-
公开(公告)号：CN113609693B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110929762.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电动车充电行为控制技术领域，公开了一种基于改进累积前景理论的异质性车主充电行为建模方法，引入累积前景理论对电动车充电行为进行建模，提出以电动车收益的累积前景值作为评价指标，以电动车充电时间和充电容量为灵敏度分析参数，建立了电动汽车实时充电决策偏好问题模型，为了准确地描述异质性车主的充电行为，本发明提出了一种具有心理感知的异质参考点模型，并将异质参考点应用于累积前景值的计算中，结果表明，在不同风险偏好且参考点异质的情况下，车主会表现出不同的充电决策行为，其模拟结果更符合实际，改进累积前景理论在描述异质性车主充电行为时更加精确。
-
公开(公告)号：CN113468790A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110785409.9
申请日：2021-07-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F113/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于风速特征模拟技术领域，公开了一种基于改进粒子群算法的风速特征模拟方法及系统，进行风速统计特征分析；风速自相关性建模及场景生成；改进粒子群优化算法；利用改进粒子群优化算法进行风速特征模拟。本发明进行参数辨识的改进粒子群优化算法，将随机变量的可能取值用大量随机样本近似表示，用生成的场景来分析风速统计特征，再与改进粒子群优化算法相结合，既能降低参数优化问题的难度，又能在期望约束条件下，使得相关指标达到期望值，得到最佳协方差参数，进而确定最佳协方差矩阵，使粒子不仅受到自身子种群中最优粒子的影响，惯性权重随着迭代次数的变化而变化，更容易找到最优解。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114123354B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210090266.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于t分布杂草算法的风储一体化系统优化调度方法，首先将电力系统的调度周期分成若干时间段，采集电力系统的实际运行参数，并基于风储一体化电力系统优化调度数学模型的目标函数及设定的约束条件，给出风电预测出力以及各时段负荷，利用t分布杂草算法针对此问题进行寻优，初始化得到不同的风储一体化电力系统优化调度的方案；然后判断所有方案是否满足约束条件，对不合格方案进行调整；最后判断是否满足最大迭代次数，若满足，输出最优调度方案，优化调度方法结束；若不满足，由t分布杂草算法产生新的方案后重复判断迭代次数。本发明为风储一体化电力系统提供更加经济环保的优化调度方法，降低成本并加强了系统的风电消纳能力。
-
公开(公告)号：CN113609693A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110929762.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电动车充电行为控制技术领域，公开了一种基于改进累积前景理论的异质性车主充电行为建模方法，引入累积前景理论对电动车充电行为进行建模，提出以电动车收益的累积前景值作为评价指标，以电动车充电时间和充电容量为灵敏度分析参数，建立了电动汽车实时充电决策偏好问题模型，为了准确地描述异质性车主的充电行为，本发明提出了一种具有心理感知的异质参考点模型，并将异质参考点应用于累积前景值的计算中，结果表明，在不同风险偏好且参考点异质的情况下，车主会表现出不同的充电决策行为，其模拟结果更符合实际，改进累积前景理论在描述异质性车主充电行为时更加精确。
-
公开(公告)号：CN113468790B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110785409.9
申请日：2021-07-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/25 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F113/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于风速特征模拟技术领域，公开了一种基于改进粒子群算法的风速特征模拟方法及系统，进行风速统计特征分析；风速自相关性建模及场景生成；改进粒子群优化算法；利用改进粒子群优化算法进行风速特征模拟。本发明进行参数辨识的改进粒子群优化算法，将随机变量的可能取值用大量随机样本近似表示，用生成的场景来分析风速统计特征，再与改进粒子群优化算法相结合，既能降低参数优化问题的难度，又能在期望约束条件下，使得相关指标达到期望值，得到最佳协方差参数，进而确定最佳协方差矩阵，使粒子不仅受到自身子种群中最优粒子的影响，惯性权重随着迭代次数的变化而变化，更容易找到最优解。
-
公开(公告)号：CN115339355A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210549908.2
申请日：2022-05-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于电动汽车充电决策技术领域，公开了一种电动汽车实时充电决策方法、系统、介质、设备及终端，综合分析到达时间、剩余电量和心理安全电量因素，构建电动运营车车主在不同峰谷电价下的充电需求模型；针对运营车车主对到达时间和剩余电量的心理感知差异，建立基于风险偏好的改进累积前景理论异质参考点模型；以运营车累积前景收益为评价指标，对充电决策进行评估。本发明的电动汽车实时充电决策模型可以很好的描述非理性车主的充电决策行为，为大规模电动汽车的充电行为优化提供思路。在不同风险态度下，车主的心理感知价值发生变化，本发明的分析异质车主风险偏好的异质参考点模型拓展原有累积前景理论对风险态度的刻画，提高灵敏度。
-
公开(公告)号：CN114123354A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210090266.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于t分布杂草算法的风储一体化系统优化调度方法，首先将电力系统的调度周期分成若干时间段，采集电力系统的实际运行参数，并基于风储一体化电力系统优化调度数学模型的目标函数及设定的约束条件，给出风电预测出力以及各时段负荷，利用t分布杂草算法针对此问题进行寻优，初始化得到不同的风储一体化电力系统优化调度的方案；然后判断所有方案是否满足约束条件，对不合格方案进行调整；最后判断是否满足最大迭代次数，若满足，输出最优调度方案，优化调度方法结束；若不满足，由t分布杂草算法产生新的方案后重复判断迭代次数。本发明为风储一体化电力系统提供更加经济环保的优化调度方法，降低成本并加强了系统的风电消纳能力。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.016 seconds)
