性、分布并行性和可扩充性等优点;为了提高建模的精确性,故利用烟花算法对回声状态网络进行参数优化。通过模拟烟花的爆炸来建立数学模型,计算个体适应度值选择最优个体。建模结果与微电网并网仿真的实测数据对比,验证了该建模方法的合理型和准确性,说明所建模型具有较好的实际应用价值。     

基于改进飞蛾火焰算法的单相逆变器参数辨识

提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数辨识结果表明,改进飞蛾火焰算法辨识得到的参数值与实际值非常接近,误差很小。改进飞蛾火焰算法能够有效实现逆变器电路参数的精确辨识,进而可应用于参数型故障诊断、运行状态监测和预知维护。     

基于BSA-RELM的纯电动汽车锂离子电池SOC估计

提出一种基于鸟群算法优化鲁棒极限学习机的锂离子电池荷电状态估计算法。鲁棒极限学习机克服了极限学习机不能处理异常值的缺点,提高了网络的预测准确率。利用鸟群算法优化鲁棒极限学习机的隐层节点数和调节因子等参数,解决隐层节点数和调节因子等参数难以确定的问题,可进一步提高网络的收敛速度,且利于寻找全局最优值。利用ADVISOR软件采集影响电池荷电状态的主要参数:电流、电压、温度和内阻等进行建模和测试。仿真结果表明,采用鸟群算法优化鲁棒极限学习机比BPNN、RBFNN和FNN的估计误差更小,具有更高的预测精度。     

基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。