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Photovoltaic Parameter Estimation Using a Parallelized Triangulation Topology Aggregation Optimization with Real-World Dataset Validation 认领 引用
1
作者 Jun Zhe Tan Rodney H.G.Tan +4 位作者 Nor Ashidi Mat Isa Sew Sun Tiang Chun Kit Ang Kuo-Ping Lin Wei Hong Lim 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2026年第2期691-736,共46页
Accurate estimation of photovoltaic(PV)parameters is essential for optimizing solar module perfor-mance and enhancing resource efficiency in renewable energy systems.This study presents a process innovation by introdu... Accurate estimation of photovoltaic(PV)parameters is essential for optimizing solar module perfor-mance and enhancing resource efficiency in renewable energy systems.This study presents a process innovation by introducing,for the first time,the Triangulation Topology Aggregation Optimizer(TTAO)integrated with parallel computing to address PV parameter estimation challenges.The effectiveness and robustness of TTAO are rigorously evaluated using two standard benchmark datasets(KC200GT and R.T.C.France solar cells)and a real-world dataset(Poly70W solar module)under single-,double-,and triple-diode configurations.Results show that TTAO consistently achieves superior accuracy by producing the lowest RMSE values and faster convergence compared to state-of-the-art metaheuristic algorithms.In addition,the integration of parallel computing significantly enhances computational efficiency,reducing execution time by up to 85%without compromising accuracy.Validation using real-world data further demonstrates TTAO’s adaptability and practical relevance in renewable energy systems,effectively bridging the gap between theoretical modeling and real-world implementation for PV system monitoring and optimization,contributing to climate mitigation through improved solar energy performance. 展开更多
关键词 Photovoltaic(PV) parameters estimation triangulation topology aggregation optimizer(TTAO) parallel computing optimization
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Improved Guide-Weight method for multi-material topology optimization under inertial loads based on the alternating active-phase algorithm 认领 引用
2
作者 Zihao Meng Yiru Ren 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第8期138-148,共11页
The application of multi-material topology optimization affords greater design flexibility compared to traditional single-material methods.However,density-based topology optimization methods encounter three unique cha... The application of multi-material topology optimization affords greater design flexibility compared to traditional single-material methods.However,density-based topology optimization methods encounter three unique challenges when inertial loads become dominant:non-monotonous behavior of the objective function,possible unconstrained characterization of the optimal solution,and parasitic effects.Herein,an improved Guide-Weight approach is introduced,which effectively addresses the structural topology optimization problem when subjected to inertial loads.Smooth and fast convergence of the compliance is achieved by the approach,while also maintaining the effectiveness of the volume constraints.The rational approximation of material properties model and smooth design are utilized to guarantee clear boundaries of the final structure,facilitating its seamless integration into manufacturing processes.The framework provided by the alternating active-phase algorithm is employed to decompose the multi-material topological problem under inertial loading into a set of sub-problems.The optimization of multi-material under inertial loads is accomplished through the effective resolution of these sub-problems using the improved Guide-Weight method.The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through numerical examples involving two-phase and multi-phase materials. 展开更多
关键词 Topology optimization Improved Guide-Weight method Alternating active-phase algorithm Inertial loads Multi-material
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COMPUTER PROGRAM FOR DIRECTED STRUCTURE TOPOLOGY OPTIMIZATION 认领 引用 被引量：2
3
作者 Xianjie Wang Xun'an Zhang Kepeng Cheng 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI CSCD 2015年第4期431-440,共10页
To compensate for the imperfection of traditional bi-directional evolutionary structural optimization, material interpolation scheme and sensitivity filter functions are introduced. A suitable filter can overcome the ... To compensate for the imperfection of traditional bi-directional evolutionary structural optimization, material interpolation scheme and sensitivity filter functions are introduced. A suitable filter can overcome the checkerboard and mesh-dependency. And the historical information on accurate elemental sensitivity numbers are used to keep the objective function converging steadily. Apart from rational intervals of the relevant important parameters, the concept of distinguishing between active and non-active elements design is proposed, which can be widely used for improving the function and artistry of structures directly, especially for a one whose accurate size is not given. Furthermore, user-friendly software packages are developed to enhance its accessibility for practicing engineers and architects. And to reduce the time cost for large timeconsuming complex structure optimization, parallel computing is built-in in the MATLAB codes. The program is easy to use for engineers who may not be familiar with either FEA or structure optimization. And developers can make a deep research on the algorithm by changing the MATLAB codes. Several classical examples are given to show that the improved BESO method is superior for its handy and utility computer program software. 展开更多
关键词 bi-directional evolutionary structural optimization （BESO） continuum structurescomputer program development improved algorithm directed structure topology optimizationportion construction design
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Quality Improvement Algorithm for Tetrahedral Mesh Based on Optimal Delaunay Triangulation 认领 引用
4
作者 Shuli Sun Haoran Bao +1 位作者 Minghui Liu Yuan Yuan 《Intelligent Information Management》 2013年第6期191-195,共5页
The concept of optimal Delaunay triangulation (ODT) and the corresponding error-based quality metric are first introduced. Then one kind of mesh smoothing algorithm for tetrahedral mesh based on the concept of ODT is ... The concept of optimal Delaunay triangulation (ODT) and the corresponding error-based quality metric are first introduced. Then one kind of mesh smoothing algorithm for tetrahedral mesh based on the concept of ODT is examined. With regard to its problem of possible producing illegal elements, this paper proposes a modified smoothing scheme with a constrained optimization model for tetrahedral mesh quality improvement. The constrained optimization model is converted to an unconstrained one and then solved by integrating chaos search and BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) algorithm efficiently. Quality improvement for tetrahedral mesh is finally achieved by alternately applying the presented smoothing scheme and re-triangulation. Some testing examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 Tetrahedral Mesh Mesh Quality Improvement Smoothing Topological Optimization Optimal Delaunay Triangulation
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基于TTAO优化算法优化VMD和RF算法的刀具磨损预测研究 认领 引用
5
作者 郭淼现 周亮 +2 位作者 江小辉 黄之文 龚多甫 《计量学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期324-333,共10页
为了提高刀具磨损的预测准确度,基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法,对刀具不同磨损阶段的切削力信号,进行变分模态分解(VMD)的分解参数K和α优化,并结合随机森林(RF)算法实现刀具磨损值的预测。首先,基于刀具磨损机理划分为初期、正常、急... 为了提高刀具磨损的预测准确度,基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法,对刀具不同磨损阶段的切削力信号,进行变分模态分解(VMD)的分解参数K和α优化,并结合随机森林(RF)算法实现刀具磨损值的预测。首先,基于刀具磨损机理划分为初期、正常、急剧3个磨损阶段,对各阶段切削力信号进行VMD分解,从而利用TTAO算法进行参数优化以提高信号分解精度;其次,以优化后的VMD算法结合排列熵对不同磨损阶段的切削力数据进行降噪,并提取磨损特征构建磨损预测训练模型,用于刀具的磨损预测;最后,将预测矩阵样本输入至RF中进行刀具磨损识别。结果表明:通过对不同磨损阶段的切削力数据进行针对性降噪,可以有效降低刀具磨损预测误差,平均绝对百分比误差eMAPE降低了33.14%,平均绝对误差eMAE降低了39.46%,均方根误差eRMSE降低了40.07%。 展开更多
关键词 几何量计量 刀具磨损预测 三角拓扑聚合优化 变分模态分解 随机森林 误差评估
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一种融合降噪算法和CNN-BKA-LSSVM的叶片泵故障诊断方法 认领 引用
6
作者 郭锐 李博闻 +5 位作者 问亚鹏 张佳奇 陈鹏飞 熊陈生 王建伟 蔡伟 《机床与液压》 北大核心 2026年第13期163-169,共7页
针对叶片泵在高压重载荷工况工作易发生故障,且高噪声环境导致信号提取困难、故障诊断精度低,进而影响液压系统安全稳定的问题,提出一种融合三角优化器(TTAO)优化变分模态分解(VMD)的降噪算法和CNN-BKALSSVM模型的故障诊断方法。对叶片... 针对叶片泵在高压重载荷工况工作易发生故障,且高噪声环境导致信号提取困难、故障诊断精度低,进而影响液压系统安全稳定的问题,提出一种融合三角优化器(TTAO)优化变分模态分解(VMD)的降噪算法和CNN-BKALSSVM模型的故障诊断方法。对叶片泵典型磨损故障的振动信号进行预处理,采用TTAO-VMD降噪算法对其进行降噪;采用小波同步提取变换(WSET)实现振动信号的时频域转换,将一维振动信号转换为二维时频分布图并作为输入;利用CNN-BKA-LSSVM模型进行故障诊断;最后,搭建叶片泵故障模拟实验台,获取5种工况的振动信号进行实验验证,并与CNN和CNN-LSSVM模型进行对比。结果表明:CNN模型和CNN-LSSVM模型的识别准确率分别为96.82%和98.16%,而CNN-BKA-LSSVM模型识别准确率达99.16%,表明该模型具有更高的诊断精度。研究为高噪声环境下液压元件智能故障诊断提供了有效方法。 展开更多
关键词 叶片泵 故障诊断 三角优化器 变分模态分解 小波同步提取变换 黑翅鸢优化算法
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结合TTAO-VMD和CNN-SE-Attention-ITCN的电力系统次同步振荡参数辨识 认领 引用
7
作者 马燕峰 王树颜 +3 位作者 王子建 赵书强 徐伟阔 韩珊珊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期726-735,共10页
针对传统神经网络在辨识含噪次同步振荡(SSO)时存在的泛化性差及时序特征提取能力不足的问题,提出一种引入SE-Attention机制的卷积神经网络(CNN)和改进时间卷积网络(ITCN)结合的CNN-SE-Attention-ITCN混合辨识模型。首先,采用三角拓扑... 针对传统神经网络在辨识含噪次同步振荡(SSO)时存在的泛化性差及时序特征提取能力不足的问题,提出一种引入SE-Attention机制的卷积神经网络(CNN)和改进时间卷积网络(ITCN)结合的CNN-SE-Attention-ITCN混合辨识模型。首先,采用三角拓扑聚合优化算法(TTAO)优化变分模态分解(VMD)的模态数K和惩罚因子α,分解得到SSO的若干模态,然后根据皮尔逊相关系数(PCC)筛选有效模态分量进行重构并提取时域特征;最后采用训练好的CNN-SE-Attention-ITCN模型辨识SSO参数。通过含噪理想信号、仿真信号和实际信号的测试,验证该模型具有较高的辨识准确率和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统 次同步振荡 变分模态分解 模态辨识 CNN-SE-Attention-ITCN 三角拓扑聚合优化算法
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基于轴承退化状态估计与1DCNN-BiGRU-SA的轴承寿命预测方法 认领 引用
8
作者 吴胜利 刘依航 邢文婷 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第3期208-219,共12页
针对滚动轴承运行工况恶劣、有效特征难以提取,且轴承寿命预测存在初始预测时间(first prediction time,FPT)难确定、单一模型精度低的问题,提出一种联合轴承退化状态估计与一维卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(1DCNN-BiGRU... 针对滚动轴承运行工况恶劣、有效特征难以提取,且轴承寿命预测存在初始预测时间(first prediction time,FPT)难确定、单一模型精度低的问题,提出一种联合轴承退化状态估计与一维卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(1DCNN-BiGRU-SA)的轴承寿命预测方法。首先,利用经过三角拓扑聚合优化算法(triangulation topology aggregation optimizer,TTAO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)并结合皮尔逊相关系数对信号进行降噪重构;其次,对重构信号的时域退化特征进行提取,通过构建退化特征融合机制实现轴承FPT的高精度确定,进而更精准地表征轴承全生命周期内的退化状态演化规律;最后,构建嵌入自注意力机制(self-attention,SA)的1DCNN-BiGRU模型,将多时域特征构成的时间序列作为输入,进行轴承寿命预测。利用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证文章所提方法的有效性。研究结果表明,所提出的寿命预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 轴承寿命预测 初始预测时间 三角拓扑聚合优化 特征融合 1DCNN-BiGRU-SA
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基于图拓扑结构和贪心算法的锚点选取优化 认领 引用
9
作者 戴邵武 顾昊伦 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期84-100,共17页
针对基于数据分发服务的分散式组网导航系统(DDS-DNNS)的锚点选取问题,构建了节点位置图以及节点位置估计模型,并将锚点选取问题表述为固定基数约束下最大化Fisher信息矩阵的D-最优度量问题,以此为基础,设计了基于图拓扑结构的DDS-DNNS... 针对基于数据分发服务的分散式组网导航系统(DDS-DNNS)的锚点选取问题,构建了节点位置图以及节点位置估计模型,并将锚点选取问题表述为固定基数约束下最大化Fisher信息矩阵的D-最优度量问题,以此为基础,设计了基于图拓扑结构的DDS-DNNS锚点选取优化算法。该算法利用图拓扑结构与Fisher信息矩阵D-最优度量之间的联系,将最大化Fisher信息矩阵的D-最优度量近似转化为最大化降维加权Laplacian矩阵的对数行列式值,并基于集合函数相关性质以及Cauchy交错定理证明了近似优化模型是一个非正则、非单调、非负的子模最大化问题,由此设计了包含基于近似最小度排序的稀疏Cholesky分解、惰性评估、矩阵维度保持及置换向量复用、Cholesky分解结果复用的改进贪心算法,用以求解近似优化模型,同时证明了该算法能提供近似优化性能保证,并具有远小于经典随机贪心算法的计算复杂度。最后,通过算例仿真比较了不同算法下位置估计效果、解算时间与锚点数量的关系,得到了固定基数约束的选取准则,验证了改进贪心算法在不同锚点数量下均能保证较高的估计精度,并有效降低计算复杂度。 展开更多
关键词 锚点选取 图拓扑 D-最优度量 集合函数 子模性 改进贪心算法
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基于ITTAO-VMD和CNN-BiLSTM的水电机组轴系故障诊断 认领 引用 被引量：1
10
作者 许庭原 郑阳 +2 位作者 李子飞 陈昱霖 陈启卷 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第5期158-162,167,共5页
针对水电机组轴系运行过程中故障特征提取不充分、故障类型难以高效识别的问题,提出一种基于多策略改进三角拓扑聚合优化算法(ITTAO)优化变分模态分解(VMD)参数,结合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)的水电机组轴系故障诊... 针对水电机组轴系运行过程中故障特征提取不充分、故障类型难以高效识别的问题,提出一种基于多策略改进三角拓扑聚合优化算法(ITTAO)优化变分模态分解(VMD)参数,结合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)的水电机组轴系故障诊断方法。首先,采用ITTAO算法对VMD分解的模态分量参数K和惩罚因子α进行寻优,实现振动信号的自适应分解;其次,利用最优VMD参数分解振动信号,提取最佳IMF分量的时频特征构建多维融合特征矩阵;最后,将所提取特征输入CNNBiLSTM诊断模型,利用其强大的时空特征提取能力,实现故障特征的深层挖掘与精准分类。通过实例验证表明,所提方法能充分提取振动信号的故障特征,可有效提高故障诊断的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 水电机组 轴系故障诊断 改进三角拓扑聚合优化算法 VMD CNN-BiLSTM
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基于ITTAO-VMD与自适应模式控制的风电场混合储能系统能量管理方法 认领 引用
11
作者 刘冠宇 张雷 +3 位作者 翟耘佩 冯志远 陈功 刘航 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第17期7295-7304,共10页
为缓解风电功率波动并提升混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的能量分配效果,提出一种融合改进三角拓扑聚合优化算法-变分模态分解(improved triangulation topology aggregation optimizer-variational mode decomposi... 为缓解风电功率波动并提升混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的能量分配效果,提出一种融合改进三角拓扑聚合优化算法-变分模态分解(improved triangulation topology aggregation optimizer-variational mode decomposition, ITTAO-VMD)与自适应模式控制的混合储能能量管理方法。首先,在算法层面引入反向学习初始化与自适应高斯变异,对TTAO进行改进,以增强其对VMD参数的寻优效果。其次,在功率分解环节,构建复合适应度函数并提出模态能量分层方法,将HESS功率划分为主体能量层与高频波动层,分别分配至氢储能-蓄电池和超级电容。最后,设计氢储能与蓄电池的自适应协同控制策略,使其在实现主体能量消纳的同时维持自身合理的荷电状态。仿真结果表明,该方法充分发挥了氢储能与蓄电池的能量型优势,减轻了超级电容的容量压力,实现了多类储能之间的优势互补。 展开更多
关键词 混合储能系统 三角拓扑聚合优化算法 变分模态分解 模态能量 自适应模式控制
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基于ITTAO-VMD的平抑风电波动的混合储能系统容量配置优化方法研究 认领 引用
12
作者 陈泳岐 陈芳芳 《现代电子技术》 北大核心 2026年第12期81-87,共7页
针对风电直接并网易导致电网频率不稳定的问题,提出一种基于改进自适应变分模态分解(VMD)算法的混合储能系统的优化配置方法。首先,在满足功率波动限值的前提下,采用Savitzky-Golay(SG)滤波方法对总功率进行分解,分别提取并网功率和混... 针对风电直接并网易导致电网频率不稳定的问题,提出一种基于改进自适应变分模态分解(VMD)算法的混合储能系统的优化配置方法。首先,在满足功率波动限值的前提下,采用Savitzky-Golay(SG)滤波方法对总功率进行分解,分别提取并网功率和混合储能系统功率;其次,采用改进三角拓扑聚合优化(ITTAO)算法确定VMD中的模态个数和二次惩罚因子;然后,对储能分量进行Hilbert边际谱分析,以确定频率分界点,进而将低频的模态分量重构后分配给磷酸铁锂蓄电池,其余频率由超级电容器平抑;最后,建立混合储能容量配置优化模型,基于实际典型日数据进行储能系统容量配置。算例分析结果表明,相较于SSA和传统TTAO算法,ITTAO算法的速度更快且寻优精度更高,能够有效稳定风力发电的输出功率波动,并提升系统运行的稳定性与经济效益。 展开更多
关键词 风电并网 混合储能系统 容量配置 波动平抑 变分模态分解 三角拓扑聚合优化算法 希尔伯特变换
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 认领 引用 被引量：7
13
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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基于二次优化的T-Rn型多基地声纳部署方法 认领 引用 被引量：1
14
作者 付留芳 许林周 +2 位作者 周明 董晓明 寇祝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第5期1600-1608,共9页
如何以较少的接收节点实现对监控区域的全覆盖是T-Rn多基地声纳部署的核心问题。本文将双基地声纳探测范围近似为两个圆,将监控区域离散为接收节点可选位置,提出改进的第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algor... 如何以较少的接收节点实现对监控区域的全覆盖是T-Rn多基地声纳部署的核心问题。本文将双基地声纳探测范围近似为两个圆,将监控区域离散为接收节点可选位置,提出改进的第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)以得到更优的Pareto前沿实现一次优化,基于效费比门限确定了接收节点数,将接收节点数最少覆盖率最大的双目标优化问题简化为确定数量接收节点覆盖率最大的单目标优化问题,采用考虑了Delaunay三角空洞修复的虚拟力算法对接收节点进行二次部署位置优化。仿真结果表明,所提方法能够确定覆盖一定矩形区域所需节点数量,并通过优化部署基本实现全覆盖的目的。 展开更多
关键词 多基地声纳 优化部署 改进的第二代非支配排序遗传算法 Delaunay三角空洞修复
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基于TTAO-VMD与LOA分析的锂离子电池故障诊断方法 认领 引用
15
作者 廖力 李兴科 +3 位作者 王意 黄杨 郑全新 姜久春 《电源技术》 CAS 北大核心 2025年第9期1881-1889,共9页
锂离子电池广泛应用于电动汽车中,其热失控故障与严重不一致性故障已成为严重的安全隐患。提出了一种基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法优化变分模态分解(VMD)并结合纵向离群平均值(LOA)分析的电池故障诊断方法。通过TTAO对VMD中的模态数... 锂离子电池广泛应用于电动汽车中,其热失控故障与严重不一致性故障已成为严重的安全隐患。提出了一种基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法优化变分模态分解(VMD)并结合纵向离群平均值(LOA)分析的电池故障诊断方法。通过TTAO对VMD中的模态数K与惩罚因子a进行自适应寻优,提高信号分解的准确性与稳定性;提取前两个本征模态函数(IMF)作为故障特征,结合滑动窗口与LOA方法构建电压异常检测机制,借助阈值判定策略实现了对热失控故障的提前预警,以及对严重不一致性故障电池的准确识别与定位。实验结果基于真实车辆运行数据验证了该方法的鲁棒性和可靠性,相较于传统相关系数方法,该方法表现出更高的鲁棒性和更低的误报。 展开更多
关键词 锂离子电池 三角拓扑聚合优化算法 变分模态分解 纵向离群平均值 故障诊断
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基于改进遗传算法的桁架结构拓扑优化 认领 引用
16
作者 谢军 庞博蕾 宋煜堃 《河北建筑工程学院学报》 CAS 2025年第1期8-13,共6页
为改善遗传算法易早熟、易陷入局部最优的不足,提出一种改进遗传算法。该算法对种群的生成进行分类,将种群分为较优种群、中间种群和较差种群3组,并对3组种群引入不同的自适应交叉、变异概率公式,并引入精英主义等改进措施。通过对经典... 为改善遗传算法易早熟、易陷入局部最优的不足,提出一种改进遗传算法。该算法对种群的生成进行分类,将种群分为较优种群、中间种群和较差种群3组,并对3组种群引入不同的自适应交叉、变异概率公式,并引入精英主义等改进措施。通过对经典的15杆桁架结构算例进行拓扑优化分析,可以验证:改进遗传算法比遗传算法的优化效率更高,优化速度更快。 展开更多
关键词 遗传算法 改进遗传算法 自适应遗传算法 结构优化 拓扑优化
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基于复杂网络的城市轨道交通货物运输路径优化方法 认领 引用
17
作者 黄宝静 陈诚 王嘉源 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第6期132-139,共8页
为满足高附加值、高时效货物快捷转运需要,解决超大城市内复杂网络情景下城市轨道交通货物运输最优路径选择的问题,考虑城市轨道交通网络复杂性和客流不均衡性特点,提出一种简化复杂网络拓扑结构的方法。构建考虑满载率和成本最小要求... 为满足高附加值、高时效货物快捷转运需要,解决超大城市内复杂网络情景下城市轨道交通货物运输最优路径选择的问题,考虑城市轨道交通网络复杂性和客流不均衡性特点,提出一种简化复杂网络拓扑结构的方法。构建考虑满载率和成本最小要求的路径优化模型,利用改进蚁群算法对模型进行求解,并结合粒子群算法优化蚁群算法的超参数,提升算法整体运行速度。以广州为例,通过网络简化算法,使拓扑网络节点简化率达到76%,连边简化率达到69%;将拓扑网络结构简化后,算法运行时间由11849 s减少为1613 s,运算效率提升87.4%;加入粒子群算法后,收敛速度明显加快,迭代次数由46次降低为15次。通过对比分析,本文提出的算法在有效性和优越性方面得到验证。 展开更多
关键词 城市轨道交通 复杂网络 拓扑结构简化 路径优化 改进蚁群算法
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基于改进Harris Hawk优化算法的虚拟电厂优化调度研究 认领 引用 被引量：3
18
作者 丁君 秦浩庭 +3 位作者 苏鹏 曾雪松 李竞轩 郝巍 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期829-838,共10页
文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备... 文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备用,建立虚拟电厂灵活性聚合模型,通过改进的Harris Hawk优化算法调度方案。最后进行全面的日前调度和短期调度分析。结果表明,该策略能有效应对可再生能源的不确定性,实现对联络线功率的响应跟随。研究结果为虚拟电厂的协调优化调度提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进Harris Hawk优化算法 灵活性聚合 日前和短期调度
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改进蚁群算法在多层建筑路径规划中的应用与优化研究 认领 引用 被引量：1
19
作者 李梦晓 杨久东 张凌云 《华北理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第4期104-114,共11页
针对蚁群算法在数据量较大的情况下迭代冗余、路径非平滑的问题,难以满足复杂场景下的路径规划需求,提出一种改进的蚁群算法,引入通视性剪枝和跨层节点映射机制,显著提升了算法的计算效率和路径规划质量。首先对建立的栅格环境模型中的... 针对蚁群算法在数据量较大的情况下迭代冗余、路径非平滑的问题,难以满足复杂场景下的路径规划需求,提出一种改进的蚁群算法,引入通视性剪枝和跨层节点映射机制,显著提升了算法的计算效率和路径规划质量。首先对建立的栅格环境模型中的自由栅格进行提取并生成约束边界,并利用向量叉积判定路径点与约束边界的通视性,从而对冗余路径进行剪枝。其次,针对跨层路径规划中的拓扑割裂问题,提出了跨层节点映射机制,建立每层节点的跨层映射关系,并结合分层迭代策略,实现了多层场景间的全局路径优化。实验结果表明,改进后的蚁群算法和传统蚁群算法相比能够在短时间内完成跨层路径规划,且规划的路径长度平均缩短了12%,计算时间减少了83%。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 跨层拓扑 通视性剪枝 路线优化 跨层节点映射
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基于改进萤火虫算法的含DG配电网重构方法 认领 引用 被引量：36
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作者 许喆 潘金生 +3 位作者 樊淑娴 宋筱爽 翟爽 公茂法 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2018年第14期26-32,共7页
为了更好地解决含DG的配电网重构问题,建立了以系统损耗、负荷均衡、电压偏差为目标的重构模型,并利用改进萤火虫算法进行寻优计算。针对传统萤火虫算法中存在的早熟收敛、过度依赖控制参数等缺陷,引入了惯性权重,利用混沌理论对算法参... 为了更好地解决含DG的配电网重构问题,建立了以系统损耗、负荷均衡、电压偏差为目标的重构模型,并利用改进萤火虫算法进行寻优计算。针对传统萤火虫算法中存在的早熟收敛、过度依赖控制参数等缺陷,引入了惯性权重,利用混沌理论对算法参数进行调整,使算法兼顾全局搜索与局部搜索能力的均衡。同时将精英保留策略融入到萤火虫算法当中,加快了算法收敛的速度。为了减少网络重构中出现的大量不可行解,对网络拓扑进行了简化操作,缩短了编码维数,提高了寻优效率。最后通过算例分析,验证了该算法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 配电网重构 DG 改进萤火虫算法 混沌优化搜索 拓扑优化
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