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公开(公告)号：CN114676885A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210205053.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种电动汽车充放电负荷时空分布预测方法，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车出行时间、行为方式、充电需求的不同，构建不同的EV出行模型；步骤2：利用马尔可夫决策过程理论，分析EV出行阶段以及EV出行路径决策，建立EV的出行空间模型；步骤3：考虑行驶速度、实际温度，建立动态路况信息模型；步骤4：根据EV的种类，采用步骤1中的EV出行模型，根据步骤2的EV的出行空间模型和步骤3的动态路况信息模型，对EV充电负荷时空分布进行计算。本发明能够全面反映电动汽车车主的出行决策，且电动汽车类型和职能区域会导致充电负荷产生幅值和分布上的明显差异，能更准确和有效的得到区域内EV时空分布和充电负荷接入电站数据。
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公开(公告)号：CN112070281A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010843912.0
申请日：2020-08-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于纳什议价博弈的微电网双层协调优化调度方法，预测微电网出力，初始化内部电价；调用Gurobi软件得到CSSIS的最优充、放电计划，并反馈给上层微电网；判断上层目标函数、子代相应的上层目标函数大小，得到的Stackelberg博弈均衡解，作为纳什议价博弈的初始分歧点。初始化上层微电网与CSSIS的交易电能，迭代的拉格朗日乘子和罚系数；对上层微电网进行优化，CSSIS收到上层微电网发送过来的数据进行优化，更新拉格朗日乘子，计算残差，判断是否满足收敛条件。本发明一种基于纳什议价博弈的微电网双层协调优化调度方法，相比非合作博弈模型，不仅能进一步提升各博弈参与方收益，实现互利共赢，而且还能更合理调度系统内资源，实现系统社会福利最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114676885B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210205053.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种电动汽车充放电负荷时空分布预测方法，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车出行时间、行为方式、充电需求的不同，构建不同的EV出行模型；步骤2：利用马尔可夫决策过程理论，分析EV出行阶段以及EV出行路径决策，建立EV的出行空间模型；步骤3：考虑行驶速度、实际温度，建立动态路况信息模型；步骤4：根据EV的种类，采用步骤1中的EV出行模型，根据步骤2的EV的出行空间模型和步骤3的动态路况信息模型，对EV充电负荷时空分布进行计算。本发明能够全面反映电动汽车车主的出行决策，且电动汽车类型和职能区域会导致充电负荷产生幅值和分布上的明显差异，能更准确和有效的得到区域内EV时空分布和充电负荷接入电站数据。
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公开(公告)号：CN116470549A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310226325.0
申请日：2023-03-09
Applicant: 三峡大学
Abstract: 考虑电动汽车随机转移特性的充储电站群调度方法，包括以下步骤：步骤1：构建以充储电站群聚合商作为信息交换中心与调度中心的充储电站群运行拓扑结构；步骤2：考虑EV(Electric Vehicle，EV)的时空转移随机性，建立EV转移规划模型；步骤3：以车主充电需求和满意度为目标，建立充储电站群内负荷转移模型，对充储电站群内负荷进行时空转移调度；步骤4：根据充储电站内负荷数据，以充储电站群收益最优为目标，建立充储电站侧EV有序充放电调度模型。该方法实现对充储电站内负荷的时空转移和有序充放电调度；能够改善区域内负荷曲线，在满足车主满意度需求、提高充电达标率的同时给充储电站带来更多收益。
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公开(公告)号：CN111539511A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010350716.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 基于多策略融合的粒子群优化算法，包括：提出标准粒子群算法中粒子的速度和位置的更新公式；考虑标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优的缺陷，引入三黑洞系统捕获策略和早熟扰动策略；引入多维随机扰动机制；调节算法的全局探索能力与局部开发能力；制定多策略融合的粒子群优化算法流程。本发明一种基于多策略融合的粒子群优化算法，增强了算法的全局搜索能力与局部搜索能力，降低了算法陷入局部最优的概率。仿真结果表明，与其他算法的测试结果进行比较分析，本发明算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度等优势。
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公开(公告)号：CN111428946B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010351998.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种充储电站供给侧分散式优化调度方法，首先，根据出行链和马尔科夫决策理论，建立考虑出行路径随机性的电动汽车时空转移模型及其在不同温度、交通路况下的单位里程能耗量；其次考虑电动汽车充放电约束、充储电站和配电网运行约束，以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站供给侧优化数学模型；然后基于改进拉格朗日对偶松弛法，提出了该模型的分散式优化求解方法。本发明方法即使在高温和拥堵情况下仍能缓解充储电站供电压力，并且计算效率得到大幅提升。
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公开(公告)号：CN111428946A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010351998.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种充储电站供给侧分散式优化调度方法，首先，根据出行链和马尔科夫决策理论，建立考虑出行路径随机性的电动汽车时空转移模型及其在不同温度、交通路况下的单位里程能耗量；其次考虑电动汽车充放电约束、充储电站和配电网运行约束，以充储电站收益最大化为目标函数的充储电站供给侧优化数学模型；然后基于改进拉格朗日对偶松弛法，提出了该模型的分散式优化求解方法。本发明方法即使在高温和拥堵情况下仍能缓解充储电站供电压力，并且计算效率得到大幅提升。
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