共查询到19条相似文献,搜索用时 656 毫秒
1.
2.
3.
船舶电力系统故障恢复的网络重构问题可以抽象成为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题.根据船舶电力系统特点,结合多Agent在电力系统的应用,提出了一种基于进化遗传算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的含有节点—支路的馈线拓扑模型和目标供电最优的数学模型.在遗传算法快速寻优能力的基础上,结合进化算法的方向性和反馈性,得出多Agent船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例与普通遗传算法比较分析,验证了其良好的可行性. 相似文献
4.
船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。 相似文献
5.
6.
7.
《舰船科学技术》2017,(22)
随着现代船舶工业的需要,船载用电设备的数量越来越多,船舶电力系统的容量也越来越大。船载用电设备在提高船舶自动化水平的同时,也对船舶电力系统的稳定性、安全性、节能性等提出更高要求。其中,船舶电力系统网络的无功损耗问题一直是相关领域的研究重点。电力系统的无功优化是指当系统的结构参数、负载等保持不变的情况下,通过改善船舶电力系统电源的电压等参数,调节电网的潮流计算,无功优化对提高船舶电力系统的供电效率,降低事故发生率等有重要的作用。本文系统的介绍了自适应粒子群算法,并将该粒子群寻优算法应用到船舶电力系统的无功优化过程中,对于改善电力系统的无功优化过程有重要的意义。 相似文献
8.
9.
基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。 相似文献
10.
电网系统状态评估是保证船舶正常工作的关键技术,针对当前船舶电网系统状态评估结果不科学,评估误差大的缺陷,提出基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估模型。首先分析当前船舶电网系统状态评估现状,并建立船舶电网系统状态评估的数学模型,然后引入粒子群算法对数学模型进行求解,找到船舶电网系统状态评估的最佳方案,最后在Matlab 2016平台进行了船舶电网系统状态评估的验证测试,本文模型可以快速、有效的找到船舶电网系统状态评估最优方案,提高了船舶电网系统状态评估精度。 相似文献
11.
12.
13.
梁正卓朱琬璐朱志宇智鹏飞楚浩清 《中国舰船研究》2022,(6):36-47
当前,船舶综合电力系统(IPS)正朝着复杂化、模块化、自动化方向发展,研究快速、稳定、能够应对各种突发状况的船舶综合电力系统重构技术对保障船舶安全和可靠航行具有重要意义。首先,综述当前国内外在船舶综合电力系统重构技术方面的研究进展,讨论集中式重构和分布式重构的特点,并对数学优化算法、启发式算法、人工智能算法等进行归纳总结;然后,分析面对多重并发故障时重构技术所面临的困难与挑战,提出需重点关注混杂系统建模和分层分布式重构框架的建立;最后,从重构模型建立、算法优化、分布式架构等方面对未来船舶综合电力系统重构的发展提出设想和建议。 相似文献
14.
15.
16.
针对高桩码头损伤识别问题,引入量子行为优化天牛群(BSO)算法,利用结构模态参数(固有频率和振型)的差别构造目标函数,提出了一种基于量子天牛群(QBSO)算法的损伤识别方法。采用所提方法对一高桩码头模型单直桩、单叉桩的单损伤,双直桩、双叉桩、直桩+叉桩的双损伤进行了计算,并与天牛群(BSO)算法与粒子群(PSO)算法进行对比;对振型添加噪声后单叉桩的单损伤进行了计算。结果表明:所提方法计算效率高、收敛速度快,具有较强的稳定性和抗噪性,能够快速精准地识别出损伤位置与损伤程度。 相似文献
17.
对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。 相似文献
18.
19.
为解决母联闭合型电网发生故障时的电网重构问题,提出一种基于二进制粒子群算法的电网重构策略.根据深水半潜平台电网特殊的网络架构和电气特性,建立以最大程度恢复重要负载供电为目标,以电网结构和系统容量为约束条件的母联闭合型电网故障恢复模型.为提升求解效率,为该模型设计基于二进制粒子群算法的两阶段优化求解流程,并将求解结果与混沌遗传算法和免疫克隆算法的仿真结果相对比.仿真结果表明,提出的电网重构策略具有较高的搜索效率和较强的寻优能力,能有效提高母闭合型电网故障恢复的速度和精度. 相似文献