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基于多目标灰狼优化算法的换电站电池充电调度算法
被引量：
1
1
作者
严家乐
白建波
+1 位作者
崔烨彬
黄悦婷
《可再生能源》
北大核心
2025年第8期1011-1019,共9页
换电站作为电动汽车基础充电设施,在推动电动汽车产业发展中具有重要作用。换电站的经济效益决定了其长期可持续性。为了提高换电站的经济效益,文章拟合锂电池充电功率曲线,并构建了换电站以削峰填谷为基础的电池充电模型,以购电成本和...
换电站作为电动汽车基础充电设施,在推动电动汽车产业发展中具有重要作用。换电站的经济效益决定了其长期可持续性。为了提高换电站的经济效益,文章拟合锂电池充电功率曲线,并构建了换电站以削峰填谷为基础的电池充电模型,以购电成本和换出电池未充满电次数为目标变量,提出了一种基于多目标灰狼优化算法的电池充电调度模型,该模型充分利用分时电价差,优化储能电池充电。在浙江省温州市两个实际的换电站中应用该模型,结果表明:在基本不影响满电换电率的前提下,购电成本下降了20%以上,经济效益得到显著提升。
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关键词
换电站
电池充电调度
削峰填谷
锂电池
多目标灰狼优化算法
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职称材料
基于遗传优化的光储换一体站充电调度算法研究
2
作者
严家乐
白建波
+2 位作者
崔烨彬
胡家宇
郑爽
《太阳能学报》
北大核心
2025年第6期163-172,共10页
为降低换电站的运行费用,准确预测来车换电和利用分时电价差合理规划充电调度是核心环节。该文提出一种基于遗传算法优化的CatBoost模型,能够精确预测来车换电,并结合预测结果实现在高尖峰时期对开放充电口数的合理规划,同时引入光储系...
为降低换电站的运行费用,准确预测来车换电和利用分时电价差合理规划充电调度是核心环节。该文提出一种基于遗传算法优化的CatBoost模型,能够精确预测来车换电,并结合预测结果实现在高尖峰时期对开放充电口数的合理规划,同时引入光储系统进一步实现平均购电成本的降低。结果表明:通过SHAP摘要图和SHAP依赖图分析特征重要性和特征交互性,得到SOC、时间和距离3种特征对模型性能影响最大;GA-CatBoost在准确率、精确率、召回率和F1分数4种评估指标上均优于另外3种预测模型;基于预测结果,针对高尖峰时期的充电需求,制定多目标充电调度策略,在保障换电服务的同时显著降低换电站的平均购电成本;最后引入光储系统,仿真光储换一体站的分时电价工作模式,通过电力流动和购电成本的可视化分析,验证光储系统对电价优化的有效性,进一步减少换电站的电力采购成本。
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关键词
电动汽车
光伏
储能
预测
电力负荷调度
换电站
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职称材料
基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
3
作者
胡家宇
白建波
+1 位作者
肖宇航
严家乐
《可再生能源》
北大核心
2025年第7期887-895,共9页
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓...
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓模糊及精度不高等弊端。文章提出了多尺度增强卷积耦合注意力调节的建筑物轮廓提取方法。首先,利用多扩张率的空洞卷积构造多尺度增强卷积模块,并将其融入到U_Net网络中,用来采集不同感受野下的建筑特征,这样提取的结果能更全面地表达建筑物轮廓的整体和细节特征;然后,将注意力机制引入到U_Net网络中参与跳跃连接,更为精确地提取建筑物轮廓;最后,利用交叉熵损失函数和Dice系数损失函数,构造复合损失函数,训练所提模型,提取建筑物轮廓。实验结果显示,与其他建筑物轮廓提取算法相比,所提算法不仅对建筑物轮廓的提取精度较高,而且对不同尺度的建筑物轮廓提取也具有较好的效果,说明所提算法能够有效提升建筑物轮廓提取精度,提高光伏可利用潜力评估效率。在分布式光伏整县推进背景下,该方法对于推动GIS及人工智能技术在光伏资源评估中的应用具有重要的参考价值。
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关键词
屋顶光伏
建筑物轮廓提取
多尺度增强卷积模块
注意力机制
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职称材料
题名
基于多目标灰狼优化算法的换电站电池充电调度算法
被引量：
1
1
作者
严家乐
白建波
崔烨彬
黄悦婷
机构
河海大学机电工程学院
河海大学新能源学院
出处
《可再生能源》
北大核心
2025年第8期1011-1019,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4201000)。
文摘
换电站作为电动汽车基础充电设施,在推动电动汽车产业发展中具有重要作用。换电站的经济效益决定了其长期可持续性。为了提高换电站的经济效益,文章拟合锂电池充电功率曲线,并构建了换电站以削峰填谷为基础的电池充电模型,以购电成本和换出电池未充满电次数为目标变量,提出了一种基于多目标灰狼优化算法的电池充电调度模型,该模型充分利用分时电价差,优化储能电池充电。在浙江省温州市两个实际的换电站中应用该模型,结果表明:在基本不影响满电换电率的前提下,购电成本下降了20%以上,经济效益得到显著提升。
关键词
换电站
电池充电调度
削峰填谷
锂电池
多目标灰狼优化算法
Keywords
battery swap station
battery charging scheduling
peak-shaving
lithium battery
multi-objective grey wolf optimization algorithm
分类号
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM910.6 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于遗传优化的光储换一体站充电调度算法研究
2
作者
严家乐
白建波
崔烨彬
胡家宇
郑爽
机构
河海大学机电工程学院
河海大学新能源学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第6期163-172,共10页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4201000)。
文摘
为降低换电站的运行费用,准确预测来车换电和利用分时电价差合理规划充电调度是核心环节。该文提出一种基于遗传算法优化的CatBoost模型,能够精确预测来车换电,并结合预测结果实现在高尖峰时期对开放充电口数的合理规划,同时引入光储系统进一步实现平均购电成本的降低。结果表明:通过SHAP摘要图和SHAP依赖图分析特征重要性和特征交互性,得到SOC、时间和距离3种特征对模型性能影响最大;GA-CatBoost在准确率、精确率、召回率和F1分数4种评估指标上均优于另外3种预测模型;基于预测结果,针对高尖峰时期的充电需求,制定多目标充电调度策略,在保障换电服务的同时显著降低换电站的平均购电成本;最后引入光储系统,仿真光储换一体站的分时电价工作模式,通过电力流动和购电成本的可视化分析,验证光储系统对电价优化的有效性,进一步减少换电站的电力采购成本。
关键词
电动汽车
光伏
储能
预测
电力负荷调度
换电站
Keywords
battery electric vehicles
photovoltaics
energy storage
prediction
electric load dispatching
battery swapping stations
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
3
作者
胡家宇
白建波
肖宇航
严家乐
机构
河海大学机电工程学院
河海大学新能源学院
出处
《可再生能源》
北大核心
2025年第7期887-895,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4201000)。
文摘
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓模糊及精度不高等弊端。文章提出了多尺度增强卷积耦合注意力调节的建筑物轮廓提取方法。首先,利用多扩张率的空洞卷积构造多尺度增强卷积模块,并将其融入到U_Net网络中,用来采集不同感受野下的建筑特征,这样提取的结果能更全面地表达建筑物轮廓的整体和细节特征;然后,将注意力机制引入到U_Net网络中参与跳跃连接,更为精确地提取建筑物轮廓;最后,利用交叉熵损失函数和Dice系数损失函数,构造复合损失函数,训练所提模型,提取建筑物轮廓。实验结果显示,与其他建筑物轮廓提取算法相比,所提算法不仅对建筑物轮廓的提取精度较高,而且对不同尺度的建筑物轮廓提取也具有较好的效果,说明所提算法能够有效提升建筑物轮廓提取精度,提高光伏可利用潜力评估效率。在分布式光伏整县推进背景下,该方法对于推动GIS及人工智能技术在光伏资源评估中的应用具有重要的参考价值。
关键词
屋顶光伏
建筑物轮廓提取
多尺度增强卷积模块
注意力机制
Keywords
rooftop photovoltaic
building contour extraction
multi-scale enhanced convolutional module
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标灰狼优化算法的换电站电池充电调度算法
严家乐
白建波
崔烨彬
黄悦婷
《可再生能源》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于遗传优化的光储换一体站充电调度算法研究
严家乐
白建波
崔烨彬
胡家宇
郑爽
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
胡家宇
白建波
肖宇航
严家乐
《可再生能源》
北大核心
2025
0
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职称材料
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