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基于自适应灾变遗传-循环神经网络的锂离子电池SOC估计

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电气工程学报 2022年第1期17卷 86-94页

作者：陈诚皮志勇赵英龙廖玄张明敏李勇国网湖北省电力公司荆门供电公司荆门448000 湖南大学电气与信息工程学院长沙410000

锂离子荷电状态(State of charge,SOC)的精准估计是锂离子电池安全稳定运行的基础。传统的误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络估计SOC的精度不高,而循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)也容易陷入局部最优。针对这些问... 详细信息

锂离子荷电状态(State of charge,SOC)的精准估计是锂离子电池安全稳定运行的基础。传统的误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络估计SOC的精度不高,而循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)也容易陷入局部最优。针对这些问题,提出了自适应灾变遗传-循环神经网络(ACGA-RNN)联合算法,将自适应灾变遗传算法(Adaptive cataclysm genetic algorithm,ACGA)用于优化RNN的初始权值和阈值,提高了最优权值和阈值的全局搜索能力,从而有效提升锂离子电池SOC的估计精度。基于锂离子电池充放电的试验数据,将所提ACGA-RNN联合算法与RNN、GA-RNN算法分别用于锂离子电池的SOC估计。测试结果显示,相较于传统的RNN算法与GA-RNN算法,提出的ACGA-RNN联合算法获得了最佳的SOC估计精度,在DST工况下的估计平均绝对误差为1.74%,低于传统RNN和GA-RNN的估计精度3.68%和2.49%;另外,在45℃和0℃条件下,ACGA-RNN联合算法估计的平均绝对值误差分别为1.75%和2.05%,符合国家标准要求。因此,提出的ACGA-RNN联合算法在锂电池的SOC估计方面具有良好的应用价值。

关键词：锂离子电池荷电状态循环神经网络自适应灾变遗传算法

碳排放模糊时间窗冷链运输车辆多目标规划问题研究

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碳排放模糊时间窗冷链运输车辆多目标规划问题研究

作者：路梦梦上海海洋大学

学位级别：硕士

当今社会生活节奏逐渐加快,人民生活水平不断提高,人们对于生鲜农产品需求量不断提升,冷链物流得到了快速发展。同时,人们对于生鲜农产品品质以及新鲜度也更加关注,基于生鲜农产品的时效性,为满足客户对于配送时间的要求,时间窗成为冷... 详细信息

当今社会生活节奏逐渐加快,人民生活水平不断提高,人们对于生鲜农产品需求量不断提升,冷链物流得到了快速发展。同时,人们对于生鲜农产品品质以及新鲜度也更加关注,基于生鲜农产品的时效性,为满足客户对于配送时间的要求,时间窗成为冷链物流企业配送路径规划中的一个重要因素。并且全球变暖加剧,绿色物流逐渐兴起,高耗能、高碳排的冷链物流配送与国家倡导的节能减排政策背道而驰,所以企业若想获得长久发展,在变换配送模式提高经济效益的同时,配送车辆的低碳排放也成为企业可持续发展的重要因素。因此对于考虑配送车辆碳排放的冷链物流配送路径规划问题的研究符合当今社会的发展需求。本文以冷链物流车辆配送路径优化模型为研究对象,首先,综述了冷链物流以及车辆路径问题相关的国内外研究现状,重点是当前基于配送车辆碳排放以及多目标优化的研究文献,指出了当前相关研究文献的贡献与不足,从而为本文研究提供了方向;其次,针对本文模型,从基本的车辆路径以及带时间窗和考虑碳排放车辆路径优化问题方面进行了相关理论分析,证明本模型对于企业实际配送的可行性,在模型求解方面,对精确算法、启发式算法以及智能优化算法进行了阐述,从而选定了寻优能力更好的智能算法;再次,针对冷链物流路径优化问题,建立了考虑碳排放的多目标冷链物流路径优化模型,模型以配送总成本、碳排量最低和客户满意度最高为目标函数,考虑了更加贴近实际配送情况的模糊时间窗配送,通过去标量化以及确定各目标函数的权重将三个目标函数整合为求总目标最小的单目标函数,以实现三个目标的共同优化;最后,本文采用改进的遗传算法,将自适应算子和灾变算子融入到标准遗传算法中,应用MATLAB软件平台,以C语言进行编程,对模型进行求解。结合上海市Y企业冷链物流配送实例,根据已知数据求解证明了理论的正确性,通过案例得知自适应灾变遗传算法对求解多目标路径规划求解问题的有效性。本文课题理论研究为政府在冷链物流企业实行碳减排政策提供了参考和借鉴,也为冷链物流企业实现规范化运作以及长久发展提供了方向。同时自适应灾变遗传算法的设计对于当前环境下的冷链物流配送模型求解提供了一定的借鉴意义。

关键词：冷链物流多目标优化自适应灾变遗传算法路径规划模糊时间窗

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长江集装箱多商品流多式联运路径优化

物流工程与管理 2022年第7期44卷 127-133页

作者：温想李俊计三有赵雅洁肖笛武汉科技大学汽车与交通工程学院湖北武汉430081 武汉理工大学交通与物流工程学院湖北武汉430063

为了更好地保障长江集装箱多式联运经济性和实现绿色发展,以长江集装箱多式联运为场景,从承运人的角度出发,研究集装箱多商品流多式联运路径优化问题。通过碳交易机制将碳排放成本化,建立以运输总成本最小为目标的数学模型并采用改进的... 详细信息

为了更好地保障长江集装箱多式联运经济性和实现绿色发展,以长江集装箱多式联运为场景,从承运人的角度出发,研究集装箱多商品流多式联运路径优化问题。通过碳交易机制将碳排放成本化,建立以运输总成本最小为目标的数学模型并采用改进的自适应灾变遗传算法对模型进行求解。通过算例分析发现,改进后的遗传算法在收敛速度和求解精度上更具优势,可实现集装箱多商品流多式联运路径优化问题的有效求解。同时,适当缩短铁路和水路的发车班次、调整碳交易价格均能显著降低集装箱多式联运成本,减少碳排放。

关键词：集装箱多式联运多商品流碳交易机制自适应灾变遗传算法

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基于潜力度的分布式电源优化配置

电测与仪表 2016年第11期53卷 8-12 38页

作者：殷杰向铁元杨瑶武汉大学电气工程学院武汉430072

利用传统的灵敏度分析进行分布式电源(DG)优化配置,易造成选点布局不合理及选点失准问题。首先在二阶灵敏度模型的基础上,得到目标函数与DG接入容量的非线性关系。然后提出了一种全新的DG选点方式,用潜力度指标替代传统的一阶灵敏度来... 详细信息

利用传统的灵敏度分析进行分布式电源(DG)优化配置,易造成选点布局不合理及选点失准问题。首先在二阶灵敏度模型的基础上,得到目标函数与DG接入容量的非线性关系。然后提出了一种全新的DG选点方式,用潜力度指标替代传统的一阶灵敏度来指导接入位置的选取。最后采用自适应灾变遗传算法对IEEE15节点系统进行优化计算,比较了各配置方案的优化结果。算例分析表明文章的选点方式能更有效地改善网损、电压综合指标。

关键词：分布式电源灵敏度分析潜力度自适应灾变遗传算法