修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

41 条数据
?? 中文（中国） ▾

  • 多场景多目标樽海鞘群优化算法用于独立光伏系统容量配置

    摘要： 该论文提出了一种新的多场景多目标樽海鞘群优化算法（MS-MOSS），用于独立光伏系统的最优容量配置。准确估算光伏组件和储能电池数量至关重要，因其直接影响系统可靠性和成本。研究通过最小化两个冲突目标，提出了聚焦帕累托最优解的三种场景方案，选取失负荷概率（LLP）和生命周期成本（LLC）构建帕累托前沿。采用迭代法验证所提MS-MOSS算法的优越性，结果表明各场景均能以极高精度和极低成本获得帕累托最优配置。相较于迭代方法，三种场景方案的计算速度分别提升约158倍、194.2倍和141.6倍。第三种方案在解集对帕累托前沿的覆盖度与收敛性方面表现最优。结论证实MS-MOSS算法在独立光伏系统容量配置中具有显著有效性。

    关键词： 樽海鞘群算法、LCC、多场景、多目标优化、独立光伏系统、LLP

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 面向支持网络编码的弹性光网络中路由、频谱与网络编码分配问题的基于优先级的多目标设计

    摘要： 在弹性光网络中，采用网络编码（NC）为进一步优化频谱效率开辟了新维度。事实上，将网络编码与专用路径?；は嘟岷希唤鍪迪至烁叩娜萘啃?，同时保持了近乎瞬时恢复的优势。为利用网络编码优势，必须解决路由、频谱和网络编码分配（RSNCA）这一复杂问题。本文针对该问题提出基于优先级的多目标设计方案，在带宽容量受限条件下最大化网络吞吐量，同时最小化已接纳需求的频谱链路占用。该多目标设计采用加权法，并对权重系数影响各子目标优先级的情况进行了严谨分析。通过与传统单目标模型（涵盖编码与非编码方案）在多种实际拓扑上的对比验证，本设计方案展现出显著优势：网络编码应用带来吞吐量大幅提升，且多目标RSNCA设计效率远超单目标方案——频谱链路占用最高可节省50%以上。

    关键词： 路由与频谱分配（RSA）、弹性光网络、网络编码（NC）、智能光网络、整数线性规划、多目标优化、专用?；?

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于耦合机构的板材激光成形变形预测与优化

    摘要： 通过激光成形技术将平板金属加工成三维曲面时，既需要面外变形也需要面内变形。本文基于实验数据建立了耦合机制激活的金属板材激光成形耦合机理模型，用于预测和优化弯曲与增厚变形。研究采用中心复合实验设计方法，以激光功率、扫描速度和光斑直径为输入参数，弯曲与增厚量为输出指标，开展耦合机制激光金属成形工艺实验。基于神经网络和神经模糊系统分别建立了该耦合机制下激光金属成形过程的正向与逆向模型。运用非支配排序遗传算法进行多目标优化，获得了实现不同面外与面内变形量的多组最优解。该方法可为采用多道激光线加热的耦合机制激光成形工艺提供工艺参数优选方案，指导三维曲面构件的精准制造。

    关键词： 耦合机制、软计算、激光成形、多目标优化

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 阿尔及尔，阿尔及利亚（2019.11.19-2019.11.21）] 2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 基于当前最优人工蜂群算法的光伏组件参数提取

    摘要： 现有的多目标进化算法（MOEAs）要么将多目标问题作为一个整体处理，要么分解为若干单目标子问题分别求解。虽然问题分解方法通过同步优化所有子问题通常能实现更快收敛，但存在两个尚未完全解决的问题：解集分布往往依赖于先验的问题分解方式，且各子问题间缺乏种群多样性。本文提出一种具有双层级存档机制的多目标进化算法，通过引入全局存档和子问题存档两类存档结构，同时发挥多目标问题级与子问题级方法的优势。该算法在每一代中，既利用全局存档进行自繁殖，也通过全局存档与子问题存档间的交叉繁殖产生新个体。全局存档与子问题存档通过交叉繁殖实现信息交互，并基于繁殖产生的新个体进行更新。该框架在保持快速收敛特性的同时，能够以可扩展的方式处理帕累托前沿（PF）上的解集分布问题。为验证算法性能，研究者在广泛使用的基准测试问题和一组真正不连通问题上开展实验。结果表明，相比现有先进MOEAs，本算法在逼近帕累托前沿距离、解集覆盖度及搜索速度等指标上均展现出竞争优势。

    关键词： 多目标优化，进化算法（EA），全局优化

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [2019年IEEE智利电气、电子工程、信息与通信技术会议(CHILECON) - 智利瓦尔帕莱索 (2019.11.13-2019.11.27)] 2019年IEEE智利电气、电子工程、信息与通信技术会议(CHILECON) - 农业应用中光伏系统效能的简易验证方法

    摘要： 本文通过多目标优化研究了配电网运行的综合电压无功控制问题。该研究旨在探讨通过降压手段实现节能与削峰负荷的可行性。随着智能配电网的发展，这类调控方法正重新受到关注。本文提出的运行阶段策略基于次日/周逐时负荷预测，综合考虑有功功率削减与电压偏差因素，最终获得一组非支配最优解，用户可根据不同目标需求自主决策实施时机、位置及方式。针对两类典型配电网的求解结果表明，该方案具有显著的经济技术效益。

    关键词： 多目标优化、配电系统、降压、综合电压无功控制

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 带更新功率电子变压器的光伏单元协调优化调度

    摘要： 配电网中光伏发电单元的随机波动性增加了最优调度的复杂性。为提高直流电器能效并增强控制灵活性，本文研究了安装电力电子变压器（PET）等新型电力电子设备的优化调度效果，分析了光伏单元最优调度与升级版PET运行的协同效应。通过建立两阶段优化模型，寻求含PET馈线与光伏逆变器的配电网最佳配置方案及运行策略：上层模型确定PET的最优配置方案，并将结果作为下层模型的输入参数，用于调节与升级版PET馈线运行相关联的光伏逆变器有功/无功功率。该协同优化机制旨在降低配电网运行成本与总功率损耗，采用NSGA-II算法求解受电力系统与电力电子设备可靠运行约束的多目标优化问题。对比有无协同优化的仿真结果表明，该两阶段模型能有效降低测试配电网的运行成本与功率损耗，在避免光伏单元限电的同时，通过优化配置PET与光伏逆变器等电力电子设备实现最优调控。

    关键词： 多目标优化、光伏发电集成、电力电子变压器、协调最优调度

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 基于改进多目标鲸鱼优化算法的水光风电发电系统优化

    摘要： 太阳能与风能面临的棘手问题在于环境变化导致其发电具有间歇性与不稳定性。水电因其调节响应迅速且成本较低，常被选作电力系统的补偿能源。本文提出了一种水-光-风多能互补系统的长期多目标优化模型，其中梯级水电站作为电力系统的调节补偿单元。该模型以最大化系统年总发电量为一个优化目标，同时以平抑系统出力波动为另一目标。模型首先计算光伏与风电的全部出力，随后将这些计算结果作为水电优化的边界条件输入电网系统。研究采用改进的非支配排序鲸鱼优化算法（改进NSWOA）求解该模型，结果表明：改进NSWOA能为决策者提供一系列最优选择方案，而水电凭借其优异的调节能力可有效补偿光伏与风电的波动性。

    关键词： 水光风电系统、多目标优化、梯级水电站、改进的非支配排序鲸鱼优化算法

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 透明亚克力与聚碳酸酯的脉冲Nd:YVO4透射式激光焊接优化

    摘要： 本研究通过透射式激光焊接（TTLW）技术，在不同激光功率、扫描速度和频率参数下对两种透明塑料材料（丙烯酸和聚碳酸酯）进行搭接焊接，且未使用填充材料。通过检测与试验研究了输入参数对焊缝质量的影响。采用统计软件Design Expert 10进行实验设计与分析，以断裂载荷和焊缝宽度作为响应指标。运用响应面法（RSM）实现多目标优化，同步实现焊缝宽度最小化与断裂载荷最大化。通过验证试验确认所采用的优化技术的有效性。

    关键词： 设计专家10，多目标优化，响应面法，TTLW，丙烯酸和聚碳酸酯

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于光电平台的多目标优化量子粒子群团队进化策略

    摘要： 本文研究了机载光电平台的多目标优化设计，以降低其机械共振、提高稳定性并减轻质量。传统群体智能算法易陷入局部最优，严重影响搜索精度，导致光电平台多目标优化无法满足设计要求。本文提出一种团队进化策略量子粒子群优化算法（TEQPSO），通过交叉序列二次规划与高斯混沌变异算子构成的新型学习策略平衡全局与局部搜索：前者对样本执行局部搜索并对父代个体实施交错操作，后者经高斯混沌变异产生的后代可在搜索空间开拓新区域。在含/不含坐标旋转的多峰测试函数及复合函数实验表明，相比十二种QSO与PSO变体，TEQPSO能更有效利用种群信息，显著提升算法性能。最终将该算法应用于机载光电平台多目标优化设计，实现了振动响应大幅降低、质量显著减轻及刚度特性提升，其搜索精度与综合性能均优于QPSO算法。

    关键词： 多目标优化、量子粒子群、团队协作进化策略、光电平台

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于硅波导的大时间-数值孔径参数化光谱-时域分析仪

    摘要： 在分布式综合?？榛娇盏缱酉低常―IMA）中，需要在满足资源和安全约束的条件下，为飞机安装位置分配DIMA设备以获得最优的质量和成本。目前DIMA中的常规设备分配工作依靠人工或经验完成，随着设备数量增加，这种做法日益困难。特别是在面对大规模设备分配问题（DAPs）时，人工分配几乎成为不可能完成的任务。本文建立了采用整数编码的DIMA双目标安全约束设备分配模型以提升可扩展性，并提出两阶段多目标局部搜索算法（2PMOLS）予以求解。该算法第一阶段通过加权和方法使种群快速收敛至帕累托前沿（PF），第二阶段则对第一阶段解集实施帕累托局部搜索以扩展PF近似域。实验研究在不同规模的DAPs上将2PMOLS与三种基于分解的方法及一种基于支配的方法进行对比，结果表明2PMOLS在收敛性和多样性方面均优于所有对比算法。相较于领域专家设计的方案，2PMOLS获得的解在质量与装船成本两个目标上都更优。实验还显示随着问题规模增大，2PMOLS相比其他算法表现持续提升，证实其具有更优的可扩展性。

    关键词： 设备分配、分布式综合?？榛娇盏缱酉低场⒍嗄勘暧呕?、帕累托局部搜索

    更新于2025-09-11 14:15:04