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[发明专利]一种基于改进粒子群算法的综合能源系统优化运行方法-CN202211287307.5在审
发明人：丁坤;余希娟;马红霞;马瑾;李小俊;何孝云 -专利权人：国网甘肃省电力公司临夏供电公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：涉及综合能源系统领域，该方法通过建立含生物质能的园区综合能源系统模型以及系统内多种设备模型；考虑园区系统销售能源收益、购电费用，设备运维和碳交易成本，建立含生物质能的园区综合能源系统优化调度模型；融合多种策略对粒子群算法进行改进，引入生物进化的思想，利用分组交叉变异和生成精英种群丰富种群多样性；改进速度位置公式，通过自适应更新策略，在算法搜索的不同时期以及不同粒子分布情况有效改进算法全局或局部搜索能力；引入收缩因子提高搜索空间多样性
一种基于改进粒子算法综合能源系统优化运行方法

[发明专利]内控复核型关联控制的混合类快速成型架构方法-CN201710752465.6有效
发明人：刘利钊 -专利权人：三维泰柯（厦门）电子科技有限公司
申请日： 2017-08-28 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种内控复核型关联控制的混合类快速成型架构方法，利用深度学习策略构造初始控制集合体以保证控制热源体均匀分布在控制空间中；再利用复核型关联控制对最优控制热源体进行局部控制，寻找最优解。本发明在进化过程中只对精英控制热源体进行单纯形确定性局部控制，能较大减少算法适应度函数计算次数；深度学习策略能使控制热源体均匀分布在控制空间中，为全局控制奠定基础；本发明还通过柯西变异算子以避免改方法陷入局部最优
热源体关联控制复核局部控制控制空间快速成型学习策略内控架构全局最优解适应度函数变异算子进化过程全局控制最优控制单纯形集合体再利用最优解算法确定性保证

[发明专利]一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法-CN202010686930.2在审
发明人：王彧;高代勇;范江波;郑昆;徐云水;赵泽彪;邱平;李锐;林邦;黄宏;彭熠;党杰;耿远林;周伟;徐长成 -专利权人：云南电网有限责任公司昭通供电局
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英记录库生成最优路径。本发明基于Pareto支配关系评价种群个体发光强度，构建精英库保留最优解，同时优化路径长度、路径安全性和路径平滑度三个目标，实现了运行一次多目标路径规划算法，机器人可得到多条可行路径的路径规划方法，它们之间彼此互不支配
一种基于新型萤火虫优化机器人多目标路径方法

[发明专利]基于混合变邻域进化算法的检定流水线调度方法及系统-CN202010886460.4在审
发明人：王雪;古雄;姚腾;姜春阳;周峰;雷民;项琼;吴良科;彭淑华;杨洪;陈泽远;赵威 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司武汉分院
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：：确定检定流水线的基本参数信息；根据检定流水线调度问题和调度目标进行建模，确定以检定时间最短为目标的混合批组检定数学模型；根据所述混合批组检定数学模型和检定流水线的基本参数信息，利用改进的进化算法确定精英解；以所述精英解作为变邻域搜索算法VNS的初始解，基于混合变邻域进化算法确定所述混合批组检定数学模型的最优解。本发明以总检定时间最短为优化目标，综合考虑检定器具的运输时间，多阶段并行机调度，并行机选择策略等问题，建立了混合流水线检定调度优化模型，并运用基于混合变邻域进化算法进行模型求解，有效的提高了检定效率。
基于混合邻域进化算法检定流水线调度方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习和遗传算法的无人船自主导航的方法-CN201910712690.6在审
发明人：王宁;徐宏威 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习和遗传算法的无人船自主导航的方法，属于无人船领域，该方法分为路径规划和路径跟踪两部分，路径规划中，提前通过卫星图像获得环境的概况，预先确定规划路径的起点和终点；采用精英‑sub>w个无障碍航路点和终点拟合成一条连续的无人船路径规划曲线，根据无人船路径规划曲线的所有参数及任意时刻状态立即奖励函数结合无人船运动学模型和动力学模型，通过深度强化学习中的深度确定性策略梯度在有限时间内的自我学习能力得到无人船的控制力矩，进行无人船路径跟踪，采用精英‑遗传算法，能在狭窄环境中得到数量适中且安全的路径点。
无人船路径规划遗传算法强化学习路径跟踪自主导航无障碍动力学模型运动学模型规划路径函数结合控制力矩时刻状态算法公式卫星图像狭窄环境预先确定自我学习路径点确定性合成奖励安全

[发明专利]基于改进型差分进化算法的非侵入式电力负荷感知识别方法-CN202110295347.3在审
发明人：刘岩;袁瑞铭;杨晓坤;周丽霞;谭志强;易忠林;杨东升;魏彤珈;郑思达;王燕晋;熊洪樟;肖娜;董文略;郭磊;谭政;妙红英;梁琪琳;刁瑞鹏;孙海丽 -专利权人：国网冀北电力有限公司计量中心;青岛鼎信通讯股份有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明的改进型差分进化算法改善了传统差分进化算法的全局收敛性及鲁棒性，以精英解为基向量构建的差分变异策略方程能够在在进化前期兼顾种群多样性，避免个体在当前最优解周围过度聚集而导致算法陷入局部最优解，在后期使精英解的选择趋于最优解
基于改进型进化算法侵入电力负荷感知识别方法

[发明专利]一种基于精英鸽群智能的无人机集群分布式编队控制方法-CN202111440620.3有效
发明人：段海滨;袁洋;邓亦敏;吴江;魏晨;周锐 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于精英鸽群智能的无人机分布式编队控制方法，包括：步骤一：建立无人机非线性动力学模型；步骤二：将非线性无人机模型转换为导航粒子模型；步骤三：利用非奇异快速终端滑模干扰观测器估计干扰值，利用输入进行补偿得到无干扰的飞机模型；步骤四：判断是否存在与障碍物相撞的危险，若是则利用避障策略得到避障速度；步骤五：建立无人机单机分布式代价函数；步骤六：利用精英鸽群智能算法求解无人机输入序列；步骤七：将求解的时间序列的第一个输入代入无人机模型
一种基于精英鸽群智能无人机集群分布式编队控制方法

[发明专利]基于遗传算法的微电网配置方法、装置、设备及其介质-CN201810456266.5在审
发明人：翟运娟;李磊;李大鹏 -专利权人：上海国孚电力设计工程股份有限公司
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明中的基于遗传算法的微电网配置方法包括：生成包含多个个体的第1代种群；计算第1代种群中每个个体的适应度，并选择适应度高于预定阈值的个体组成该第1代种群的第1代精英库；对除精英库中的第一代个体进行交叉和变异处理，以组成下一代的种群；计算当前种群中每个个体的适应度，并通过与当代精英库中的个体对比，对当代精英库进中的个体进行替换，以组成新一代的精英库；获取满足预定结束条件后得到的最终的精英库中适应度最高的个体。
微电网种群适应度遗传算法配置选择适应度变异处理计算效率结束条件有效减少准确度新一代求解迭代替换

[发明专利]智能家居电能调度优化方法、装置及存储介质-CN201811425960.7在审
发明人：王堃;许升;俞国新 -专利权人：青岛海尔智能技术研发有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：公开了一种智能家居电能调度优化方法，包括：采用光伏电能调度优化方法对智能家居负荷用电进行优化，确定优化后负荷分布情况；建立以蓄电池电能调度收益最大化、光伏消纳率最大化为目标函数的蓄电池参与的电能调度多目标优化模型；利用基于精英策略的非支配排序遗传算法对所述蓄电池参与的多目标优化模型进行求解采用本技术方案，以光伏电能调度优化策略优化后结果作为蓄电池电能调度优化策略优化的对象，通过先确定家庭负荷分布，再采用优化的方法确定蓄电池充放电动作，有别于蓄电池固定策略，实现了在实时电价的环境下，根据用户不同的需求
智能家居电能调度优化方法装置存储介质

[发明专利]一种不确定环境下的多码头潮汐港泊位岸桥联合调度方法-CN202210348717.X在审
发明人：蒋美仙;周健;冯佳佳;周琳;马方钲 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种不确定环境下的多码头潮汐港泊位岸桥联合调度方法，包括：建立不确定条件下的多码头泊位岸桥联合调度数学模型；然后结合随机生成与贪婪构造两种策略生成初始种群；运用基因修复算法将不可行解转为可行解；计算适应度值和选择概率；结合精英保留策略与轮盘赌策略的生成子代种群，并运用基于适应度值的熔合交叉算子和均匀变异算子来进行解空间的初步搜索；最后结合基于模拟退火机制的局部搜索算法进一步寻优；通过对比SA‑AGA算法、不结合贪婪构造策略的算法
一种不确定环境码头潮汐泊位联合调度方法

[发明专利]基于门控循环单元与超启发式算法的三相不平衡优化方法-CN202210772907.4在审
发明人：杨晓华;代盛国;杨子阳;杨茗;任建宇;茶建华;李家浩;吴凯松;慕磊 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： H02J3/26 文献下载
摘要：本发明公开了基于门控循环单元与超启发式算法的三相不平衡优化方法，其特征在于，包括：获取台区电路数据和资源数据，基于所述数据构建三相不平衡电路优化模型；基于Tent混沌映射策略产生初始种群，并利用精英选择策略和差分进化算子改进算数优化算法，进而获取准确的预测结果；基于预测结果，利用强化学习思想和贪心机制丰富超启发式算法选择策略，使得在问题域的低层启发式算法智能选取启发式算法进行优化，进而求解三相不平衡电路优化模型。本发明通过改进算数优化算法来提升门控循环单元的预测精度，实现不同时期台区负荷的精准预测，同时通过利用强化学习思想和贪心机制，丰富超启发式算法的选择策略，进而提升三相不平衡电路的优化效果。
基于门控循环单元启发式算法三相不平衡优化方法

[发明专利]塔式太阳能热电系统镜场的聚焦策略优化方法-CN201410649209.0有效
发明人：赵豫红;陈将 -专利权人：浙江大学
申请日： 2014-11-14 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种塔式太阳能热电系统镜场的聚焦策略优化方法，实施步骤如下（1）将定日镜场分块，吸热器上确定多个聚焦点；（2）计算每个镜场分块聚焦到每个聚焦点上所对应产生的能流密度矩阵；（3）以吸热器各网格的能流密度的标准差最小为目标，吸热器上的功率不小于预设值为约束条件，构造优化问题；（4）利用带有精英保留策略的多变异位自适应遗传算法来求解优化问题，得到最优的镜场聚焦策略。本发明中，塔式太阳能热电系统镜场的聚焦策略优化方法，在保证吸热器接收到的能量尽可能多的前提下，使吸热器受热面上的能量分布均匀，有利于保护吸热器、提高换热效率、加强系统性能，为塔式太阳能热电站的运行提供参考
塔式太阳能热电系统聚焦策略优化方法

[发明专利]基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法-CN202010668750.1有效
发明人：彭静;郭肇禄;李群芳;石涛;张文生 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明应用精英中心人工蜂群算法来优化设计最小二乘支持向量机的训练参数，然后利用优化的最小二乘支持向量机来构建电力负荷的预测模型。在精英中心人工蜂群算法中，先计算优质蜜源集合中每个蜜源的分配权重，然后生成精英中心蜜源，并利用精英中心蜜源来引导演化操作的搜索方向，以此提高算法的收敛速度。本发明能够提高电力负荷预测的精度。
基于优化最小支持向量电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于改进哈里斯鹰算法的机器人路径规划方法-CN202310247066.X在审
发明人：符强;黄霖;童楠;王辉;项雨晴 -专利权人：宁波大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：采用改进哈里斯鹰优化算法得到最优哈里斯鹰位置作为机器人路径规划的各个节点，将各个节点、路径起点和路径终点连接起来实现机器人路径规划，其中，对哈里斯鹰优化算法进行改进优化，得到改进哈里斯鹰优化算法的具体改经优化措施为：一、利用自然常数e改进逃逸能量公式；二、采用精英合作引导全局搜索策略取代随机哈里斯鹰引导的全局搜索策略；三、在哈里斯鹰优化算法开发阶段引入种内竞争策略；优点是在具有较高的精度的同时，效率较高。
一种基于改进里斯算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于智能优化的增程式电动汽车能量管理控制方法-CN202011287782.3有效
发明人：闵海涛;罗祥 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： B60W20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标优化的增程式电动汽车能量管理控制方法，包括以下步骤：建立多工作点能量控制策略：在发动机处于轻、中、高负荷时各选取一个工作点，三个工作点所对应的发动机输出功率分别为P1、P2、P3；设定两个电池SOC触发点及两个车速触发点，根据不同的动力电池SOC值和当前的车速值，对发动机的工作点进行切换，在不同的负荷下对整车进行能量分配；采用采用带精英策略的非支配排序的遗传算法对发动机工作点输出功率进行多目标优化；将优化后的工作点参数，带入到原有的多工作点控制策略中，已达到燃油和排放性能更优的目的。
一种基于智能优化程式电动汽车能量管理控制方法

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