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Double Enhanced Solution Quality Boosted RIME Algorithm with Crisscross Operations for Breast Cancer Image Segmentation 认领 引用 被引量：1
1
作者 Mengjun Sun Yi Chen +3 位作者 Ali Asghar Heidari Lei Liu Huiling Chen Qiuxiang He 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2024年第6期3151-3178,共28页
The persistently high incidence of breast cancer emphasizes the need for precise detection in its diagnosis.Computer-aided medical systems are designed to provide accurate information and reduce human errors,in which ... The persistently high incidence of breast cancer emphasizes the need for precise detection in its diagnosis.Computer-aided medical systems are designed to provide accurate information and reduce human errors,in which accurate and effective segmentation of medical images plays a pivotal role in improving clinical outcomes.Multilevel Threshold Image Segmentation(MTIS)is widely favored due to its stability and straightforward implementation.Especially when dealing with sophisticated anatomical structures,high-level thresholding is a crucial technique in identifying fine details.To enhance the accuracy of complex breast cancer image segmentation,this paper proposes an improved version of RIME optimizer EECRIME,denoted as the double Enhanced solution quality Crisscross RIME algorithm.The original RIME initially conducts an efficient optimization to target promising solutions.The double-enhanced solution quality(EESQ)mechanism is proposed for thorough exploitation without falling into local optimum.In contrast,the crisscross operations perform a further local exploration of the generated feasible solutions.The performance of EECRIME is verified with basic and advanced algorithms on IEEE CEC2017 benchmark functions.Furthermore,an EECRIME-based MTIS method in combination with Kapur’s entropy is applied to segment breast Infiltrating Ductal Carcinoma(IDC)histology images.The results demonstrate that the developed model significantly surpasses its competitors,establishing it as a practical approach for complex medical image processing. 展开更多
关键词 Rime optimization algorithm Double-enhanced solution quality mechanism Crisscross optimization algorithm Image segmentation Breast cancer
改进杂交水稻优化算法的入侵检测特征选择 认领 引用
2
作者 范晶晶 于瓅 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第2期163-170,共8页
针对网络入侵检测中高维数据特征冗余导致的检测效率低、准确率不足等问题,对杂交水稻优化算法进行改进用于特征选择.通过改进Circle混沌映射初始化种群,提高初始解质量;在优化过程中加入纵横交叉策略,增加种群的多样性;引入高斯随机游... 针对网络入侵检测中高维数据特征冗余导致的检测效率低、准确率不足等问题,对杂交水稻优化算法进行改进用于特征选择.通过改进Circle混沌映射初始化种群,提高初始解质量;在优化过程中加入纵横交叉策略,增加种群的多样性;引入高斯随机游走机制,避免算法陷入局部最优.为评估该方法的有效性,在UCI基准数据集和NSL-KDD网络入侵检测数据集上开展实验,借助KNN、DT和XGBoost三种分类器验证.实验结果表明,改进后的算法在UCI的八个数据集上,能将原始特征总数减少至约45%,而且分类性能均优于原始HRO算法;在NSL-KDD数据集上,改进后的算法可将原始特征总数减少至约41%,所选特征子集分类准确率最高达85.79%. 展开更多
关键词 入侵检测 特征选择 杂交水稻优化算法 Circle混沌映射 纵横交叉 高斯随机游走
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基于改进纵横交叉算法的车网互动模式下电动汽车充放电优化调度策略研究 认领 引用 被引量：16
3
作者 马力 彭伟伦 +1 位作者 范晋衡 周志明 《电测与仪表》 CSCD 北大核心 2025年第2期133-142,共10页
电动汽车的充放电需求与电网负荷平衡密切相关,在电动汽车充放电高峰期,为了有效缓解大规模电动汽车(electric vehicle,EV)无序接入电网给电力系统带来的负荷压力问题,提出了基于综合能源电网负荷平衡的电动汽车充放电调度研究。在车网... 电动汽车的充放电需求与电网负荷平衡密切相关,在电动汽车充放电高峰期,为了有效缓解大规模电动汽车(electric vehicle,EV)无序接入电网给电力系统带来的负荷压力问题,提出了基于综合能源电网负荷平衡的电动汽车充放电调度研究。在车网互动(vehicle-to-grid,V2G)模式下,分析EV充放电场景架构以及需求,上层以最低峰谷差为目标函数,下层以充电成本最小为目标函数,并设定对应的约束条件,建立电动汽车充放电双层调度模型。提出一种融合轮盘赌选择算法的改进纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO),对电动汽车充放电双层调度模型进行求解,获取最优电动汽车充放电调度方案。实验结果表明,所提方法可以有效减少峰谷差和调度耗时,获取更加满意的调度方案。 展开更多
关键词 电动汽车 车网互动模式 改进纵横交叉算法 充放电调度
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基于时序卷积神经网络和纵横交叉算法的低压台区负荷预测 认领 引用 被引量：5
4
作者 丁伟锋 周震震 +3 位作者 谢振华 肖耀辉 黄和燕 何森 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2025年第21期156-165,共10页
精准的电力负荷预测对低压台区运维至关重要。为提升台区电力负荷预测精度,提出一种纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)优化卷积注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)和时序卷积神经网络(temporal ... 精准的电力负荷预测对低压台区运维至关重要。为提升台区电力负荷预测精度,提出一种纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)优化卷积注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)和时序卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的低压台区电力负荷预测模型。首先,建立以时序卷积神经网络为基础的预测模型,提取电力负荷输入序列隐含的时间规律。其次,在模型输入侧引入CBAM模块,通过在通道和空间上与模型输入进行加权,提高模型对关键特征的敏感性。最后,为解决模型参数易陷入局部最优、模型泛化性不高的问题,提出使用CSO对CBAM-TCN的全连接层进行二次优化。以广东省某地两个典型低压台区实测电力负荷数据集进行仿真建模,结果表明所提组合预测方法性能优于其他对比模型,并对其有效性进行了验证。 展开更多
关键词 低压台区 负荷预测 纵横交叉算法 时序卷积神经网络 卷积注意力机制
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考虑负荷分类增长的多目标光伏选址定容双层多阶段规划 认领 引用 被引量：2
5
作者 杨毅 王明深 +4 位作者 庄舒仪 朱继忠 陈一熙 曾琮 文淅宇 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2025年第1期41-50,62,共10页
随着配网中分布式光伏接入规模的逐年扩增,开展分布式光伏选址定容研究对于提高配网经济性与安全性具有重要意义。目前关于光伏选址定容规划的研究大多采用常规单时段规划方法进行建模,忽略了配网的中长期负荷增长特性,这将对模型实际... 随着配网中分布式光伏接入规模的逐年扩增,开展分布式光伏选址定容研究对于提高配网经济性与安全性具有重要意义。目前关于光伏选址定容规划的研究大多采用常规单时段规划方法进行建模,忽略了配网的中长期负荷增长特性,这将对模型实际应用效果产生不利影响。为此,提出了一种考虑负荷分类增长的多目标光伏选址定容规划模型。首先,结合动态时间规整(dynamic time warping,DTW)和LightGBM算法实现中长期负荷的分类预测;随后,构建计及负荷分类增长的多目标光伏选址定容双层多阶段规划模型,并引入多目标双层纵横交叉算法(multi-objective bilevel crisscross optimization algorithm,MOBL-CSO)进行求解。在改进的IEEE 33节点系统中的实验结果表明,所提方案能综合考虑整个规划年限中负荷变化进行优化,与传统方法相比能获得更具长期经济性和安全性的光伏选址定容规划方案。 展开更多
关键词 分布式光伏 负荷增长 选址定容 配电网 多目标优化 双层多阶段规划 纵横交叉算法
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求解约束优化问题的野狗优化算法 认领 引用
6
作者 林家馨 梁昔明 龙文 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第22期9417-9426,共10页
针对约束优化问题的求解,提出了一种结合ε约束处理法和纵横交叉策略的野狗优化算法(εCDOA)。算法先在野狗优化算法的所有个体选择捕猎策略更新位置后引入纵横交叉策略,以提高所得算法的全局搜索和局部搜索能力,也有利于算法跳出局部最... 针对约束优化问题的求解,提出了一种结合ε约束处理法和纵横交叉策略的野狗优化算法(εCDOA)。算法先在野狗优化算法的所有个体选择捕猎策略更新位置后引入纵横交叉策略,以提高所得算法的全局搜索和局部搜索能力,也有利于算法跳出局部最优;然后按照ε约束处理法,将等式约束转化为不等式约束,并用ε水平比较方法代替适应度值比较来评判算法中野狗个体的优劣;最后根据个体的约束违约度按自适应的ε值把种群分成两个子群,分别以子群的存活策略计算个体的存活率并更新存活率低的个体。对CEC2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,数值实验结果显示,算法εCDOA比结合ε约束处理法的野狗优化算法等4种对比算法有更好的寻优效果。对于3种经典工程设计问题,算法εCDOA给出的设计方案明显优于其他对比算法给出的方案。 展开更多
关键词 野狗优化算法 纵横交叉 约束优化问题 ε约束处理法 工程设计
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融合自适应权重和纵横交叉策略的野狗优化算法 认领 引用
7
作者 林家馨 梁昔明 《计算机技术与发展》 2025年第9期120-131,共12页
为了克服野狗优化算法(DOA)求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种融合自适应权重和纵横交叉策略的野狗优化算法(ACDOA)。算法在群体攻击和迫害攻击阶段引入自适应权重,使其全局搜索和局部搜索能力得到平衡,以提高... 为了克服野狗优化算法(DOA)求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种融合自适应权重和纵横交叉策略的野狗优化算法(ACDOA)。算法在群体攻击和迫害攻击阶段引入自适应权重,使其全局搜索和局部搜索能力得到平衡,以提高算法的寻优效率。在所有个体选择捕猎策略完成位置更新后执行纵横交叉策略,横向交叉可以提高算法的全局搜索能力,纵向交叉可以提高算法跳出局部最优的能力。在23个标准无约束优化问题和13个高维无约束优化问题上进行数值实验,实验结果表明,ACDOA比DOA等多个对比算法有更好的求解精度和数值稳定性。计算ACDOA求解标准无约束优化问题时的种群多样性,实验结果表明ACDOA在迭代过程中能够保持更为丰富的种群多样性,以减小算法过早收敛和陷入局部最优的概率,更有利于算法找到全局最优解。对于轮系设计问题,ACDOA给出的设计方案与部分对比算法有同等的竞争力;对于悬臂梁设计问题,ACDOA给出了比其它算法更好的设计方案。 展开更多
关键词 野狗优化算法 自适应权重 纵横交叉 数值试验 轮系设计 悬臂梁设计
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基于CSO-LSTM-Attention的断路器故障识别与重合闸策略 认领 引用 被引量：1
8
作者 倪旭晖 成宏亮 +2 位作者 李俊斌 施莹颖 申自裕 《电力与能源》 2025年第6期596-600,614,共5页
塑壳断路器作为一种常用的控制和保护设备,在负荷峰值或者用户侧存在冲击性负载的工况下,易因过流/过负荷保护触发而出现误动作跳闸现象。鉴于此,提出了一种基于注意力机制(Attention)和纵横交叉搜索算法(CSO)优化的改进长短期记忆神经... 塑壳断路器作为一种常用的控制和保护设备,在负荷峰值或者用户侧存在冲击性负载的工况下,易因过流/过负荷保护触发而出现误动作跳闸现象。鉴于此,提出了一种基于注意力机制(Attention)和纵横交叉搜索算法(CSO)优化的改进长短期记忆神经网络(LSTM)模型的深度学习算法,旨在提升输电线路重合闸前对故障状态的自适应判断能力,进而提高断路器重合闸的准确性与可靠性。最后,给出了自适应重合闸的实现方案,并通过仿真验证了所提方案的可行性与有效性。现场试验结果显示,该方案能够显著降低断路器误跳闸的风险,故障识别准确率高达99.73%,在现场应用中可使低压断路器误跳闸率降低90%以上。 展开更多
关键词 低压断路器 重合闸 误跳闸 长短期记忆神经网络 注意力机制 纵横交叉搜索算法
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融合Logistic混沌初始化与纵横交叉策略的改进麻雀搜索算法 认领 引用 被引量：1
9
作者 陈磊 《科学技术创新》 2025年第22期127-130,共4页
针对麻雀搜索优化算法易陷入局部极值、全局探索能力弱及种群多样性不足的问题,本文提出一种融合Logistic混沌映射与纵横交叉机制的改进算法。首先,采用Logistic混沌映射生成高遍历性初始解集,并设计非线性惯性权重动态调整搜索步长,提... 针对麻雀搜索优化算法易陷入局部极值、全局探索能力弱及种群多样性不足的问题,本文提出一种融合Logistic混沌映射与纵横交叉机制的改进算法。首先,采用Logistic混沌映射生成高遍历性初始解集,并设计非线性惯性权重动态调整搜索步长,提升收敛效率;其次,在侦察者更新阶段引入横向交叉算子促进多维信息交互,增强全局探索能力,同时构建纵向交叉策略实现个体维度可控变异,抑制早熟收敛。为验证性能,基于四种CEC基准函数开展数值仿真实验,实验结果表明:相较于标准麻雀搜索优化算法,改进麻雀搜索优化算法在单峰、多峰测试函数中均表现出更优的收敛精度和鲁棒性,其动态平衡全局探索与局部开发的能力得到充分验证。 展开更多
关键词 麻雀搜索优化算法 Logistic混沌序列 纵横交叉策略
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融合精英反向学习与纵横交叉的蛇优化算法 认领 引用 被引量：1
10
作者 叶汶建 王冰 王一荻 《计算机技术与发展》 2025年第10期148-157,共10页
蛇优化算法(SO)是模拟自然界中蛇的习性而形成的一种元启发式算法。针对标准蛇优化算法在寻优时存在收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,提出一种融合精英反向学习与纵横交叉的蛇优化算法(EILSO)。首先,通过变异精英反向学习策略初始化种... 蛇优化算法(SO)是模拟自然界中蛇的习性而形成的一种元启发式算法。针对标准蛇优化算法在寻优时存在收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,提出一种融合精英反向学习与纵横交叉的蛇优化算法(EILSO)。首先,通过变异精英反向学习策略初始化种群,利用精英个体生成高质量初始种群个体,加快算法收敛速度;其次,将振荡因子追随策略引入个体位置更新过程中,从而增强算法的探索能力、提高算法跳出局部最优的能力;最后,引入纵横交叉策略,其中,横向交叉增强算法的全局搜索能力、纵向交叉避免算法过早收敛,两种交叉相继进行共同提高算法的寻优性能。利用13个基准函数进行仿真测试,将EILSO与其他多种优化算法进行对比,证明EILSO收敛速度更快、求解精度更高、不易陷入局部最优。为了验证EILSO在实际问题中的可行性,将EILSO应用于齿轮系设计问题中,并与其他算法进行对比,结果显示EILSO在解决实际问题上具有一定的优越性。 展开更多
关键词 蛇优化算法 精英反向学习 纵横交叉策略 函数优化问题 工程优化问题
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考虑空间耦合的少数据风电功率预测方法 认领 引用 被引量：17
11
作者 王陈恩 殷豪 +3 位作者 陈顺 许炫淙 朱梓彬 孟安波 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期75-81,共7页
针对新建风力发电场历史数据少而导致功率难以准确预测的问题,结合邻近风电场的历史数据,提出了考虑空间耦合关系的少数据风电功率预测方法。首先,采用空间注意力量化邻近风电场对目标风电场的影响程度,并为对应风电场加权;然后,经由门... 针对新建风力发电场历史数据少而导致功率难以准确预测的问题,结合邻近风电场的历史数据,提出了考虑空间耦合关系的少数据风电功率预测方法。首先,采用空间注意力量化邻近风电场对目标风电场的影响程度,并为对应风电场加权;然后,经由门控循环神经网络获取风电序列中隐含的时间关联信息,最后利用纵横交叉算法优化输出层的权重和偏置。以内蒙古的4个邻近风电场实测数据进行实验,实验结果表明所提方法能有效量化风电场间的影响程度,并提高了少数据风电场的预测精度。 展开更多
关键词 风电场 少数据 空间耦合 风电功率预测 空间注意力 纵横交叉算法
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二进制纵横交叉算法在配电网重构中的应用 认领 引用 被引量：21
12
作者 殷豪 周玉龙 孟安波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期270-275,共6页
针对配电网重构问题,提出了一种以有功损耗最小为优化目标的、全新的二进制纵横交叉算法(binary crisscross optimization,BCSO)。该算法在纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)的基础上进行了二进制化研究,解决了二进制优化的难... 针对配电网重构问题,提出了一种以有功损耗最小为优化目标的、全新的二进制纵横交叉算法(binary crisscross optimization,BCSO)。该算法在纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)的基础上进行了二进制化研究,解决了二进制优化的难题;同时继承了纵横交叉算法的双交叉机制,其中横向交叉机制增强了全局搜索能力,提高了全局收敛速度,纵向交叉机制保持了种群的多样性,避免陷入局部最优;通过横、纵交叉机制的配合能够快速寻找到全局最优解。最后,在IEEE 33节点和美国PG&E69节点系统上对二进制纵横交叉算法进行仿真试验,试验结果分析表明:BCSO对解决配电网重构具有可行性,同时具有收敛速度快、全局寻优能力强以及良好稳定性的优点。 展开更多
关键词 配电网重构 二进制纵横交叉算法 纵横交叉算法 全局寻优
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纵横交叉算法在配电网故障定位中的应用 认领 引用 被引量：20
13
作者 殷豪 李德强 +2 位作者 孟安波 魏明磊 洪俊杰 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2016年第21期109-114,共6页
基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基... 基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基础。在多电源分区故障定位中改进适应度函数,对不同区域适应度函数设置区域权值,区域权值由反馈故障电流决定。这种设置方式可以增强算法的容错性,使得输出结果不会因为故障信息在传送过程中发生畸变而误判或者漏判。仿真部分由双电源配电网系统和三电源配电网系统组成,并通过算法进行了验证,每次反馈信息都由一次正常信息和畸变信息组成。从仿真结果可以看出CSO拥有较强的稳定性。 展开更多
关键词 纵横交叉算法(CSO) 故障定位 适应度函数 容错性 稳定性
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基于相似日理论和CSO-WGPR的短期光伏发电功率预测 认领 引用 被引量：53
14
作者 孟安波 陈嘉铭 +3 位作者 黎湛联 丁伟锋 欧祖宏 殷豪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1176-1184,共9页
针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种结合纵横交叉算法与改进的高斯过程回归算法(crisscross optimization algorithm and weighted Gaussian process regression,CSO-WGPR)的预测模型。首先,通过加权模糊聚类对天气类型进行划... 针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种结合纵横交叉算法与改进的高斯过程回归算法(crisscross optimization algorithm and weighted Gaussian process regression,CSO-WGPR)的预测模型。首先,通过加权模糊聚类对天气类型进行划分,选出与预测日相同类型的相似日样本;其次,采用单类支持向量机(One-Class supportvectormachine,One-ClassSVM)算法结合传统高斯过程回归算法,建立改进后的高斯过程回归模型(weighted Gaussianprocess regression,WGPR),减小异常值数据对预测结果的不良影响;然后,采用纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)优化WGPR的超参数,进一步提高模型的预测精度。以澳洲爱丽丝泉光伏系统为例进行建模预测,真实数据仿真和实验结果表明,所提预测模型在晴天、阴天、雨天类型下具有更高的预测精度,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 加权模糊聚类 单类支持向量机 改进的高斯过程回归 纵横交叉算法
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基于排序交叉优化算法的冷热电联供微电网经济调度 认领 引用 被引量：29
15
作者 李坚 吴亮红 +2 位作者 张红强 王维 贾睿 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期137-145,共9页
为提高冷热电联供微电网运行的灵活性,减少运行成本,将地源热泵引入微网,建立一种包含风机、光伏、微型燃气轮机、地源热泵、燃料电池、蓄电装置和蓄冷/热装置的冷热电联供型微电网经济优化模型,并提出一种排序交叉优化算法对各机组的... 为提高冷热电联供微电网运行的灵活性,减少运行成本,将地源热泵引入微网,建立一种包含风机、光伏、微型燃气轮机、地源热泵、燃料电池、蓄电装置和蓄冷/热装置的冷热电联供型微电网经济优化模型,并提出一种排序交叉优化算法对各机组的出力进行优化调度。同时,为了满足负荷平衡等式约束和各机组出力约束,提出一种启发式约束处理方法。为验证所提模型和算法的有效性,对微电网夏季和冬季典型运行场景进行了仿真实验,并与其他四种优化算法的结果进行比较。实验结果表明,所提出的算法具有良好的全局收敛性能,所求成本较其他四种优化算法更低,是一种求解冷热电联供微电网经济调度的有效方法。 展开更多
关键词 排序学习 纵横交叉算法 冷热电联供 地源热泵 经济调度
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CCHP用户冷热电负荷预测的纵横交叉优化深度信念网络方法 认领 引用 被引量：7
16
作者 吴伟杰 吴杰康 +5 位作者 雷振 郑敏嘉 张伊宁 李猛 黄欣 李逸欣 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2021年第12期1-10,共10页
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法。首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分... 针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法。首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分模态分解方法对CCHP用户冷热电负荷进行分解;其次,基于分解后模态分量易于出现冗杂,采用样本熵对分解后模态分量进行重构,降低冗杂程度;最后,因深度信念网络初始权重过于随机化,采用纵横交叉算法优化深度信念网络对CCHP用户冷热电负荷进行预测,并依据实例仿真,分析了CCHP用户冷热电负荷的预测结果。实例表明,所提预测方法有效地提高了预测精度,实用性强。 展开更多
关键词 CCHP用户 冷热电负荷预测 深度信念网络 纵横交叉算法 变分模态分解
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基于混沌CSO优化时序注意力GRU模型的超短期风电功率预测 认领 引用 被引量：39
17
作者 孟安波 陈顺 +4 位作者 王陈恩 丁伟锋 蔡涌烽 符嘉晋 周华敏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期4692-4700,共9页
高精度的风电功率预测对风电的并网运营至关重要。为提取风电功率输入序列隐含的时间信息,建立以门控循环单元为基础的预测模型;并在模型输入侧引入时序注意力机制,通过与输入进行加权的方式提高模型对关键历史时间节点的敏感性。为加... 高精度的风电功率预测对风电的并网运营至关重要。为提取风电功率输入序列隐含的时间信息,建立以门控循环单元为基础的预测模型;并在模型输入侧引入时序注意力机制,通过与输入进行加权的方式提高模型对关键历史时间节点的敏感性。为加速模型收敛,在训练的早期利用动态混沌纵横交叉算法优化预测模型的权值和阈值;同时,通过构造多指标共同作用并联合待优化参数的正则项作为目标适应度函数,以避免优化过程中模型泛化性问题的出现。以某风电场采集间隔为1h和10min的实测数据进行实验,结果表明所提组合预测方法性能优于其他对比模型,并对其有效性进行了验证。 展开更多
关键词 风电功率预测 门控循环单元 时序注意力机制 动态混沌纵横交叉算法 正则化
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基于生成对抗网络和LSTM-CSO的少样本光伏功率短期预测 认领 引用 被引量：39
18
作者 殷豪 张铮 +3 位作者 丁伟锋 陈嘉铭 陈黍 孟安波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期4342-4351,共10页
针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和改进长短期记忆网络的光伏功率短期预测... 针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和改进长短期记忆网络的光伏功率短期预测模型。首先使用WGAN-GP学习原始真实光伏数据的样本分布规律,然后生成与原始数据相似的高质量新样本,从而实现训练集数据增强;其次,采用纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)对长短时记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)的全连接层参数进行优化,构建LSTM-CSO组合模型对光伏功率进行预测。以澳洲某光伏发电站数据进行仿真建模,实验结果表明:使用数据增强后的样本训练预测模型能够有效提高模型的预测精度,且对原始训练集数据扩充数据量的比例越大,预测模型对于光伏功率预测的精度越高。同时LSTM-CSO相对于LSTM在各个季节类型的不同气象日中均具有更高的预测准确率,以春季测试集为例,LSTM-CSO模型在春季的晴天、多云、雨天下的均方根误差相比于LSTM模型分别降低5.62%、3.44%、10.44%。 展开更多
关键词 光伏功率预测 生成对抗网络 梯度惩罚 长短时记忆 纵横交叉算法
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基于分布式纵横交叉-正余弦算法的多区域综合能源系统日前经济调度 认领 引用 被引量：6
19
作者 张展 殷豪 +3 位作者 吴镇波 许炫淙 李奕甸 孟安波 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期73-85,共13页
综合能源系统由于地理位置分散,各区域能源禀赋、负荷特性存在差异,难免会出现资源配置不协调的问题。另外,各区域能源系统通常为不同能源运营商,以往集中式调度计算无法保护各区域数据隐私。针对复杂高维的综合能源系统经济调度问题,... 综合能源系统由于地理位置分散,各区域能源禀赋、负荷特性存在差异,难免会出现资源配置不协调的问题。另外,各区域能源系统通常为不同能源运营商,以往集中式调度计算无法保护各区域数据隐私。针对复杂高维的综合能源系统经济调度问题,提出了一种分布式纵横交叉-正余弦算法(DCSO-SCA)。首先,将正弦余弦算法(SCA)加入到纵横交叉算法(CSO)中,提高了种群的多样性和算法的开发能力。其次,DCSO-SCA算法在不需要集中控制器的基础上,采用CSO-SCA独立实现区域调度并行优化,降低经济调度问题的求解维度,以完全分散的方式解决综合能源系统经济调度问题,保护各个区域的数据私密性。最后通过案例与其他技术进行对比,DCSO-SCA算法能得到高效益及低耗能的多区域综合能源系统经济调度方案。 展开更多
关键词 综合能源系统 经济调度 纵横交叉算法 正弦余弦算法 数据隐私 降维
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基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究 认领 引用 被引量：27
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作者 孟安波 葛佳菲 +2 位作者 李德强 翁子豪 焦夏楠 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2016年第21期90-95,共6页
为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法。利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五... 为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法。利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量。再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线。仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集。实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高。 展开更多
关键词 小波包变换 纵横交叉法 输电线路故障诊断 RBF神经网络 局部最优
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