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[发明专利]考虑需求响应的多能源系统多目标安全经济优化调度方法-CN202210685305.5在审
发明人：张慧峰;张安华;岳东;窦春霞;黄金虎 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明是一种考虑需求响应的多能源系统多目标安全经济优化调度方法，包括步骤1建立安全经济优化调度模型；步骤2通过预设一组在目标空间均匀分布的权重向量将多目标模型分解为一组标量子问题，再为每个子问题分配若干个邻居，则每个粒子与邻近的若干个粒子构成该粒子的子种群，每个子问题的优化就通过粒子群优化算法基于切比雪夫方法的替换策略在其子种群中进行优化；步骤3采用自适应权重调整策略来平衡粒子群优化算法的全局和局部的勘探能力本发明解决了在考虑需求响应时实现低碳排放以及电力传输可靠性的多能源系统的安全优化调度问题，为相关调度人员提供更多的方案指导。
考虑需求响应多能系统多目标安全经济优化调度方法

[发明专利]基于改进粒子群优化算法的混合储能容量优化方法及系统-CN202211150755.0在审
发明人：李志鹏;杨沛豪;高峰;陈予伦;高欢欢;薛磊 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H02J3/28 文献下载
摘要：本公开提出一种基于改进粒子群优化算法的混合储能容量优化方法及系统，该方法包括获取混合储能系统中设备的数量、单价、运行系数、维护系数、缺电率阈值、储能量阈值；基于设备的数量、单价、运行系数、维护系数构造目标函数；基于负荷缺电率、混合储能系统储能量、电量、缺电率阈值和储能量阈值构造约束条件；在约束条件满足时，利用改进粒子群优化算法对目标函数进行求解，获得最优混合储能容量，基于最优混合储能容量对混合储能的容量进行控制，其中利用动态惯性权重和动态学习因子优化粒子群优化算法获得改进粒子群优化算法。根据本公开的方法，能够提升粒子群优化算法的寻优能力与速度、更好地降低混合储能成本以及更好地进行容量配置。
基于改进粒子优化算法混合容量方法系统

[发明专利]基于粒子群优化算法的ARAIM垂直保护级优化方法-CN202010546409.9有效
发明人：王尔申;孙彩苗;佟刚;王传云;李玉峰;曲萍萍;别玉霞;庞涛;黄煜峰;徐嵩;房启志 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S19/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于粒子群优化算法的ARAIM垂直保护级优化方法，涉及卫星导航系统技术领域。该方法首先提取多星座组合导航系统当前时刻下的可见卫星，每个可见卫星发生故障时对应一个故障模型，无故障卫星发生时对应无故障模型，确定多个故障模型；然后确定完好性风险和连续性风险初始分配方案，初始化粒子群优化算法参数，形成初始种群，并初始化种群中各粒子的速度；将垂直保护级作为优化目标，分配给每个故障模型的完好性风险和连续性风险作为优化参数，建立垂直保护级的优化函数，进而构建评价粒子的适应度函数；最后更新每个粒子的位置和速度，直到满足终止条件，得到优化的垂直保护级和对应的完好性风险和连续性风险的分配方案。
基于粒子优化算法 araim 垂直保护方法

[发明专利]一种基于改进的粒子群算法的SVM分类器参数优化方法-CN201810500520.7在审
发明人：黄杰;周微 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-05-23 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的粒子群算法的SVM分类器参数优化方法，包括：(1)对采集的样本数据进行10重交叉验证，选择影响分类器性能的参数作为待优化参数；(2)初始化分类器和粒子群算法的相关参数，根据所述相关参数更新粒子速度和位置；(3)将分类器的待优化参数设置为粒子当前位置的相应维度值，计算得到粒子当前位置对应的适应度值；(4)根据所述粒子当前位置对应的适应度值得到适应度值评估粒子，更新所述个体最优位置和种群最优位置；该方法构造了基于多项式核函数和高斯核函数的混合核函数，改进了传统的粒子群算法，利用改进的PSO‑SVM算法优化核函数参数，进而提高分类器的综合性能，保障高分类精度的同时也可提高分类器的泛化能力。
粒子群算法分类器粒子当前位置适应度参数优化相关参数优化参数核函数改进粒子多项式核函数个体最优位置高斯核函数交叉验证样本数据影响分类综合性能最优位置初始化传统的更新维度种群采集分类评估优化

[发明专利]一种四旋翼飞行器的PID优化控制方法-CN201410102425.3在审
发明人：宋谨;韩松;张庆 -专利权人：湖北蔚蓝国际航空学校有限公司
申请日： 2014-03-19 - 公布日： 2014-06-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种四旋翼飞行器的PID优化控制方法，包括以下步骤：对飞行器进行动力性建模；在动力性模型的基础上，进行PID控制器设计；利用粒子群算法对PID控制器的参数进行优化；将改进的粒子群算法和遗传算法结合，进行控制器参数的进一步优化。本方法采用的改进型粒子群算法来进行PID控制参数的优化，该方法能够通过周边粒子综合学习来改变自身的速度和位置，有利于充分学习，达到更好的性能。当第一个粒子通过周边粒子综合学习之后，更新到一个较优的位置，为了避免陷入局部最优，特别对于多峰值函数来说，容易陷入局部最优，通过遗传算法的选择、交叉、变异来对粒子进行重新组合，避免了粒子早熟现象。
一种四旋翼飞行器 pid 优化控制方法

[发明专利]一种基于节点重要度评价矩阵的网络重构双层优化方法-CN201510929249.5在审
发明人：朱炳铨;徐立中;项中明;吴华华;傅子昊;孙磊;林振智;文福拴;金啸虎;沈曦 -专利权人：国网浙江省电力公司;国家电网公司;浙江大学
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：一种基于节点重要度评价矩阵的网络重构双层优化方法，涉及供电网络重构方法。目前，加权网络节点重要度评价结果过于片面。本发明包括以下步骤：输入粒子群算法的初始参数；针对每一个粒子，调用双层优化模型，其中求解上层优化模型得到机组的启动时刻并计算出系统的可用发电容量，求解下层模型得到发电机节点的恢复路径，从而得到每个粒子的目标函数值；根据目标函数值计算各个粒子的适应度；更新粒子的位置和速度，得到新的粒子；重复步骤，直到达到粒子群繁殖代数M_c；选出最优粒子，其对应的上层优化模型的解即为最优的机组启动时刻，下层模型的解即为恢复路径
一种基于节点重要评价矩阵网络双层优化方法

[发明专利]一种多目标优化的无线传感器网络节点部署方法-CN201911263408.7有效
发明人：叶方;王若霖;孙骞;田园;李一兵 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种多目标优化的无线传感器网络节点部署方法，包括以下步骤：对种群中的粒子进行初始化，计算群体中粒子的自身最好位置，设置算法的初始参数；对群体中各个粒子的目标函数进行计算；根据帕累托支配原则，将种群中的非支配解存入到外部档案中；创建网格，计算档案集里粒子的密度信息；在档案集里根据粒子的密度信息选取全局最优解，并更新粒子的速度和位置信息；本发明通过在多目标粒子群优化算法中引入虚拟力算子和变异算子对粒子中包含的传感器位置信息进行修正，加快了算法的优化收敛速度，避免算法陷入局部最优解，使算法在多目标优化部署问题中得到了符合要求的帕累托最优解集。
一种多目标优化无线传感器网络节点部署方法

[发明专利]一种考虑光伏不确定性的多微网互联优化方法-CN202011482904.4有效
发明人：李锦焙;陈伟强;傅子明;谢湘昭;梁梓洋;谭浩新;黄志勇 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑光伏不确定性的多微网互联优化方法，包括：建立考虑光伏不确定性的多微网互联总成本模型；建立目标函数和约束条件；设置参数；构建场景；缩减场景；获得初始化种群，作为父代粒子；构建小世界网络，生成邻接矩阵；计算父代粒子适应度；更新父代粒子，产生子代粒子；处理子代粒子；计算处理后子代粒子适应度，并与父代粒子适应度比较；遍历所有邻接矩阵；迭代次数达到最大迭代次数，输出总成本模型最优解。本发明通引入拉丁超立方体场景生成机制和小世界模型对传统量子粒子群算法进行改进，有效解决该算法无法对考虑光伏不确定性的多微网模型进行优化的缺陷，消除了算法在优化后期陷入局部最优解而无法获得最佳优化方案的问题
一种考虑不确定性多微网互联优化方法

[发明专利]模拟粒子辐照损伤的时间步长优化方法-CN201810380015.3有效
发明人：李祥艳;许依春;张艳革;郝丛宇;尤玉伟;孔祥山;刘伟;吴学邦;刘长松;方前锋;王先平;张涛 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种模拟粒子辐照损伤的时间步长优化方法，该方法通过求解粒子位移改变量、动能改变量与粒子速度和力的关系方程，根据粒子能量自动优化牛顿积分方程中的时间步长，从而实现高能粒子辐照损伤的高效快速模拟同现有的模拟方法相比，给出了保证粒子在相空间轨迹近似连续的积分时间步长，提高了高能粒子辐照损伤模拟效率。
模拟粒子辐照损伤时间步长优化方法

[发明专利]一种基于改进的具有适应性的量子粒子群算法的优化计算方法-CN201810248937.9在审
发明人：王宏健;周赫雄;袁建亚;李庆;王莹;张宏瀚 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-03-25 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于改进的具有适应性的量子粒子群算法的优化计算方法，本发明采取的技术方案是根据需要建立合适的评价指标，区分各粒子的优化程度，依据各粒子优化状态自行分配不同的惯性权值。通过针对性地调整不同优化程度的粒子的惯性权重，能够有效提高算法全局寻优的能力。
量子粒子群算法惯性权重优化计算算法粒子控制参数粒子优化评价指标线性减少寻优优化改进分配全局

[发明专利]一种基于序列粒子群优化的图像跟踪方法-CN201010117757.0无效
发明人：胡卫明;张笑钦;罗文寒 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2010-03-03 - 公布日： 2011-09-21 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于序列粒子群优化的图像跟踪方法，包括步骤：在当前帧图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中的个体最优状态集进行随机传播；对随机传播后产生的粒子进行粒子群优化迭代；利用基于空间约束混合高斯的表观模型对每个粒子的适应值进行评价；根据适应值评价的结果更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；收敛判断：若满足收敛条件，则输出群体最优状态粒子对应的观测值作为当前帧图像的跟踪结果，否则的话继续进行粒子群优化迭代。
一种基于序列粒子优化图像跟踪方法

[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法-CN201510126409.2在审
发明人：薛飞;王珂;石立志 -专利权人：国家电网公司;国网河北省电力公司;国网河北省电力公司鹿泉市供电分公司
申请日： 2015-03-20 - 公布日： 2015-08-05 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法，所述粒子群优化算法初始化为一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己：第一个极值就是粒子本身所找到的最优解改进的粒子群优化算法在迭代过程引入进化速度因子H，寻求极小值时，令H为上一次迭代的全局最优值/当前迭代的全局最优值，计算粒子的进化速度，当H低于Δ时，在速度更新方程中加入负扰动项以改变粒子运动方向。与遗传算法方法相比，粒子群优化算法具有稳定性高、收敛特性好、运行速度快的突出优点。
一种基于改进粒子优化算法电力系统故障诊断方法

[发明专利]一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法-CN201811221492.1在审
发明人：周登极;张会生;马世喜;韦婷婷;肖旺;关睿;徐明;沈登海 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法，涉及最优化算法技术领域，包括步骤1、利用模拟退火算法进行M次迭代寻优，实施M次模拟退火过程，得到M个解；步骤2、针对从所述步骤1中获得的所述M个解，实施精英粒子挑选策略，从所述M个解中选出N个精英粒子，将N个所述精英粒子的位置作为下一阶段算法的初始解；步骤3、以N个所述精英粒子作为初始粒子，通过粒子群算法进行精确搜索；步骤4、判断所述步骤3中的所述粒子群算法是否收敛，是否符合迭代终止条件，若符合所述迭代终止条件，迭代结束，并输出全局最优粒子的相关参数。该算法分阶段的对优化问题进行求解，兼顾全局搜索和局部精确搜索两方面的问题，使优化过程更加快速，结果更加准确。
精英粒子最优化算法模拟退火迭代终止条件粒子群算法粒子群搜索模拟退火算法初始粒子迭代结束迭代寻优阶段算法全局搜索全局最优相关参数优化问题初始解分阶段求解算法粒子收敛输出优化

[发明专利]一种冷热电联产系统的最优报价方法-CN201710131529.0在审
发明人：杨永标;于建成;郑红娟;霍现旭;黄莉;蒋菱;徐石明;李捷;高辉;陈璐;王冬;李奕杰 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国家电网公司;国网天津市电力公司;南京南瑞集团公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种冷热电联产系统的最优报价方法S01、建立冷热电联产系统的双层规划模型，输入冷热电联产系统和电力公司的运行数据，并设置约束调节；S02、初始化；S03、更新粒子群优化算法的参数；S04、对第k个粒子进行内层粒子群优化算法；S05、判断第k个粒子是否满足约束条件，满足则进入步骤S06；S06、对第k个粒子进行外层粒子群优化算法；S07、判定第k个粒子是否满足约束条件，满足则进入步骤S08；S08、得到满足内、外层粒子群优化算法的最优粒子速度和位置，并选取最优位置作为最优能源价格。
一种热电联产系统最优报价方法

[发明专利]井筒流动协同优化与智能决策方法、装置、介质及设备-CN202310430937.1在审
发明人：李中;李梦博;范白涛;谢仁军;罗洪斌;岳家平;刘宇沛;盛磊祥;李永华;陈延昭;郝希宁;田得强;邹明华 -专利权人：中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司北京研究中心
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种井筒流动协同优化与智能决策方法、装置、介质及设备，井筒流动协同优化与智能决策方法包括获取井筒流动数据，对井筒流动数据进行预处理，并通过神经网络构建井筒中液体含水率的目标函数；将预处理后的井筒流动数据作为粒子，根据粒子的位置和速度，采用粒子群算法和遗传算法对目标函数求解得到井筒流动参数优化后的含水率。本发明利用粒子群算法和遗传算法融合的方法对井筒流动数据进行优化，更容易达到全局最优结果，即对井筒流动数据进行优化后的含水率。
井筒流动协同优化智能决策方法装置介质设备