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1.
准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络(IGA-BP)结合的预测方法:基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为:在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。  相似文献   
2.
针对海上风电运维船快速性和低能耗的需求,利用径向基函数插值方法进行船体曲面重构,结合计算流体力学计算工具和遗传算法,以兴波阻力最小化为目标,在设计空间中探索兴波阻力最优的船型,开展双体风电运维船的型线及片体间距优化研究。以某双体风电运维船为研究对象,分别得到其在20 kn和30 kn航速的最优型线,与原始船型相比,阻力得到一定程度的优化。基于阻力性能分析方法,选取不同的运维船片体间距比,优化选取片体间距,使兴波干扰处于有利条件,得到20 kn航速下片体间距比取值范围为2.5~3.5。所作优化有效减小双体风电运维船的兴波阻力,为船体型线设计提供一定的参考。  相似文献   
3.
柏睿  罗刚  唐林  白松 《人民长江》2022,(S1):119-124
高比例风电下的短期电价预测可指导并规范市场参与者,但由于目前已有的电价预测方法未能筛选关键信息,导致预测的电价与真实的电价之间存在较大误差。因此,提出了一种基于遗传算法的高比例风电短期电价预测方法。首先,采用主成分分析方法(Principal Component Analysis, PCA)筛选影响电价的关键信息数据,删除其中冗余信息数据,避免影响预测结果;然后,分析现有预测方法中存在的不足,将BP神经网络计算得到的权重值作为遗传算法的初始种群,求解最优权值;在此基础上,构建高比例风电短期电价预测模型,通过相似搜索训练预测模型中输入的变量,实现高比例风电短期电价预测。实验结果表明,所提方法的预测电价和真实电价更加接近,充分证实了所提方法在电价预测方面的优越性和有效性。  相似文献   
4.
为了优化农业管道输水灌溉中管网的组合方式,提高灌溉效益,节约灌溉成本,在不限定灌溉面积的假设下,以支、毛管的标准段数为决策变量,以系统允许的最大压力差和构成管网的最低管道数目为约束条件,以单位面积的管材成本最低为目标函数建立模型,采用支持向量机耦合遗传算法对模型进行求解,得到满足约束条件和目标函数的不同管径支管的标准段数最优组合。结果表明:当毛管双向铺设时,单位面积的管材成本达到最低,最低值为8 755.7 元/hm2,灌溉面积为24.15 hm2,管网水头差达到系统允许的97.6%~99.7%;与毛管单向铺设相比,每公顷的管材成本降低了6.5%,灌溉面积增加了103%。与已有文献相比,每公顷成本降低了5%,灌溉面积增加了23%。因此支持向量机耦合遗传算法可以较好地优化管网设计,为农业节水灌溉提供了可借鉴的依据。  相似文献   
5.
6.
韩啸华 《兵工自动化》2022,41(6):73-77,90
针对复杂环境下的多舰载机舰面同时转运避碰规划问题,提出基于遗传算法的路径规划方法。分析多机 同时转运问题,设计目标函数和约束条件;建立舰载机碰撞检测计算公式、基于交通规则的等停策略和重规划策略、 非均匀有理B 样条(non-uniform ration B-spline,NURBS)平滑策略;通过遗传算法对不同数量舰载机同时转运场景 进行仿真。仿真试验结果表明:该方法在复杂环境下能有效规划出转运路径,可靠性好、适航性强,能为多机舰面 同时转运提供科学有效的决策方法。  相似文献   
7.
进水水质条件是研究和优化管理污水处理厂所需的关键要素,及时获取进水水质数据至关重要。针对污水厂关键性水质指标BOD5不易直接检测、滞后强的特点,分别采用BP神经网络(BP-ANN)、网格搜索算法(GS)优化支持向量回归(SVR)、粒子群算法(PSO)优化的SVR和遗传算法(GA)优化的SVR 4种方法,通过利用其他进水指标与进水BOD5的数学关系建立进水BOD5软测量模型,实现进水BOD5快速测定。并以黑龙江某污水厂为研究对象,比较4种机器学习模型的性能,找寻适合进水BOD5预测的软测量方法。结果表明,基于SVR的软测量模型预测结果优于基于BP-ANN的软测量模型,而且采用GA优化的SVR模型精度最高。为实现污水厂进水BOD5的实时监测和污水厂的便捷管理提供了参考依据。  相似文献   
8.
针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理,且存在能源类型考虑不全面等问题,提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模,利用遗传算法优化长短时记忆网络(LSTM)结合反向传播神经网络(BP)的预测模型,实现对智慧楼宇的能耗预测.基于TensorFlow深度学习框架进行实验分析,结果表明所提方法在12 h及120 h内预测结果的MAE值分别为1.79 J和2.11 J,预测效果稳定并优于其他对比方法,故具有一定的应用前景.  相似文献   
9.
10.
为提高高比转速离心泵的性能和解决多参数优化难的问题,提出一种基于变量降维和智能算法的优化设计方法。变量降维过程基于Pearson相关性分析方法,研究叶轮的18个设计变量对泵水力性能的影响,并选择其中8个具有高影响因子的变量作为最终的优化变量。优化过程基于拉丁超立方抽样方法生成160组设计样本,以最大化设计工况效率作为目标,利用人工神经网络和遗传算法对优化问题进行求解。优化结果经CFD验证:模型泵在设计工况点效率提高了3.02%,高效运行区得到了拓宽;相比于原始叶轮,优化后叶轮内湍动能分布得到了改善,不稳定流动结构减少。该方法对高比转速离心泵的设计具有良好的借鉴意义。  相似文献   
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