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基于SPEA2-SA算法的锂电池云边协同储能系统优化配置 认领 引用 被引量：1
1
作者 吕云鹏 兰叶深 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期514-524,共11页
综合考虑锂电池储能系统优化配置方案及运行策略,提出一种兼顾经济性及可靠性的锂电池云边协同储能系统优化配置模型。首先,以锂电池云边协同储能成本、储能系统释放电能的收益及电网可靠性为目标函数建立数学模型。在此基础上,考虑配... 综合考虑锂电池储能系统优化配置方案及运行策略,提出一种兼顾经济性及可靠性的锂电池云边协同储能系统优化配置模型。首先,以锂电池云边协同储能成本、储能系统释放电能的收益及电网可靠性为目标函数建立数学模型。在此基础上,考虑配电网及储能系统两方面约束条件,对锂电池云边协同储能系统进行优化设计,提高光伏等可再生能源消纳能力,提升电力系统稳定性;其次,采用SPEA2-SA算法对多目标模型进行求解,找寻锂电池云边协同储能系统多目标情形下的最优解,克服电网功率波动问题,获得储能系统最优配置运行方案;最后,采用上述研究模型及算法,以IEEE-33节点模型针对锂电池云边协同储能系统的有效性展开仿真实验。算例仿真结果表明,SPEA2-SA算法优化下的锂电池云边协同储能系统优化配置方案能在显著降低运行成本的同时有效提高光伏电网的运行稳定性,从而验证SPEA2-SA算法的优良性及有效性。 展开更多
关键词 锂电池 电池储能 可靠性 经济性 云边协同 SPEA2-SA算法
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应用精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法 认领 引用
2
作者 杨涛 王鹏起 +3 位作者 李庆春 霍科宇 李伟 何煦鹍 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2025年第1期152-162,203,共11页
叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段,传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程,往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足,文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。该... 叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段,传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程,往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足,文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。该方法将多目标的全局优化算法与纵横波联合反演相结合,可同时对PP和PS波两个目标函数进行优化,从而实现完全非线性参数反演。为解决传统PP-PS波联合反演中PS波地震资料权重系数给定困难的问题,在贝叶斯框架下建立了PP-PS波联合反演的多目标函数,并引入多目标智能优化算法——SPEA2求解构建的反演多目标函数。单井合成地震记录、Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据的测试结果表明,该叠前PP-PS波联合非线性反演方法能够高精度地估计地层的弹性参数,在处理复杂地层和大入射角地震数据时反演效果优于传统的AVO反演方法。 展开更多
关键词 精确Zoeppritz 方程 叠前AVO 反演 SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2) PP-PS 波联合 反演 贝叶斯框架
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Improved hybrid Strength Pareto Evolutionary Algorithms for multi-objective optimization 认领 引用 被引量：1
3
作者 K.Shankar Akshay S.Baviskar 《International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics》 EI 2018年第1期20-46,共27页
Purpose–The purpose of this paper is to design an improved multi-objective algorithm with better spread and convergence than some current algorithms.The proposed application is for engineering design problems.Design/... Purpose–The purpose of this paper is to design an improved multi-objective algorithm with better spread and convergence than some current algorithms.The proposed application is for engineering design problems.Design/methodology/approach–This study proposes two novel approaches which focus on faster convergence to the Pareto front(PF)while adopting the advantages of Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2(SPEA2)for better spread.In first method,decision variables corresponding to the optima of individual objective functions(Utopia Point)are strategically used to guide the search toward PF.In second method,boundary points of the PF are calculated and their decision variables are seeded to the initial population.Findings–The proposed methods are tested with a wide range of constrained and unconstrained multi-objective test functions using standard performance metrics.Performance evaluation demonstrates the superiority of proposed algorithms over well-known existing algorithms(such as NSGA-II and SPEA2)and recent ones such as NSLS and E-NSGA-II in most of the benchmark functions.It is also tested on an engineering design problem and compared with a currently used algorithm.Practical implications–The algorithms are intended to be used for practical engineering design problems which have many variables and conflicting objectives.A complex example of Welded Beam has been shown at the end of the paper.Social implications–The algorithm would be useful for many design problems and social/industrial problems with conflicting objectives.Originality/value–This paper presents two novel hybrid algorithms involving SPEA2 based on:local search;and Utopia point directed search principles.This concept has not been investigated before. 展开更多
关键词 Evolutionary algorithms Boundary points Multi-objective optimization problems Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2(SPEA2)
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