机译:基于多周期人工蜂群结合马尔可夫链的孤岛微电网最优能源管理系统
School of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering and Physical Sciences, The University of Manchester, Manchester, U.K.;
Department of Electrical Engineering, Islamic Azad University, Lahijan, Iran;
Department of Energy Technology, Faculty of Engineering and Science, Aalborg University, Aalborg, Denmark;
Department of Energy Technology, Faculty of Engineering and Science, Aalborg University, Aalborg, Denmark;
Optimization; Artificial neural networks; Energy management; System-on-chip; Prediction algorithms; Predictive models; Training;
机译:基于自适应混合人工蜂群算法的海洋动力定位系统能量最优推力分配方法
机译:用于智能微电网能源管理系统的马尔可夫链的太阳能发电模型的发展
机译:基于蜜蜂生命周期模型的新型混合人工蜂菌落优化器的RFID系统最佳布局和部署
机译:基于多时期人工蜂群的家庭微电网的优化能源管理
机译:优化 能源管理 和 微电网 控制 在 现代 电力系统
机译:基于人工蜂群算法的支持向量机参数优化选择-以并网光伏系统功率预测为例
机译:基于多周期人工蜂群结合马尔可夫链的孤岛微扰能量管理系统