基于自适应量子遗传算法的电动出租车充电站规划方法

    公开(公告)号:CN105787600A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610121469.X

    申请日:2016-03-03

    CPC classification number: G06Q10/043 G06N3/126

    Abstract: 本发明涉及基于自适应量子遗传算法的电动出租车充电站规划方法,包括:1)初始化规划所需的基本数据,预估充电站数量的取值范围;2)随机生成染色体对应式,构成种群,3)进行解空间变换,将随机生成的角空间映射到充电站站址坐标空间;4)利用Voronoi图对染色体对应的充电站进行服务范围的划分;5)基于服务范围内的充电需求,计算各充电站平均排队等待时间;6)根据电动出租车充电站规划全社会年总成本目标函数最小的表达式;7)进行量子旋转门更新操作与量子位变异操作;8)返回3)循环计算,直到满足收敛条件为止。有益效果:实现充电站站址的优化布局,能够反映出租车分布、乘客需求分布、路网结构对规划的影响,有效实用。

    市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置

    公开(公告)号:CN114444915A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210068009.0

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本申请公开了一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置,其中,方法包括:利用预设的随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本;利用预设的第一确定性机组组合模型获取电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本;将电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组,并利用预设的第二确定性机组组合模型获取目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本;根据上述全年市场出清结果和运行成本进行对比,并基于对比结果计算电力系统的新能源消纳成本。由此,解决了相关技术侧重于计算电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化,导致电力系统难以直接量化新能源出力不确定性和不可控性引起的消纳成本的技术问题。

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