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公开(公告)号:CN112115990A
公开(公告)日:2020-12-22
申请号:CN202010927500.5
申请日:2020-09-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了SVR拟合器参数优化技术领域的一种基于改进粒子群算法的SVR三参数寻优方法,旨在解决现有技术中SVR拟合器综合性能低,泛化能力差的问题,包括对采集的样本数据进行5重交叉验证实验,选择对拟合器性能影响较大的参数作为待优化参数;初始化拟合器和粒子群算法的相关参数,根据所述相关参数更新粒子速度和位置;将选定的待优化参数设置为粒子当前位置的相应维度值,并根据5重交叉验证实验得到的从平均绝对误差(MAE),均方误差(MSE)和相关系数(R2),计算得到粒子当前位置对应的适应度值;根据粒子当前位置进行适应性变异,更新个体最优位置和种群最优位置;若函数收敛,则结束寻优,输出最优参数的组合,否则继续迭代寻优。
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公开(公告)号:CN113159412A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110410823.1
申请日:2021-04-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 为了针对不同电压等级下储能系统应用的不同需求,本发明公开了一个基于用户需求响应的多层级储能双层规划模型。上层构建10KV及以上中低压配电网侧储能系统优化配置模型,以配电网运行费用最小为目标函数,制定出最优分时电价,并在约束条件中加入负荷峰谷差限制;下层构建380/220 V用户侧储能系统优化配置模型,以用户的运行成本最小为目标函数,在上层给出的分时电价下进行优化,并在约束条件中加入弃光量限制。上下两层模型以分时电价及与上级电网交互功率为耦合变量交替迭代,通过对集中式大容量储能系统与分散式、小容量储能系统在不同电压等级下的额定功率、安装容量及并网位置的优化选取,实现在配电侧与用户侧的削峰填谷与促进新能源消纳需求。
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公开(公告)号:CN111860755A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010714392.3
申请日:2020-07-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于支持向量机回归改进粒子群算法。在当前全局最优的粒子位置附近随机取点,用支持向量机回归预测最优随机点,然后再替换一个非最优粒子,进行下一次迭代。随着输入回归信息的不断增加,预测越来越精确。当鸟群寻找食物的时候,鸟群总会往已知的最优位置行进,现在鸟群有一定概率不往最优位置行进且里面有了一位智者,会根据鸟群经过的点预判最优位置附近较优点的位置。将原粒子群算法的随机值范围由[0,1]变为[-1,1],并在每次算完最优粒子位置之后在最优值附近随机取值,用支持向量机回归预测最优,增强了群体的全局性和局部性,能有效增强全局和局部寻优能力。能具体应用在函数优化、规划问题、模式识别和图像处理问题等复杂优化问题。
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