公开(公告)号：CN119990822A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510102321.0

申请日：2025-01-22

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 任亚明 ,  许行之

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/11

Abstract: 一种基于柯西收敛序列的电力系统动态经济调度分布式方法，所述方法包括以下步骤：针对集中动态经济调度问题，从空间上的耦合关系出发，建立基于空间的分布式调度数学模型；基于分布式调度数学模型，构造柯西收敛序列，提出基于柯西收敛序列的电力系统动态经济调度的分布式求解策略；根据分布式求解策略，构建收敛条件，符合收敛条件的当前迭代点为集中动态经济调度问题全局最优点的一个足够近的临近点。本发明的方法保证了多可分凸优化问题分布式策略的收敛性，又完美继承了传统ADMM方法的结构简单、便于实现的特点，和ADMM比较无需额外的计算。

公开(公告)号：CN116484933A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310139639.7

申请日：2023-02-20

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 程加堂 ,  熊燕 ,  许行之 ,  周轶旻

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开一种基于改进布谷鸟搜索算法的BP神经网络优化方法，包括以下步骤：获取Box–Jenkins混沌时间序列数据；建立BP神经网络；探索一种改进的布谷鸟搜索(ICS)算法，并用来优化BP神经网络的初始权值和阈值；采用优化的BP神经网络来预测Box–Jenkins混沌时间序列。该发明的优越性在于，为了增强布谷鸟搜索(CS)算法的寻优精度和鲁棒性，利用存储在历史档案中的精英信息来动态更新步长因子和变异因子，进而实现控制参数的自适应配置。同时，采用ICS算法优化的BP神经网络模型，可有效提高混沌时间序列的预测精度，并可推广和应用于其它复杂的非线性动力学系统。

公开(公告)号：CN118074135A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410196584.8

申请日：2024-02-22

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 任亚明 ,  许行之

IPC: H02J3/06 ,  H02J3/46 ,  H02J3/48 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出一种电网调度方法、装置、存储介质及电子设备，包括：基于第一区域的系统总负荷和第二区域的系统总负荷，确定第一区域中每一个发电机组对应的目标功率和第二区域中每一个发电机组对应的目标功率；基于第一区域中每一个发电机组对应的目标功率控制第一区域中的发电机组；基于第二区域中每一个发电机组对应的目标功率控制第二区域中的发电机组。通过灵活的调度控制方法，使得第一区域的多余发电能力不被浪费，且使第一区域和第二区域相互支持传输电能，满足第二区域的电力要求。