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oe1(光电查) - 科学论文

16 条数据
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  • [IEEE 2018年第53届国际大学电力工程会议(UPEC) - 英国格拉斯哥(2018年9月4日-2018年9月7日)] 2018年第53届国际大学电力工程会议(UPEC) - 高光伏渗透率下配电网络中电池储能系统(BESS)的最优选址

    摘要： 本文聚焦于含光伏发电的配电网中电池储能系统（BESS）的最优选址问题，旨在最小化系统能量损耗。研究将节点电压限值与线路载流量水平作为约束条件，同时考虑了BESS的技术约束。采用统一粒子群优化算法作为求解技术，在IEEE-33节点系统上针对不同场景进行仿真并展示对比结果。研究表明：在高光伏渗透率的配电网中引入BESS单元，可显著改善能量损耗、电压水平及线路载流量分布特性。

    关键词： 电池储能系统（BESS）、粒子群优化算法（PSO）、分布式发电、光伏（PV）、储能系统的最优容量与选址配置

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [智能系统与计算进展] 问题求解的软计算 第817卷（SocProS 2017，第2卷）|| 基于粒子群优化算法的BOCDR分布式温度传感系统温度分辨率与空间分辨率提升

    摘要： 温度分辨率和空间分辨率是分布式温度传感（DTS）系统的主要性能指标。本文详细分析了一种基于布里渊光相关域反射仪（BOCDR）的DTS系统（BOCDR-DTS）的性能。我们采用粒子群优化（PSO）进化算法来提升该BOCDR-DTS系统的性能，通过该优化算法最小化了传感系统中的布里渊频移（BFS）误差，从而实现了约0.839°C的温度分辨率和约43厘米的空间分辨率。仿真结果使用MATLAB 15.0版本获得。

    关键词： 自发布里渊散射、分布式温度传感、粒子群优化算法（PSO）、温度分辨率与空间分辨率、布里渊频移、光学相关域反射计（OCDR）

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 基于深度学习的多晶硅太阳能电池电致发光图像缺陷检测

    摘要： 本文提出了一种新颖的双速度离散粒子群优化（BVDPSO）方法，并将其应用扩展到非确定性多项式（NP）完全组播路由问题（MRP）。主要贡献在于将粒子群优化（PSO）从连续域拓展至二进制或离散域。首先，开发了一种新颖的双速度策略来表示每个维度取值为1和0的可能性，该策略适用于描述MRP的二进制特性——其中1代表节点被选入组播树构建，0则反之。其次，BVDPSO遵循连续域原始PSO的学习机制更新速度与位置，从而保持了原PSO的快速收敛性和全局搜索能力。研究者在运筹学库（OR-library）中全面测试了包含小、中、大三种规模的58个算例，结果表明：由于仅需生成少量组播树，BVDPSO能快速获得最优或近优解；其性能不仅超越了多种当前最先进的MRP启发式算法，也优于基于遗传算法、蚁群优化和PSO的算法。

    关键词： 斯坦纳树问题（STP）、粒子群优化算法（PSO）、通信网络、组播路由问题（MRP）

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 一种基于分布式单目视觉的大型飞机部件装配同轴对准方法

    摘要： 外场大型部件组装是飞机使用与维护的重要环节，目前主要依靠人工完成，因为常用的大体积测量系统通常不适用。本文旨在提出一种基于分布式单目视觉的大型飞机部件组装新型同轴对准方法。

    关键词： 姿态评估、粒子群优化算法（PSO）、飞机装配、单目视觉、同轴对准

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 一种利用激光位移传感器对具有点约束的工业机器人运动参数进行标定的测量方法

    摘要： 本文提出一种仅通过单个激光位移传感器约束指令点来实现机器人运动学参数的新型标定方法。随后建立了包含机器人参数误差及机器人基坐标系与测量坐标系之间误差的运动学误差模型。开发了一种由最小二乘法与粒子群优化算法组成的参数辨识算法。通过对比实验验证了所提方法、最小二乘法与传统辨识方法的性能。实验表明，该方法的补偿估计效果显著，误差均值从10.259毫米降至0.845毫米；验证实验显示相对偏差均值从1.674毫米降低至0.538毫米。

    关键词： 算法、点约束、最小二乘法、激光位移传感器、机器人运动学标定、粒子群优化算法（PSO）

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 基于虚拟序列插入方法的非线性降维新二进制粒子群优化算法在光直接检测正交频分复用系统中的应用

    摘要： 本文提出了一种基于虚拟序列插入的新型二进制粒子群优化方法，并在IM-DD光正交频分复用(OOFDM)系统中进行了实验验证。该技术无需任何信道边信息即可抑制OOFDM系统的非线性效应。实验结果表明：在传输100公里标准单模光纤后，当误码率达到FEC门限3.8×10^{-3}时，与原始方案相比，所提方案在发射功率为2dBm和8dBm情况下分别使接收机灵敏度提升了1.9dB和3.2dB。在互补累积分布函数为10^{-4}时，采用本方案可使OFDM信号峰均比降低约2.8dB，且接收端硬件配置与原始方案相同。

    关键词： 光纤通信，粒子群优化算法（PSO），伪序列插入（DSI），正交频分复用（OFDM）

    更新于2025-09-23 05:29:55

  • [ACM出版社 第二届国际会议 - 中国成都 (2018.06.16-2018.06.18)] 图像处理进展第二届国际会议论文集 - ICAIP '18 - 基于特征分组的软件缺陷预测两阶段特征选择算法

    摘要： 为了提高软件缺陷预测的效果，许多包含特征选择的算法被提出。本文基于Wrapper和Filter混合框架，提出了一种基于特征分组的特征选择算法。该算法包含两个步骤：第一步为去除冗余特征，我们根据特征间的冗余性进行特征分组，采用对称不确定性作为相关性的恒定指标，并使用基于FCBF的分组算法进行特征聚类；第二步从每个特征组中选取子集形成最终特征组合。传统方法通常从每组选取代表性特征，但我们认为当组内特征数量较多时，代表性特征不足以反映该组全部信息。因此本步骤要求每组至少选取一个特征，并采用PSO算法对每组进行随机搜索。我们在开源的NASA和PROMISE数据集上进行了测试，使用三种分类器进行验证。与本文测试的其他方法相比，该方法在10个数据集的30组结果中展现出更优的预测性能：相较于未进行特征选择的算法，在逻辑回归、朴素贝叶斯和K近邻分类器中AUC值分别提升了5.94%、4.69%和8.05%。FCBF算法也可视为先执行特征分组的方法，与之相比，本方法在逻辑回归、朴素贝叶斯和K近邻分类器中的AUC值分别提升了4.78%、6.41%和4.4%。同时可见，对于基于FCBF的分组算法，从每组选择特征云比选择代表性特征效果更佳。

    关键词： 组内特征选择、粒子群优化算法（PSO）、基于FCBF的分组算法、软件缺陷预测、特征分组

    更新于2025-09-23 12:07:36

  • [2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 利用弱直流场成像原子与分子的里德伯态

    摘要： 本文提出了一种新颖的双速度离散粒子群优化（BVDPSO）方法，并将其应用扩展到非确定性多项式（NP）完全组播路由问题（MRP）。主要贡献在于将粒子群优化（PSO）从连续域拓展至二进制或离散域。首先，开发了一种新颖的双速度策略来表示每个维度取值为1和0的可能性，该策略适用于描述MRP的二进制特性——其中1代表节点被选入组播树构建，0则反之。其次，BVDPSO遵循连续域原始PSO的学习机制更新速度与位置，从而保持了原PSO的快速收敛性和全局搜索能力。研究者在运筹学库（OR-library）中全面测试了包含小、中、大三种规模的58个算例，结果表明：由于仅需生成少量组播树，BVDPSO能快速获得最优或近优解；其性能不仅超越了多种当前最先进的MRP启发式算法，也优于基于遗传算法、蚁群优化和PSO的算法。

    关键词： 粒子群优化算法（PSO）、斯坦纳树问题（STP）、通信网络、组播路由问题（MRP）

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019第五届科学技术工程与数学国际会议（ICONSTEM）- 印度金奈（2019.3.14-2019.3.15）] 2019第五届科学技术工程与数学国际会议（ICONSTEM）- 光伏系统中增强型全局搜索粒子群优化算法的实现

    摘要： 太阳能因其纯净且易于获取的特性，成为其他能源的潜在替代方案。但太阳能瓦数并不总是稳定或恒定的，这是由于环境条件变化和遮阴效应会导致其呈现不常见的多峰功率电压特性。群体智能因其直观性和直接性，在优化问题中一直发挥着重要作用。本文提出一种用于光伏发电提取的惯性修正粒子群优化（IM-PSO）算法。该方法能以较少能耗追踪最大功率点，从而确?；竦檬实钡淖畲蠊β?。该算法在MATLAB/SIMULINK仿真环境中建模，结果表明其较其他传统技术具有显著优势。

    关键词： 优化、最大功率点跟踪（MPPT）、惯性因子、局部阴影效应、粒子群优化算法（PSO）

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [美国计算机协会（ACM）2019年第二届国际会议——马来西亚槟城（2019.09.25-2019.09.27）] 《2019年第二届电子与电气工程技术国际会议论文集 - EEET 2019》 基于PSO的优化分数阶模糊控制器与模糊控制器在光伏最大功率点跟踪中的比较研究

    摘要： 本文提出了一种改进的MPPT控制器比较研究，该控制器采用粒子群优化（PSO）调参的分数阶模糊逻辑控制器（FO-FLC）与传统模糊逻辑控制器用于光伏应用。优化过程分两步进行：第一步计算比例因子和分数阶算子的最优值，第二步实现控制功能。优化设计目标是最小化实测功率与期望最大功率之间的均方根误差（RMSE）。最优分数阶算子缩短了跟踪时间并消除了最大功率点附近的振荡。通过仿真评估所提控制器的性能，结果表明FO-FLC在不同大气条件下具有更优的跟踪速度和精度表现。

    关键词： 优化、模糊逻辑控制器（FLC）、最大功率点跟踪（MPPT）、粒子群优化算法（PSO）、分数阶算子

    更新于2025-09-16 10:30:52