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公开(公告)号：CN115829217A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210606466.0
申请日：2022-05-31
申请人： 湘潭大学
摘要： 本发明针对楼宇用户用电曲线呈现高维度、多变量、非凸、动态非线性难以进行需求响应全局优化问题，首先通过用电数据进行初次分类，后基于相似度匹配算法筛选出典型的用户类型进行集中调度，以减碳量、用电费用、峰谷差为目标，采用改进的高维度进化多目标遗传算法对楼宇住户多目标用电优化调度模型进行求解，实现楼宇住户用电需求响应全局优化调度。该方法具备有效性和可行性，其输出的最优调度方案可为居民参与需求响应项目提供参考，实现削峰填谷、减少碳排放量的优化效果。
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公开(公告)号：CN115374691A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210611100.2
申请日：2022-05-31
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的货运列车速度追踪方法。通过判断任意时刻加速度是否为零把货运列车目标速度分为匀速行驶阶段和变速行驶阶段。在匀速行驶阶段建立货运列车线性动力学模型，使用传统的卡尔曼滤波算法实现随货运列车速度的快速追踪；在变速阶段建立货运列车非线性动力学模型，使用无迹卡尔曼滤波算法实现对货运列车的精准追踪。在分阶段对货运列车进行追踪后，在匀速行驶阶段和变速行驶阶段的切换处设计软切换控制方法，实现速度的平滑切换，减小因控制器切换带来的速度抖动。分别在KF算法和UKF算法中引入扰动观测器，扰动观测器形式采取基于机器学习的PID控制，补偿速度追踪过程中的速度误差，实现对货运列车目标行驶速度的精准追踪。
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公开(公告)号：CN114781506A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210393424.3
申请日：2022-04-14
申请人： 湘潭大学
摘要： 本发明公开了一种基于GG聚类与改进SVDD的接触网健康状态识别方法，主要针对由于接触网大部分数据为无监督学习数据，导致接触网检测数据利用率低，导致无法快速地对接触网的整个健康状态做出客观的识别的问题，本发明采用TSNE数据降维方法将高维数据降至低维空间中进行分析，剔除原始数据中的冗余信息，减少分析难度和干扰，提高识别准确性，并采用适合不规则数据分布类型的GG聚类算法，解决不同参数在类别划分中的影响程度不同导致聚类数据的分布改变的问题，最后将检测到的满足条件的异常数据输入GWO‑SVDD识别模型中对数据进行分析，准确地识别出接触网的健康状态，并根据不同的接触网健康状态给出对应的运维策略。
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公开(公告)号：CN114695986A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210322978.4
申请日：2022-03-29
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： H01M10/42 , H01M10/052 , H01M10/48 , G06F17/10 , G01N33/00
摘要： 本发明基于气体析出特性的大容量磷酸铁锂(LFP)电池热失控预警方法涉及的是一种针对大容量LFP电池在进行储存和充放电过程中热失控预警方案，在电池发生热失控早期，对特征气体进行监测，引入改进Goertzel算法对浓度信号进行滤波处理，提高了单一检测的精度。利用最早析出的VOC和CO2联合实现预警判定，在预警程序运行过程中采用析出不同气体的时间差内计算VOC的浓度值和浓度上升速率，将多种计算结果与设定阈值进行比较从而实现更准确的预警功能。
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公开(公告)号：CN114509940A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210037190.9
申请日：2022-01-13
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提出了一种AMBOA光储系统动态多峰MPPT的Buck/Boost自适应控制方法。以Buck/Boost电路中的开关管占空比作为自适应变异蝴蝶优化算法的粒子，以光伏阵列的输出功率作为算法的适应度函数。本发明通过将蝴蝶优化算法与自适应策略和变异策略相结合，能快速准确地找到光伏阵列处于局部阴影情况下的全局最大功率点，有效避免了算法陷入局部最优值，提高了光储电站的发电效率，并通过Buck/Boost电路自适应控制以及储能模块维持光储发电系统供电的稳定性。
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公开(公告)号：CN114261434A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210019381.2
申请日：2022-01-10
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： B61L27/60
摘要： 本发明公开一种基于预测控制的货运列车动态质点模型自适应平滑切换方法，能够基于货运列车运行的位移信号与线路路况信息进行模型动态自适应平滑切换，确保质点模型能够准确描述货运列车的动态特性。针对货运列车运行过程中控制参数与动力学模型不匹配的问题，根据车厢间耦合力的差异建立不同线路区段及路况变换点对应的质点模型，通过多模型切换性能指标函数判断后，自适应平滑切换开关快速切换至相应的质点模型。本发明提供的预测控制方法能够实现在模型切换瞬间货运列车的速度、位移、加速度变化率、牵引力与制动力稳定不变，从而确保货运列车的安全平稳运行，有效地解决了对象模型大惯性、大迟延及非线性问题。
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公开(公告)号：CN114154724A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111477249.8
申请日：2021-12-06
申请人： 湘潭大学
摘要： 本发明公开一种基于多目标鲸鱼优化算法的热电联产经济排放调度方法。与传统的热电联产经济调度相比，该方法不仅考虑了经济优化，还考虑了环境优化。该方法主要包括以下几个方面：(1)采用Tent混沌映射产生混沌序列，从而提高种群的多样性；(2)引入了约束非支配排序，能够保留父代种群和子代种群中的优秀个体；(3)采用外部存档集，保证了每次迭代过程中最优个体的丢失；(4)引入了TOPSIS决策方法，能够客观的从最优解集中选择一个最佳折衷解。与其他技术相比，本发明具有收敛速度快、多样性好等优点。
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公开(公告)号：CN113420436A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110684100.0
申请日：2021-06-21
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/06
摘要： 本发明为一种基于GRU和ARIMA‑T检验的非侵入式负荷开关事件检测方法，具体包括以下步骤：首先输入某一特定区域负荷U、I数据，对数据进行预处理将少样本类别数据利用Mixup方法增强虚拟样本数量，得到均衡样本数据集，再将输入的U、I数据进行计算得到有功功率特征，接着对有功功率进行中值滤波处理，利用差分运算对滤波后的数据进行平稳性处理，得到输入数据序列；将输入数据序列分别输入到GRU模型和ARIMA模型中，得到负荷事件的结果；利用微分进化算法优化权重系数，利用最优的权值系数进行线性加权组合得到基于GRU和ARIMA‑T检验的负荷事件结果。本发明方法采用GRU模型和ARIMA‑T检验模型相结合，提高了模型的负荷开关事件识别精度和泛化能力，具有较强的全局搜索能力与对抗局部收敛的能力，能够较好地识别出负荷事件，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN108594927B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810566632.2
申请日：2018-06-05
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G05F1/67
摘要： 本发明公开了一种基于随机蛙跳全局搜索算法的局部阴影光伏阵列多峰最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制方法，以光伏阵列的输出电流作为算法的粒子，以光伏阵列的功率作为算法的适应度函数，通过随机蛙跳全局搜索算法这种新型快速且全局的搜索技术，高效而准确的找到光伏阵列的全局最大功率点，然后通过PWM占空比控制Boost电路来实现最大功率点跟踪。本算法可解决局部阴影下具有多峰输出特性的光伏阵列MPPT控制容易陷入局部最大功率点的难题，能准确找到全局最大功率点，并且寻优能力强，搜索精度高，易于编程实现。
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公开(公告)号：CN112883629A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110339674.4
申请日：2021-03-30
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开一种改进鲸鱼算法的楼宇用电负荷优化调度方法。首先明确楼宇负荷并进行分类，明确楼宇负荷调度的目标函数和约束条件，构建楼宇负荷调度模型，对鲸鱼算法进行改进，用Sobol序列生成分布更均匀的初始鲸群，引入自适应权重调整系数，改进越界处理机制，增加样本多样性的同时产生精英粒子。算法改进后全局搜索与局部勘探能力更加均衡，更容易跳出局部最优，提高了算法寻优效率，将改进鲸鱼算法用于楼宇负荷用电优化调度中，来达到住户日用电费用最少、新能源消纳率高、舒适度高的目标。
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