一种运用簇耦合狩猎搜索算法实现风光混合电力系统协同优化控制方案

    公开(公告)号:CN118748417A

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410647841.5

    申请日:2024-05-23

    Abstract: 本发明提出了一种运用簇耦合狩猎搜索算法实现风光混合电力系统协同优化控制方案,其步骤为:首先初始化狩猎者种群,根据狩猎者的分布特征将种群剖分成相互耦合的簇;根据簇耦合特征,分别制订簇内狩猎者个体和簇间耦合群的位置更新策略;在传统电力系统基础上,构建风光混合电力网络动态模型;将电力系统稳定器PSS、统一潮流控制器UPFC、附加功率振荡阻尼器POD接入风光混合电力系统;然后根据风光混合电力系统的控制器参数和母线电压的约束条件,建立基于阻尼比和电压的优化目标函数;运用基于动态比例权重机制和Lévy飞行策略的簇耦合狩猎者捕食策略算法对风光混合电力系统中的控制器参数进行优化;最输出最优阻尼比对应的控制器参数及位置。本发明通过对电力系统控制器参数及位置进行协调优化,可以有效地改善风光混合系统的整体阻尼特性和动态稳定性。

    一种基于忆阻神经网络的四色猜想电路

    公开(公告)号:CN113285708B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202110598702.4

    申请日:2021-05-31

    Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻神经网络的四色猜想电路,用于解决四色猜想理论推导复杂、硬件电路难以实现的问题。本发明包括输入模块、判别模块、保留模块和校正模块,输入模块的输入端子分别与Q端子、数字信号端子相连接,输入模块的输出端子分别与判断模块的输入端子、保留模块的输入端子、校正模块的输入端子相连接,判断模块的输出端子与保留模块的输入端子相连接,保留模块的输出端子、校正模块的输出端子均输出四色猜想电路的输出信号。本发明搭建出基于忆阻神经网络的四色猜想电路,实现了五区域的四着色功能,解决了四色猜想用硬件电路难以实现的问题;证明了忆阻神经网络的包容性强大,为更加复杂的电路设计提供了参考。

    基于忆阻的多模式泛化和分化联想记忆神经网络电路

    公开(公告)号:CN115577758A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202210259727.6

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻的多模式泛化和分化联想记忆神经网络电路,包括输入信号端N1‑N7、突触神经元模块Ⅰ‑突触神经元模块Ⅶ、抑制模块Ⅰ‑抑制模块Ⅴ和输出信号端,突触神经元模块Ⅰ‑突触神经元模块Ⅶ通过或门与输出信号端相连接。本发明通过多个突出神经元模块之间的联想学习及遗忘过程,实现了巴浦洛夫联想记忆的二级分化的过程,使得联想记忆更加符合大脑记忆的实际情况;实现了巴浦洛夫联想记忆的多次泛化和分化,泛化的次数越多,使得学习的周期越少和分化的周期越少,而且遗忘的速度变慢,逐渐巩固,可能会形成长期记忆。通过抑制模块实现遗忘中的消退抑制和分化抑制,使得联想记忆更加符合生物特性。

    一种视觉诱发的情绪习惯化特性神经网络电路

    公开(公告)号:CN114997387A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210751267.9

    申请日:2022-06-28

    Abstract: 本发明提出了一种视觉诱发的情绪习惯化特性神经网络电路,包括输入信号源、输入模块、逻辑控制模块、习惯化模块、强化模块和自发恢复模块,输入信号源分别与输入模块和逻辑控制模块相连接,输入模块与逻辑控制模块相连接,逻辑控制模块分别与习惯化模块、强化模块和自发恢复模块相连接,强化模块分别与习惯化模块和自发恢复模块相连接,自发恢复模块与习惯化模块相连接,习惯化模块输出恐惧或快乐情绪信号。本发明实现了不同刺激下的情绪习惯化与自发恢复、情绪习惯化状态下去习惯化刺激的习惯化以及第一次情绪习惯化和自发恢复后的第二次情绪习惯化与自发恢复。本发明更加符合生物特性,有助于构建更加智能的神经网络电路。

    基于Cholesky分解计算的精确扩展Stirling插值滤波方法

    公开(公告)号:CN111998854B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202010893998.8

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 本发明提出了一种基于Cholesky分解计算的精确扩展Stirling插值滤波方法,用于实现SLAM系统状态空间模型状态参数最优滤波计算,属于导航定位与控制领域。本发明基于SLAM状态空间模型非线性动态方程与离散化观测数据,利用Stirling插值多项式逼近计算获得SLAM系统等价模型方程,根据离散化观测数据的采样区间确定非线性系统方程Stirling插值多项式的精确积分计算;针对传统NIRK积分开展局部和全局误差控制计算,将其数值积分计算过程融入到二阶Stirling插值多项式一阶均值和二阶方差逼近计算中来实现新型二阶Stirling滤波算法设计过程。经由SLAM系统仿真,并与传统二阶扩展Stirling插值滤波算法对比,验证本发明算法的计算优势和计算效能。

Patent Agency Ranking