[發明專利]基于群智能的用電設備節電管理方法

有效

• 申請號: 201210499347.6
• 申請日: 2012-11-29
• 公開（公告）號: CN102968673A
• 公開（公告）日: 2013-03-13
• 發明（設計）人: 周頔;王洪輝;侯忠明
• 申請（專利權）人: 四川文理學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 重慶為信知識產權代理事務所(普通合伙) 50216
• 代理人: 余錦曦

技術領域

本發明涉及信息處理中的群智能遺傳算法，具體地說，是一種基于群智能的用電設備節電管理方法。

背景技術

在當今能源緊張的前提下，許多大型廠房的電力消耗已經占到了生產成本的相當比例，減少用電能耗，不僅有利于提高工廠的利潤，也符合國家節能減排的大政方針。

目前的節電管理往往是通過人工的控制，例如關閉不必要的照明設備，或者選用一些節能裝置等方式，其智能化程度低，達不到最優控制的目的。

發明內容

為了克服現有技術中人工控制智能程度低、最優效果差的缺陷，本發明采用一種基于群智能的用電設備節電管理方法，對于各種大型廠房，能夠進行全局優化，該方法將各種設備的節能優化轉化成一個多目標優化問題，采用先進的群智能優化算法來加以解決，從而為節電管理提供一套最優的實施方案。

為達到上述目的，本發明所采用的具體技術方案如下：

一種基于群智能的用電設備節電管理方法，其關鍵在于采用以下步驟：

S1：分別采集N臺用電設備的用電參數，包括負載大小R_i以及電壓調節范圍i∈[0，N]，R_i表示第i臺用電設備的負載值，表示i臺用電設備的最小可工作電壓，表示i臺用電設備的最大可工作電壓；

S2：設置每臺設備的約束標志用于表示第i臺用電設備的工作狀態，同時用二進制編碼表示第i臺用電設備的用電電壓值；

其中表示第i臺用電設備不工作，表示第i臺用電設備需要工作；

S3：依次將N臺用電設備的編碼序列連成一段長度為10*N的染色體，并根據條件(1)產生二進制編碼使其生成M個染色體Q₁、Q₂…Q_M；

條件(1)：

如果則二進制編碼C_i=000000000；

如果則二進制編碼中的隨機數；

S4：按照計算M個染色體Q₁、Q₂…Q_M的適應度函數，w_i為第i臺用電設備的權重系數；

S5：將M個染色體Q₁、Q₂…Q_M組成一個種群，按照群智能遺傳算法生成該種群中的最優個體Q_p；

S6：按照最優個體Q_p中的用電電壓值控制所述N臺用電設備的供電狀態。

目前優化技術包括全局優化和局部優化兩大類，群智能優化技術屬于全局優化技術，它是一種全局優化能力強、自適應性強、魯棒性強的現代優化技術，以其獨有的優勢已經在很多領域獲得了廣泛的應用，因此，將其用于大型廠房的節電管理中，具有可行性。尤其是遺傳算法，通過與其他人工智能技術的結合，可以獲得較高的改進效果。

作為進一步描述，步驟S5中的群智能遺傳算法的包括：

S51：將M個染色體Q₁、Q₂…Q_M組成的種群按照基于雙環式智能體結構分為多個子種群的步驟；

S52：在每個子種群中進行競爭選擇的步驟；

S53：按照預設的交叉概率P_c對每個子種群中的個體進行交叉處理的步驟；

S54：按照預設的變異概率P_m對每個子種群中的個體進行變異處理的步驟；

S55：獲得每個子種群中精英個體的步驟；

S56：根據每個子種群中的精英個體更新種群的步驟；

S57：判斷是否滿足終止條件的步驟，如果滿足，則輸出種群中的最優個體Q_p，如果不滿足，則返回步驟S52重復進行。

基于雙環式智能體結構的遺傳算法具有多子種群結構，可用于并行處理，能比較好的適用于多目標優化問題。大型廠房的各種設備的節電管理從而可以轉化為一個多目標優化問題，根據算法求解，從而得到最優個體。

本發明的顯著效果是：將大型廠房的用電設備節電管理轉化為一個多目標優化問題，利用群智能遺傳算法進行優化，得到最優個體，從而為節電管理提供一套最優的實施方案。不但全局優化能力強，自適應能力強，而且算法的魯棒性很好，智能化程度大大提高。

附圖說明

圖1是本發明的方法步驟圖；

圖2是群智能優化算法的種群結構圖；

圖3是群智能優化算法的流程圖。

具體實施方式