一种基于改进蚁群算法的电力机器人寻迹方法

    公开(公告)号:CN119762692A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411805514.4

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明提出了一种基于改进蚁群算法的电力机器人寻迹方法,通过栅格化技术将三维空间环境转化为三维栅格网络,采用改进的蚁群算法进行路径搜索,结合信息素更新规则、启发式信息和多步长搜索策略,优化路径选择。该方法通过引入拐点参数来调整路径的平滑性,减少机器人的转弯角度,确保路径更加平稳。具体而言,通过计算路径上相邻节点之间的夹角并赋予不同的拐点参数,从而在信息素增量计算中引入转弯成本,进而改善路径质量。信息素更新通过全局和局部规则进行,确保路径搜索过程中的信息素浓度有效引导蚂蚁朝向最优路径前进。实验结果表明,该方法能够有效缩短路径长度、减少转弯次数,并提高电力机器人在三维空间中的行驶效率。

    一种基于R-vine copula的综合能源系统风险评估方法和设备

    公开(公告)号:CN118941092A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411164442.X

    申请日:2024-08-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于R‑vine copula的综合能源系统风险评估方法和设备,包括以下步骤:建立综合能源系统风险评估指标体系,包括安全性指标、可靠性指标和经济性指标,所述安全性指标和所述可靠性指标基于综合能源系统中各节点和各支路的运行状况计算;采用非参数核密度估计方法和正态分布拟合风险因子的边缘概率分布,采用R‑vine copula方法构建多维风险因子联合概率分布模型;在多维风险因子联合概率分布模型的基础上进行蒙特卡洛采样,通过概率逆变换求解获得风险因子数值后进行削减聚类,获得综合能源系统典型运行风险场景;采用AHP‑Topsis方法量化计算综合能源系统的运行风险值。与现有技术相比,本发明可以进一步提高综合能源系统风险评估结果的全面性、准确性和可靠性。

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