-
公开(公告)号：CN118100230A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410241092.6
申请日：2024-03-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于电氢耦合的综合补能设施站内优化调度方法及系统，涉及电力系统优化调度技术领域，包括：接收区域分布相关数据，其中，所述区域分布相关数据包括区域类型和区域内的不同资源分布和潜在的补能需求；根据区域类型设计区域内的综合补能设施分布，根据区域内的不同资源分布和潜在的补能需求计算得出不同的综合补能设施设备的容量大小；根据不同的综合补能设施设备的容量大小，计算得出可提供能量的上限；接收区域内不同时段车辆用户的出行OD对，利用LSTM算法计算得出区域内车辆流量分布；获取电网购电的实时电价，根据可提供能量的上限、区域内车辆流量分布和电网购电的实时电价对综合补能设施站内的各项资源进行优化调度。
-
公开(公告)号：CN117172110A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311140491.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06F119/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于FCN的住宅分布式能源负荷监测方法，首先收集总功率和住宅内各个设备的负荷数据，并进行预处理；再将预处理后数据分成训练集与测试集，利用基于自适应窗口长度的滑动窗口法，进行数据分段；随后建立FCN模型，构建损失函数并对模型进行训练；基于输入测试集总功率数据，利用已建立的FCN模型，通过两步分解法对单类能源或设备功率数据进行分解，输出分解得到的激活序列功率；再建立迁移学习模型，将训练后的设备模型应用于其他具有相似特征的设备，缩短模型的训练时间；最后建立评估模型，对分解可靠性进行评估。本方法克服了传统模型无法准确识别分布式能源的的局限性，可同时用于发电/用电类分布式能源与家用电器的功率分解。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115811048A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211562599.9
申请日：2022-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于时空特征增强感知网络的输电断面越限控制方法，所述控制方法包括：获取电网状态实时数据，根据电网潮流相关数据构建电网状态向量；根据电网状态向量，应用空间特征提取算法提取电网运行空间特征；根据电网状态向量，应用时序特征提取算法提取电网运行时序特征；将电网运行状态的空间特征、时序特征输入强化学习网络进行调控策略训练；将S4训练好的强化学习智能体进行实际电网调控。本发明控制方法利用深度神经网络和强化学习算法，实现电网状态的快速感知与决策，提高电网调控人员的控制效率，解决了电网运行不确定性和输电线路负载率控制困难的问题。
-
公开(公告)号：CN115731072A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211468976.2
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/06 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06N7/01 , G06N3/049 , G06F17/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本公开属于电力系统运行与调控领域，公开一种基于安全深度强化学习的微网时空感知能量管理方法，所述方法包括以下步骤：将微网(MicroGrid,MG)的能量管理问题转化为带约束的马尔可夫决策过程(ConstrainedMarkovDecisionProcess,CMDP)，其中，智能体为MG能量管理主体；利用一种安全深度强化学习方法对CMDP进行求解，所述安全深度强化学习方法包含两部分：1)构建结合边缘条件卷积(EdgeConditioned Convolutional,ECC)网络和长短期记忆(LongShort‑TermMemory,LSTM)网络的特征提取网络以提取MG的时空运行状态中的空间和时间特征。该基于安全深度强化学习的微网时空感知能量管理方法增强对MG时空运行状态的感知、满足配电网约束、提高最优性，并取得更优越的能源管理策略成本效率、泛化能力和约束满足性能。
-
公开(公告)号：CN112993983B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110219581.8
申请日：2021-02-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于电力系统运行与调控领域，公开了一种抑制负荷过响应的分散式调控参数优化方法，包括如下步骤：以微网中功率连续可调的负荷和对延迟使用的负荷进行共同调控，并建立负荷需求响应模型；基于深度强化学习的双延迟深度确定性策略梯度算法，进行微网中各节点负荷的调控参数优化，制定辅助调控参数，改变功率连续可调的负荷的最大功率上限和/或改变延迟使用的负荷的最大可转移时间上限，进行降低微网的网络阻塞和网损。
-
公开(公告)号：CN114237057A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111566675.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开智慧楼宇用电分析的动态建模方法、系统、设备和介质，涉及电力系统技术领域，具体包括以下步骤：步骤1、基于智慧楼宇的物理结构、用电设备的能耗特性以及建筑传热等物理机理，构建楼宇用电分析物理动态模型，并根据重要性、不可测量性和环境相关性，确定物理模型的关键参数为围护结构的传热系数和空调制冷量修正系数，步骤2、基于数据驱动，构建基于一维卷积神经网络的楼宇关键参数辨识模型，并将辨识结果回代入步骤1所述的物理模型。本发明在既保有基于物理机理建模能够明确反应流程内在联系、基于数据驱动方法能通过大量实际数据揭示不同数据之间无形关系的优势的同时，又提高能耗仿真模型的精确度，为后续研究提供重要的工具基础。
-
公开(公告)号：CN112508364A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011346880.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电决策的权重量化方法，属于电动汽车领域。一种电动汽车充电决策的权重量化方法，包括：步骤1：将城市抽象为路网层及电网层，对路网、电网中的节点、边及权重进行定义；步骤2：定义路网拓扑方法与电网拓扑方法；并定义路网权重与电网权重。步骤3：将上述的权重量化反馈至用户。与现有技术相比，本申请的方法能够有效地辅助用户进行汽车充电的决策与规划，有效引导充电负荷转移，优化城市整体运行状态，降低网络平均权重并有效缓解充电拥堵。
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.02 seconds)
