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题名基于改进野狗优化算法的电动汽车调峰策略
被引量：4
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作者
蔡新雷
祝锦舟
刘霡
刘佳乐
孟子杰
余洋
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机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学(保定))
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出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1913-1919,共7页
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基金
南方电网公司科技项目036000KK52220004(GDKJXM20220147)。
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文摘
针对新能源接入导致电网峰谷差变大的问题,同时考虑分时电价和碳收益的影响,本工作提出基于改进野狗优化算法(IDOA)的电动汽车调峰策略。首先,设计执行策略动态选择的IDOA,以提升原始野狗优化算法的寻优精度和寻优速度;其次,建立考虑负荷峰谷差、充电成本、放电收益和出售碳配额收益的电动汽车参与调峰优化调度模型,并以惩罚项的形式将约束条件引入优化调度模型形成寻优价值函数,使用IDOA求解该价值函数;最后,对提出的IDOA和优化调度模型进行了仿真验证,结果表明,与其他4种算法相比,IDOA在寻优速度、准确性和鲁棒性上均具有良好效果,IDOA求解调峰模型降低了电网负荷峰谷差,同时也减轻了车主用车成本。
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关键词
电动汽车
调峰策略
碳收益
改进野狗优化算法
优化调度
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Keywords
electric vehicles
peak regulation strategy
carbon earnings
improved dingo optimization algorithm
optimal schedule
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于VMD多阶段优化的短时交通流预测研究
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作者
陈以
齐兴宇
胡水源
姚宇琛
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
广西智能综合自动化高校重点实验室
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出处
《计算机仿真》
2025年第1期126-132,共7页
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基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0225)
广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金立项项目(YQ19107)。
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文摘
针对交通流数据存在的随机性与非线性等导致短时交通流预测精度不高的问题,给出一种多阶段优化策略和改进澳洲野狗算法(Improved Dingo Optimization Algorithm, IDOA)优化LSSVM、LSTM和XGBoost参数的组合预测模型(MO-IDOA-LLX)。使用变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)将交通流分解,借助样本熵(Sample Entropy, SE)将子序列重组,得到趋势、细节和随机分量并采用相空间重构算法(Phase Space Reconstruction, PSR)对其进行处理。通过4个基准函数验证IDOA算法性能。对重构后的分量分别建立IDOA-LSSVM,IDOA-LSTM以及IDOA-XGBoost三个子模型,叠加各子模型的预测值得到预测结果。实验结果表明:其它预测模型相比,上述模型预测精度均有不同程度的提升,输出的预测结果更接近真实值。
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关键词
短时交通流预测
组合预测模型
改进澳洲野狗优化算法
变分模态分解
样本熵
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Keywords
Short-term traffic flow forecasting
Combined predictive models
Improved dingo optimization algorithm
Variational mode decomposition
Sample entropy
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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