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公开(公告)号：CN120031094A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510043777.4
申请日：2025-01-10
IPC: G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及神经网络分解优化技术领域，具体公开了一种基于多频带分解与波形整形的大型神经网络分解优化方法，该方法主要包括利用滤波器对每个子频带信号边缘进行平滑处理，在频域对信号进行分解，将整个信号划分为多个子频带，利用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域，并对每个子频带信号分离处理；将神经网络分解为多个子神经网络，每个子频带信号对应一个独立的子神经网络，多个子神经网络以模块化方式进行并行连接，形成块状神经网络，并进行训练学习。本发明通过滤波整形将信号划分为多个独立的子频带，子频带之间的独立性使得每个子神经网络的训练可以单独进行，减少整体网络训练的复杂度，降低能耗，提高神经网络的处理效率。
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公开(公告)号：CN119814096A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411955814.0
申请日：2024-12-28
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式天线阵列通信感知一体化的通信系统及其方法，为涉及通信技术技术领域。每个天线单元对应连接一个射频单元，射频单元均与数字信号预处理模块连接，利用射频单元把已知信号转化为模拟信号，经天线单元利用交错的导频信号向接收端发送，接收端根据导频信号估计信道特性，将感知信号回波反馈给天线单元；射频单元将感知信号回波转换为数字信号并传输给数字信号预处理模块，对实际要传输的数据信号进行预编码，设计成通信感知一体化信号后经天线单元向接收端发送。本发明采用共存信号结构，使感知和通信信号在时间、频率或空间域上共存复用，从而保留各自的独特特性，适用于多径传播的环境，对多路径有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116245334B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310249825.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力系统风险感知实时调度方法，涉及电网经济调控技术领域，包括：构建单断面的电力系统单步场景库并求解各场景风险成本，依据场景库训练运行风险快速评估模型；然后生成5分钟间隔的日内场景库，构建调控环境以及状态、动作、奖励接口，最后构建风险调控为问题框架，并通过深度强化学习求解，在应用中，以系统负荷大小，新能源出力上限为条件变量，通过利用深度强化学习智能体构建调度策略依据条件变量决策可调控设备出力等组成的控制变量，并依据构建的风险快速感知模型评估决策后的系统运行风险，指导调控智能体训练，最终实现基于深度强化学习的风险感知在线安全经济调度。
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公开(公告)号：CN115731072B
公开(公告)日：2024-01-30
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: 行，并实现更优越的能源管理策略成本效益和不本公开属于电力系统运行与调控领域，公开 确定性适应能力。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：将微网的能量管理问题转化为带约束的马尔可夫决策过程，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网络和长短期记忆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；2)利用内点策略优化算法使智能体同时具备
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公开(公告)号：CN116245334A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310249825.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力系统风险感知实时调度方法，涉及电网经济调控技术领域，包括：构建单断面的电力系统单步场景库并求解各场景风险成本，依据场景库训练运行风险快速评估模型；然后生成5分钟间隔的日内场景库，构建调控环境以及状态、动作、奖励接口，最后构建风险调控为问题框架，并通过深度强化学习求解，在应用中，以系统负荷大小，新能源出力上限为条件变量，通过利用深度强化学习智能体构建调度策略依据条件变量决策可调控设备出力等组成的控制变量，并依据构建的风险快速感知模型评估决策后的系统运行风险，指导调控智能体训练，最终实现基于深度强化学习的风险感知在线安全经济调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114997935A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210848364.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明公开一种基于内点策略优化的电动汽车充放电策略优化方法，涉及电动汽车充放电调度领域，该方法包括：首先根据实际物理机理构建电动汽车充放电模型，同时基于电动汽车充放电部署优化问题建模为约束序贯决策问题。然后利用长短期记忆神经网络提取时变电价的未来走势，辅助后续深度强化学习进行策略优化。最后，将提取到的电价信息和电动汽车内部状态特征输入到基于深度神经网络的策略函数，赋能部署智能学习充放电动作，并通过对数障碍函数将电量约束扩充到内点策略优化的优化目标中进行策略优化。本发明部署优化方法在满足电动汽车用电需求的前提下最小化用户充电成本，同时提升策略对不确定性的适应性。
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公开(公告)号：CN114153821A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111510601.3
申请日：2021-12-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种基于图论的电量图数据库构建及搜索方法，涉及电力系统技术领域，该方法首先提出一种基于图论的电量数据的图数据库构建方法，将数据提取为“实体—关系—实体”的三元组形式，并由索引矩阵、邻接矩阵以及用户‑时间‑电量的二维浮点数值矩阵进行存储。其次，构建基于自建数据库的智慧搜索方法；使用邻接矩阵性质以及可达矩阵原理对数据实现包括精确搜索、广域搜索、广域统计、上级与次级统计在内的多种功能智慧搜索。最后通过实施例验证运用所述方法能够有效管理大体量电量数据，实现比传统网上电网更丰富的搜索功能，并在大幅缩减了搜索时间，在搜索的时间效率上明显优于开源数据库Neo4j，具有良好的实际应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN114021815A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111302186.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向含大规模产消者社区的可扩展能量管理协同方法，该方法首先提出一种将参数共享与优先深度确定性策略梯度算法相结合的方法，通过智能体间的策略与经验共享以提升学习效率并降低训练难度。其次，构建端对端交易平台以协同社区内产消者的电能交易与共享；执行奖励修正以避免反弹峰值以保护本地配电网的安全运行；以可信任第三方向产消者提供有关社区市场的全局信息，在保护各产消者隐私的同时有效减轻了环境非静态性，提升了算法的可扩展性。最后通过实施例验证运用所述方法能够协助大规模能源社区中多产消者的交互及协同优化，保护产消者隐私信息并削减其运行成本，且与现有技术相比提高了运算效率，降低了运算复杂度。
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公开(公告)号：CN118364004A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410419197.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的发供用电量图数据库校核方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括：接收电网发供用电量数据，对电网发供用电量数据进行预处理，得到处理后的电网发供用电量数据；通过处理后的电网发供用电量数据生成电量图数据库；通过电量图数据库内的布尔型的邻接矩阵计算描述行指标、列指标间接关系的可达矩阵，在布尔型的邻接矩阵与可达矩阵的基础上进行检索，得到检索结果；根据处理后的电网发供用电量数据内数据之间的逻辑关系和计算关系，生成描述发供用一套表内与表间的数据关系的布尔型邻接矩阵，作为第二布尔型邻接矩阵，将第二布尔型邻接矩阵结合检索结果自动校核电量图数据库内数据，得到校核结果。
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公开(公告)号：CN112508364B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011346880.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
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。
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