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公开(公告)号：CN115615575A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211299223.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种多时间图谱卷积注意力网络的锅炉炉壁温度预测方法，该方法包括数据筛选分解模块和混合预测模块。该方法将历史数据中的锅炉温度和影响温度的相关变量作为输入，经数据筛选分解后，将一部分分量输入到门控循环单元、Transformer和时间卷积网络中进行预测，另一部分分量利用其数据绘制出400×400像素点的曲线图形式的图谱输入到残差通道注意力网络和ShuffleNet中进行预测。最后以损失函数最小为目标将带有权值矩阵的预测值相加得到最终输出预测值。所提方法能实现长时间精准预测炉壁温度的功能，提高锅炉运行的高效性和安全性。
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公开(公告)号：CN115545501A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211257848.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法，该方法将解析式多模态多目标方法和分层分布式一致性方法进行结合，用于综合能源系统的经济调度。首先，所述方法中解析式多模态多目标方法用于得到多样性的多模态经济调度多目标方案。其次，所述方法中分层分布式一致性方法利用分层的操作快速得到精确的经济调度决策方案。所述多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法能解决大规模综合能源系统经济调度多模态的问题，多样化经济调度的决策方案，优化经济调度的稳定性，提高计算速度和精确度。
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公开(公告)号：CN115545443A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211171480.9
申请日：2022-09-26
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法，该方法将多模态单目标方法和分层分布式一致性方法进行结合，用于综合能源系统的经济调度。首先，所述方法中多模态单目标方法用于得到多样性的多模态经济调度单目标方案。其次，所述方法中分层分布式一致性方法利用分层的操作快速得到精确的经济调度决策方案。所述多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法能解决大规模综合能源系统经济调度多模态的问题，多样化经济调度的决策方案，优化经济调度的稳定性，提高计算速度和精确度。
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公开(公告)号：CN115526399A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211189803.7
申请日：2022-09-28
Applicant: 广西大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法，该卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法的步骤为：首先，进行数据预处理，将数据集分割为数据集1和数据集2；其次，使用数据集1训练基于缩放注意力机制和Inception模块的记忆卷积网络，并使用置信域策略优化方法对网络参数进行调优；最后，基于迁移操作，使用已训练完成的基于缩放注意力机制和Inception模块的记忆卷积网络根据数据集2对风电场出力进行预测。所述卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法能够完成对风电场出力数据的精确预测，提高能源利用率，减少碳排放。
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公开(公告)号：CN111624883B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010492668.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提供一种高维多步分数阶模型预测的光伏最大功率点跟踪方法，该方法能快速准确地跟踪最大功率点，提高太阳能电池板的发电效率。本发明提出了高维多步分数阶模型预测控制框架，包括参考值计算模块、高维信息模块、分数阶模块和多步预测模块。参考值计算模块计算最大功率点参考值。高维信息模块采集和处理高维信息，将高维信息输入到分数阶模块。分数阶模块采用高维多分数阶反馈控制器代替比例积分微分控制器控制器作为反馈校正环节，调整最大功率点参考值。多步预测模块将单步预测模型扩展为多步预测模型，求取在未来多步区间内使输出量和参考值偏差最小的最优控制量。本发明克服了传统功率追踪动态性能差的缺点，同时保证跟踪的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238592A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210967237.1
申请日：2022-08-12
Applicant: 广西大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种多时距气象预测分布并行信赖策略优化发电控制方法，该方法将多时间尺度气象预测、分布并行和信赖策略优化神经网络进行结合，用于新型电力系统的发电控制。首先，所提方法中多时间尺度气象预测用于多不同时间尺度的气象数据进行处理，并预测未来的气象变化。其次，所提方法中分布并行信赖策略优化方法用于区域内发电厂之间的协调和快速反应。所提多时距气象预测分布并行信赖策略优化发电控制方法能够解决在不断变化的天气条件下，对不同时间尺度的新型电力系统进行快速稳定调控的问题，实现通过预测气象对新型电力系统进行发电控制的功能，优化调控精度，提高调控速度。
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公开(公告)号：CN113285445B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110499795.5
申请日：2021-05-08
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种双层分布式多目标旋转黏菌的多区域经济调度方法，该方法是一种多目标分布式双层智能优化方法，用来解决多区域经济调度问题。首先，通过母线撕裂法将大规模电力系统分为若干子区域系统，形成第一层；再将若干子区域系统继续分为若干子子区域系统，形成第二层。然后，通过共享边界虚拟节点部分信息，采用分布式一致性多目标旋转黏菌智能优化方法安全且快速有效地解决多区域经济调度问题。
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公开(公告)号：CN112016684B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010780676.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提供一种深度并行柔性发射网络的电力终端指纹识别方法，该方法利用深度并行柔性发射网络模型对电力终端设备运行时的电压和电流波形信息进行学习，形成电力终端指纹与设备名称的关联模型。所提方法是基于柔性发射网络和深度学习结合的深度柔性发射网络模型；且在训练时，所提方法使用不同的深度柔性发射网络参数进行并行学习。在电力系统中新接入电力终端时，所提方法根据其电力终端指纹完成对电力终端的识别。所提方法能对接入电力系统的电力终端进行识别，为电力系统安全运行与控制和负荷预测提供了参考，有效提高电力系统智能化水平。
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公开(公告)号：CN112308194B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011016328.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种量子迁移平行多层蒙特卡罗双馈风机参数优化方法，该方法包括基于量子位概率幅的种群编码方法和迁移平行多层蒙特卡罗方法优化方法；同时提出双馈风机转子侧控制器比例积分微分参数的优化框架。首先，基于量子位概率幅的种群编码方法生成蒙特卡罗随机点，可在种群数不变的情况下提高种群的多样性。然后，通过多层多粒度的平行多层蒙特卡罗方法获得多组比例积分微分参数以及体现控制器性能的适应度值。其次，通过迁移学习来学习以往的经验知识，以提高优化计算速度。最后，再通过多层多粒度的平行多层蒙特卡罗优化方法获得控制性能良好的双馈风机转子侧控制器的比例积分微分参数。
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公开(公告)号：CN112398142B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011152690.4
申请日：2020-10-26
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种基于经验模态分解的电网频率智能控制方法，该方法包括两个模块，第一个是以长短期记忆人工神经网络为基础的经验模态分解模块，第二个是包含强化学习方法和深度神经网络的控制模块，同时提出双层分步频率控制框架。首先，分解模块将电网频率信号实时分解为多个模态分量，突出信号的规律性。其次，控制模块根据模态分量的高频信号和低频信号调整发电机组的出力，维持电网频率的稳定。最后，在含多机组的电网中，分解模块和控制模块可以有效地应用于双层分步频率控制框架中以获得最优控制性能。
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