以滚动优化策略的粒子群算法为基础的机器人路径规划研究

介绍了一种基于滚动优化策略的粒子群算法的机器人路径规划,在每一个滚动窗口中,应用粒子群算法进行局部路径规划,寻求一条最优路径。仿真实验证明了该方法的可用性和有效性。

电动公交车光储充电站日运行随机优化策略

针对电动公交车光储充电站的运行优化问题,建立了以充电站的运行成本最小为目标、考虑光伏出力随机性的多场景日前优化模型,在满足充电需求的条件下,实现储能系统的充放电优化调度并给出日内储能初始荷电状态。在实时运行阶段,根据更新的光伏和充电需求的预测,提出了光储充电站的日内滚动优化策略。所建模型考虑了环境温度对电动公交车充电需求的影响。仿真结果验证了所提日前和日内优化策略的有效性,并分析了充电站配置光伏和储能系统的成本效益。

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。

基于灰色预测模型的板形PID控制器优化仿真与应用

在灰色预测理论基础上,提出了一种基于灰色预测模型GM(1,1)的预测优化PID控制算法,利用滚动优化策略,结合灰色预测模型,克服了灰色预测建模维数和预测步长的影响,在动态轧制过程中得到了更为准确的预测数据,弥补了板形控制执行机构惯性和滞后的特点,并在稳态轧制时用Smith预估进行代替,避免了灰色预测模型进入稳态后参数为零预测值失准控制系统发散的问题,该优化算法既弥补了灰色预测模型的缺陷,又提高了预测数据的准确性,经现场轧制验证能有效提高板形控制精度。

一种面向动态需求的多优先级天文观测卫星任务重规划方法

针对多优先级天文观测卫星任务动态规划问题,分析了高优先级任务动态插入以及未知事件中断原任务规划方案执行的情况,研究了原任务规划方案相应的动态规划问题.在关于SVOM (Space multi-band Variable Object Monitor)卫星任务规划系统的研究中,针对单星机遇目标任务重规划问题,提出一种基于滚动优化策略的任务重规划求解方案.在每个滚动周期内,优先安排高优先级动态到达任务,回滚处理原方案中受未知事件和高优先级机遇目标影响的任务,或者删除原方案中受影响的任务.目标函数综合考虑了全年卫星任务规划总时长和机遇目标的规划总时长.仿真验证结果表明,本文设计方法对于快速响应高优先级机遇目标以及提高服务质量具有一定意义.

商业楼宇型微网的应急能量管理策略

在配电网停电后,商业楼宇型微网进入孤岛运行状态。为减小停电给用户带来的损失、维持停电期间内对重要负荷的供电,针对光储型商业楼宇微网,提出了考虑计划停电与非计划停电2种情况的应急能量管理策略。在计划停电时,以减小停电损失、维持供电时间为目标建立了优化模型,并引入权重因子以权衡二者的重要程度;为减小预测误差对结果的影响,提出了滚动优化策略。在非计划停电时,以优先考虑对重要负荷供电为原则,制定了实时应急方案。通过算例对比分析可知,该策略可有效调节可控负荷投入量,从而实现预期目标。同时,在算例中进行了灵敏度分析,不同的权重因子可灵活调节减小停电损失与维持供电时间在优化目标中的比重。