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申请/专利权人:广东工业大学
申请日:2021-07-05
公开(公告)日:2022-04-22
公开(公告)号:CN113361817B
专利技术分类:.专门适用于行政或管理目的的预测或优化,例如:线性规划或“下料问题”(市场预测或商业活动预测入G06Q30/0202)[2023.01]
专利摘要:为了解决现有技术的不足,本发明提供一种电池成本和充电成本优化方法及应用,包括:构建优化模型,建立目标函数以及约束条件;在考虑额外附加能耗的前提下,构建无线充电能耗模型;采用线性递减惯性权重的粒子群算法,利用速度、加速度数据以及实际运行场景设置参数,结合所述能耗模型获得能耗;将所述能耗利用所述优化模型进行优化,设定分时电价为参数,以充电成本为适应度函数,进行优化求解,得到优化的充电策略以及充电成本。然后以总成本为目标函数,得到优化的电池成本以及总成本。本发明使用无线充电技术,利用分时电价引导充电,构建详细的能耗模型使得电池剩余电量更准确,也提高了优化结果的准确性。
专利权项:1.一种电池成本和无线充电成本优化方法,其特征在于,包括:构建优化模型,建立目标函数以及约束条件;在考虑额外附加能耗的前提下,构建能耗模型;采用线性递减惯性权重的粒子群算法,利用速度、加速度数据以及实际运行场景设置参数,结合所述能耗模型获得能耗;将所述优化模型利用所述能耗进行优化,设定分时电价为参数,以充电成本为适应度函数,进行优化求解,得到优化的充电策略以及充电成本;所述“在考虑额外附加能耗的前提下,构建能耗模型”,包括:所述能耗模型为:Px=Pdβ+Pu;其中,β为发动机功率转换系数;附加能耗为Pu;发动机有效功率为Pd;所述“利用速度、加速度数据以及实际运行场景设置参数,结合所述能耗模型获得能耗”,包括:利用速度,加速度数据以及实际运行场景设置参数,结合所述能耗模型获得能耗Px;将能耗Px以矩阵形式带入所述优化模型中:Px=[p1,p2...pt];其中,t为电动公交车的运行时刻,pt为该时刻对应的能耗;将充电时刻上,下限:以矩阵形式带入到优化模型中: 其中,i=1,2……n;所述额外附加能耗,包括:电动公交车的空调或和广播系统的能耗。
百度查询: 广东工业大学 电池成本和充电成本优化方法及应用
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