采用混沌蝙蝠算法的含DG配电网无功优化

文中提出一种混沌蝙蝠算法(Chaotic Bat Algorithm,CBA)求解含分布式发电(Distributed Generation,DG)的配电网无功优化问题.CBA算法在基本蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)的基础上,采用Tent混沌映射初始化蝙蝠位置和更新脉冲发射率以提高全局收敛性,同时动态自适...     

基于改进蝙蝠算法的水火电力系统短期优化调度

提出了一种求解水火电力系统短期优化调度问题的改进蝙蝠算法(EBA)。EBA算法在标准蝙蝠算法(BA)的基础上,采用反向学习初始化蝙蝠位置和动态自适应更新蝙蝠速度以改善种群多样性,同时采用Tent混沌映射更新脉冲发射率以提高算法的全局收敛性。在一个含4个水电厂的梯级水电站和3台火电机组的典型测试系统上进行仿真计算,结果表明相对于BA算法和其他智能优化算法,EBA算法可获得更优的发电费用。     

基于RBF神经网络滑模控制的车辆横向控制研究

针对车辆横向控制系统中滑模控制器存在的抖振现象对转向机械结构带来的损耗问题,提出了一种基于RBF神经网络的滑模控制算法。利用RBF神经网络较强的自学习能力实时在线调节滑模控制器的切换项增益参数,增强系统的抗干扰能力与动态性能。将车辆实际参数代入仿真数学模型中,在Simulink仿真环境中进行对比仿真实验,仿真结果表明:该控制算法跟踪性能好,能够有效降低滑模控制器的抖振,满足车辆横向控制要求。     

基于IBBDE-SVM的短期风电功率预测

提出一种基于改进骨架微分进化算法(IBBDE)优化支持向量机(SVM)的短期风电功率预测方法.采用IBBDE算法可有效解决SVM模型学习参数选择难的问题.以西藏格尔木地区五子湖风电场为算例进行发电功率预测,结果表明所提方法具有较高的预测精度.     

基于贝叶斯优化XGBoost的短期峰值负荷预测

随着电网结构愈发复杂,负荷的多样性与波动性显著增加,对预测模型提出了更高的泛化能力和精度要求。然而,传统算法存在容易过拟合、精度低等固有缺陷,难以实现复杂电网下精准的尖峰负荷预测。为此,本文提出了一种基于贝叶斯优化XGBoost的模型用于短期峰值负荷预测。首先通过特征重要度得分进行特征提取,剔除冗余特征,确保输入-输出有较优的映射关系;其次引入贝叶斯优化算法进行超参数调优,使得XGBoost的性能达到最佳状态。最后,使用中国某市电力负荷数据对所提模型的有效性进行验证,算例结果表明,与其它机器学习方法相比,贝叶斯优化XGBoost具有更高的预测精度。     

从"媒体审判"看舆论监督与审判权独立

审判权独立是我国现行宪法明文确定的基本原则,也是维护和彰显社会正义的最坚固防线.审判权独立的真正实现需要摆脱行政权的干预,充分保障和发挥舆论传媒的监督作用.然现今由于法律对舆论监督之保护和规范的相对滞后及审判权自身的体制欠缺,在实践中又出现了"媒体审判"以干扰甚至威胁司法权独立行使之势.本文拟在浅显触及司法独立与舆论监督的关系的基础之上,找出其中的原因及可能的解决措施.