4、分布式系统频率调节与抑郁症检测的智能技术探索

分布式系统频率调节与抑郁症检测的智能技术探索

1. 分布式系统频率调节中的优化模糊PI调节器

在分布式系统的频率调节领域，优化模糊PI调节器发挥着重要作用。首先，我们来看目标函数。ITAE（时间绝对误差积分）在该系统中具有关键意义，它能够最小化系统的调节时间，同时降低峰值超调。其表达式为：
[
J = ITAE = \int_{0}^{t} (|\Delta F_1| + |\Delta F_2| + |\Delta P_{tie}|) \cdot t \, dt
]
其中，(\Delta F) 表示频率的微小变化，(\Delta P_{tie}) 是联络线功率的变化，(t) 为仿真时间。

接下来，介绍融合PSO（粒子群优化）和PS（模式搜索）的计算方法。PSO是一种解决优化问题的群体智能方法。在PSO中，每个粒子都试图通过模仿其成功同伴的特征来提升自身。与最佳适应度相关的区域称为p - best，而整个群体中所有粒子的全局最佳则称为g - best。所有粒子会逐步朝着全局最优靠近，该方法既适用于连续问题，也可通过使用X - Y位置及其速度的网络应用于离散问题，且无论使用连续还是离散状态变量，搜索方法都具有一致性。

模式搜索（PS）是一种无导数的进化算法，用于解决各种优化问题。它具有灵活性，允许对局部搜索进行调整和优化。该算法从一组称为网格的点开始，围绕初始点展开。初始点由PSO方法提供，网格是通过在当前点上添加一组向量（称为模式）的标量倍数而形成的。

在结果与讨论部分，对每个区域的模糊PI调节器进行了研究。目标函数在m文件中计算，并用于优化算法。与PSO优化的模糊PI调节器和PS增强的模糊PI调节器相比，hPSO -