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公开(公告)号：CN105096000B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510497288.2
申请日：2015-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种新型的基于改进量子进化方法的城市配电网中移动应急电源的容量优化配置方法，包括如下步骤：1)输入初始参数；2)典型日分析；3)设置量子进化算法初始参数；4)内层优化方法得出优化参数；5)计算粒子适应值；6)更新局部最优向量和全局最优向量；7)利用生物进化规则更新粒子位置值；8)局部搜索；9)收敛性检验；10)输出结果。本发明结合改进量子进化方法，提出一种新型的基于双层优化的移动应急电源容量配置方法。
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公开(公告)号：CN105119272B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510497280.6
申请日：2015-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种新型的基于混合算法的含电动汽车换电站的配电网孤岛划分方法，包括如下步骤：1)输入网络初始参数；2)设置混合算法的变量；3)初始化局部最优向量和全局最优向量；4)计算粒子适应值；5)更新局部最优向量和全局最优向量；6)更新粒子位置值；7)收敛性检验；8)输出结果。本发明结合量子进化算法和JADE算法，提出一种用于解决含电动汽车换电站的配电网孤岛划分方法。
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公开(公告)号：CN105184383B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201510414976.8
申请日：2015-07-15
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 一种新型的城市移动应急电源最优调度方法，包括如下步骤：1)输入初始参数；2)相关集合及优化变量；3)第一阶段的最优孤岛划分；4)第二阶段的最优接入点选择；5)输出最终结果。本发明结合智能优化方法，解决城市移动应急电源的最优调度问题。
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公开(公告)号：CN104600694B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410420881.2
申请日：2014-08-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 考虑动态经济调度和环流抑制的微网能量优化方法，具体步骤是：初始化微网系统的参数；利用进化博弈理论，得出各个微源的有功功率参考值，实现微网的动态经济调度；结合虚拟阻抗技术，实现微网间的环流抑制；输出整个微网系统的能量优化结果。本发明同时实现了上述两者功能：利用进化博弈理论，在各个微源的成本效益函数的基础上，实现微源的动态经济调度；同时，利于虚拟阻抗技术和下垂控制技术，设计各个并联逆变器的等效输出阻抗，使得各个微源按照进化博弈理论得出功率参考值进行功率分配，实现整个微网系统的环流抑制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105119272A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510497280.6
申请日：2015-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种新型的基于混合算法的含电动汽车换电站的配电网孤岛划分方法，包括如下步骤：1)输入网络初始参数；2)设置混合算法的变量；3)初始化局部最优向量和全局最优向量；4)计算粒子适应值；5)更新局部最优向量和全局最优向量；6)更新粒子位置值；7)收敛性检验；8)输出结果。本发明结合量子进化算法和JADE算法，提出一种用于解决含电动汽车换电站的配电网孤岛划分方法。
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公开(公告)号：CN105117797A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510498350.X
申请日：2015-08-13
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 基于孤岛划分的微网日前经济最优调度方法，包括如下步骤：1)输入网络参数；2)设置控制变量集合；3)设置日前经济调度目标函数；4)设置经济调度约束条件；5)第一次日前经济调度；6)输出当前最优策略；7)实时Rolling经济调度；8)输出最终最优策略。本发明通过引入Rolling调度方法，解决考虑孤岛运行状态的配电网日前经济调度。
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公开(公告)号：CN105069517B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510414056.6
申请日：2015-07-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种新型的混合故障恢复博弈，包括如下步骤：1)输入初始参数；2)初始矩阵建立；3)搜索初始解集；4)功率校验；5)组网修正；6)一类负荷划分算法收敛检验；7)输出一类负荷划分结果；8)算法过渡；9)量子粒子群算法参数设置；10)量子粒子的初始化；11)目标函数计算；12)参数更新；13)位置值及最优向量更新；14)非支配解筛选；15)精英集筛选；16)淘汰运算；17)量子粒子群算法收敛性检验；18)结果输出。本发明结合启发式算法和智能优化算法的特点，提出混合故障恢复方法，解决含DG的配电网故障恢复问题。
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公开(公告)号：CN104820865B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510147359.6
申请日：2015-03-31
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: Y02P80/14
Abstract: 基于图论的智能配电网故障恢复智能优化方法，包括如下步骤：1)输入网络参数：配电网络的原始结构，各条支路的线路参数，各个节点的负荷、DG数据等参数；2)输入当前发生故障的线路编号，将其相应的开关状态量零；3)设置量子离散粒子群算法的维度、迭代次数以及相应的参数值；4)初始化各个粒子的位置值xk、量子比特位、旋转角、局部最优向量xp和全局最优向量xg；5)基于图论的粒子位置值修正；6)依次更新量子旋转角引导值、量子旋转角和量子粒子的比特位；7)更新量子粒子的位置值xk；8)更新粒子的局部最优向量和全局最优向量；9)收敛性检验；10)输出最优粒子位置值x，得出相应的故障恢复策略。
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