[发明专利]电动车动态无线供电导轨系统及其参数设计方法

权利要求书

1.一种电动车动态无线供电导轨系统的参数设计方法，系统包括n个并行设置的树形供电网络，每个树形供电网络包括一个多相电能变换装置，所述多相电能变换装置输入端接入工频电网，所述多相电能变换装置输出端并行连接有m个配电导轨，每一个所述配电导轨通过高频变压器连接有一个换流器，每一个所述换流器与k个供电导轨并行连接，在所述换流器与每一个所述供电导轨之间对应设置有一个谐振补偿网络，所述n,m,k为正整数；其特征在于：系统参数设计包括以下步骤：

S1：根据系统参数n,m,k,l_c得到系统多目标规划模型为：

式中，C(n,m,k,l_c)]为系统中的两个目标函数，I_p为供电导轨电流，L_p为供电导轨电感值，L为路段长度，c为光速，f₀为系统谐振频率，ω₀＝2πf₀，C(n,m,k,l_c)为系统总成本函数，η(n,m,k,l_c)为系统总传输效率函数，λ为修正系数，V_th为电容耐压值，I_th为励磁线耐流值，M为耦合系数，M_min和M_max分别为耦合系数的最小值和最大值；而且该规划模型的规划结果为n,m,k和l_c四个参数的组合，l_c代表单级导轨的长度；

S2：利用遗传算法寻找最优系统参数n,m,k,l_c使得系统中的两个目标函数值最小化；

步骤S2中所述的遗传算法包括以下步骤：

S21：采用浮点数编码规则对系统参数n,m,k,l_c分别进行编码；

S22：通过随机方法产生初始种群，并且设定最大迭代次数；

S23：按照公式F(x_j)＝F₁(x_j)+F₂(x_j)计算每个个体对全部目标函数的综合适应度；式中，x_j表示种群中的第j个个体，F(x_j)表示第j个个体对全部目标函数的综合适应度，F₁(x_j)表示个体x_j对目标函数的适应度，F₂(x_j)表示个体x_j对目标函数C(n,m,k,l_c)的适应度；

S24：根据个体综合适应度值排序，选取适应度达到预设阈值以上的个体组成有效解解集，后续每一代产生的新个体，均与已有的有效解集进行比较，用表现更好的个体替代原有的解，从而得到更优的有效解解集；

S25：根据个体综合适应度值，采用轮盘赌的方式，选择进入下一代的个体；

S26：按照式计算交叉概率，并以该概率选出两个个体，相互交换部分参数，形成两个新个体；

按照式计算变异概率，并以该概率对个体中的基因进行突变，以产生新的个体；

式中，F_max表示种群中个体最大的适应度值；F_c表示进行交叉操作时两个个体中较大的适应度值；F_m表示进行变异操作个体的适应度值；λ_c1，λ_c2，λ_m1，λ_m2为(0,1)之间的常数；F_avg表示种群的平均适应度，按照式求得且y代表种群中的个体总数；s(d)表示引入的衰减因子，其表达式为：λ_d，α为用以控制衰减因子的幅度与下降速度的常数；d为迭代次数，D为迭代总次数；

S27：将每代产生的新个体，均与已有的有效解解集进行比较，用适应度更好的个体替代原有的有效解，从而得到更优的有效解解集；

S28：判断当前种群是否满足收敛条件，若满足适应度收敛条件，则结束算法，输出有效解解集；若不满足收敛条件，则判断当前种群的迭代次数是否达到迭代代数阈值，若达到迭代代数阈值，则结束算法，输出当前种群的有效解解集；若未达到迭代代数阈值，则返回步骤S23；

S29：提取出有效解解集中的系统参数，将其作为结果输出。

2.根据权利要求1所述的电动车动态无线供电导轨系统的参数设计方法，其特征在于：步骤S23中个体x_j对分别对每个目标函数的适应度F_i(x_j)按照公式求得，其中，r_i(x_j)表示个体j对目标函数i的表现进行升序排序后的序数；F_i(x_j)表示个体j对目标函数i的适应度；λ_F为用以增大表现最优的个体的适应度的常数，其值在(1,2)之间，y表示种群中的个体总数。