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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：本发明公开了基于改进S型函数粒子群优化算法的混合储能容量优化方法，包括步骤1，构建全生命周期费用模型；步骤2，确定目标函数和约束条件，建立混合储能系统容量优化配置模型；步骤3，改进S型函数粒子群优化算法；步骤4，采用改进S型函数粒子群优化算法求解混合储能系统容量优化配置模型。本发明利用粒子群算法寻优特点，采用改进的S型函数进行惯性权重值计算，同时在此基础上基于权重值优化加速因子，可提升粒子群算法的寻优能力与速度，进而降低混合储能系统的全生命周期费用。
主权项：1.基于改进S型函数粒子群优化算法的混合储能容量优化方法，其特征在于，包括：步骤1，构建全生命周期费用模型；步骤2，确定目标函数和约束条件，建立混合储能系统容量优化配置模型；步骤3，改进S型函数粒子群优化算法；步骤4，采用改进S型函数粒子群优化算法求解混合储能系统容量优化配置模型；所述步骤3中，对S型惯性权重函数进行改进，并基于惯性权重值优化加速因子，改进粒子群算法；所述对S型惯性权重函数进行改进，改进的S型惯性权重函数具体如下： 其中：ω为权重，c表示比例因子，i为粒子的当前迭代次数,ωstart为迭代开始权重起始值，ωend为迭代后期权重值，T表示最大迭代次数；所述基于惯性权重值优化加速因子，改进粒子群算法，具体为：在初始搜索时选择使用加速因子c1和c2，c1大于c2，随着迭代次数的增加，让c1相对递减，而c2相对递增，公式如下: 其中，rand1表示随机选择[0,1]之间数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 基于改进S型函数粒子群优化算法的混合储能容量优化方法
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