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公开(公告)号：CN119831105A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510023998.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种矿山综合能源系统调度两阶段多形式差分进化方法，属于智能调度技术领域。首先在多形式优化框架下，结合领域知识构建电‑热和电‑冷两个替代任务，并引入可行性驱动的知识迁移机制以实现两个任务之间知识的高效迁移；然后设计两阶段优化策略，提出邻域双变异机制，第一阶段通过多样性驱动的邻域双变异策略对两个替代任务对应的种群进行并行进化，第二阶段通过收敛性驱动的邻域双变异策略对原始任务进行进化，得到最优的可行解集；最后分析时间复杂度，用于说明所提方法对于优化矿山综合能源系统调度的合理性。本发明可以应对已有优化方法在处理强耦合约束和多重不确定性时的局限性，提高系统的经济性、能源利用率及调度稳定性。
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公开(公告)号：CN118171076B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410591472.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2321 , G06N3/0499 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种数据特征提取方法、系统及计算机设备，涉及特征提取技术领域。本发明的方法包括如下步骤：获取多个客户端的隐私样本数据集；将多个隐私样本数据集分别输入深度神经网络中进行特征提取，得到多个特征数据集；根据多个特征数据集的特征点建立第一距离矩阵，对第一距离矩阵进行聚类，得到每个客户端的隐私样本数据集的聚类中心；将多个客户端的聚类中心发送至模型构建端，根据多个客户端的聚类中心构建第二距离矩阵，并对第二距离矩阵进行再聚类，得到隐私数据特征。本发明能够在客户端隐私保护的前提下刻画隐私数据的统计特性，改善联邦学习对异构数据的训练效果；且实现多领域、多模态的知识共享，提高了模型性能。
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公开(公告)号：CN117436576A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311315635.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了不同时间尺度下多节点多元负荷联邦协同预测方法，包括如下三个阶段，第一阶段使用样条插值法对时间尺度较大的负荷数据进行插值补充，将负荷数据统一至相同的时间尺度，第二阶段利用每个节点自身数据得到它的本地多元负荷预测模型；第三阶段在不泄露数据隐私的前提下，对各节点模型进行联邦学习融合训练；训练完成后，在节点内对模型进行微调。使用本方法的模型得到的负荷预测结果更接近真实值。特别地，针对负荷波动幅度较大、负荷波动幅度小但频率高等复杂场景，本文所提算法都有最好的电气负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN116894169A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310765773.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2111 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，属于数据处理领域，包括以下步骤：S1、输入一个新的特征组GT；S2、在线相关性分析；S3、增量式特征聚类：将经步骤S2处理后的特征划分到已有特征簇中或创建新簇；S4、判断是否满足启动条件，若满足则执行步骤S5，否则从每个特征簇中选取最重要的特征并作为输出特征子集ST；S5、历史信息驱动的整型粒子群算法：在聚类的基础上，采用历史信息驱动的粒子群算法搜索最优特征子集，并输出特征子集ST；S6、判断有无新的特征组到来，若有则返回步骤S1，否则结束。本发明采用上述基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，可在多数数据集中获得最佳的分类精度。
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公开(公告)号：CN116245338A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310284019.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/26 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种矿山综合能源系统低碳经济运行优化方法，包括如下步骤：(1)引入系统运行低碳性需求，建立矿山综合能源系统能流‑碳流系统架构；(2)以矿山综合能源系统运行成本和碳排放量最小为目标函数，构建矿山综合能源系统的低碳经济运行优化模型；(3)采用风险规避策略下的鲁棒模型对系统的多重不确定进行建模分析，并设计系统低碳经济运行优化模型的确定型转换方法。本发明采用上述一种矿山综合能源系统低碳经济运行优化方法，对系统和各设备的碳排放进行约束，实现矿山综合能源系统的低碳经济调度，对矿山综合能源系统源端可再生能源和衍生能源的不确定性进行建模分析，给出计及供能不确定性的鲁棒模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108416690A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810054530.2
申请日：2018-01-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度LSTM神经网络的电网负荷预测方法，能提高预测精度、步长和实时性，包括以下步骤：根据输入特征数据和负荷数据生成训练样本，其中，输入特征数据包括实验时间的气象信息和是否为工作日的时间类型信息；对训练样本进行处理，并通过LSTM神经网络对处理后的训练样本进行训练以得到LSTM预测模型；通过将待预测时间的气象信息和是否为工作日的时间类型信息输入LSTM预测模型，以对待预测时间内的电网负荷进行预测以得到电网负荷预测结果；对电网负荷预测结果进行分析，并判断电网负荷预测结果是否满足准确度要求；如果判断不满足准确度要求，则获取新的训练样本，并通过新的训练样本对LSTM预测模型进行补充训练，以对LSTM预测模型进行更新。
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公开(公告)号：CN117494857A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310889653.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电力‑原料消耗多模映射的企业碳排放预测方法，包括以下步骤：S1：收集原始数据，并对数据进行预处理；S2：构建水泥企业“电碳”模型；S3：对水泥企业的碳排放进行核算；S4：构建企业电力消耗预测模型。本发明的有益效果是：通过收集第三方数据，采用多种机器学习算法，结合stacking集成算法，构建企业日“电碳”模型，挖掘企业电力消耗与原料消耗以及水泥熟料产量之间的关系，为水泥企业碳排放核算提供数据支撑，利用长短期记忆网络构建企业电力消耗预测模型，预测企业未来电力消耗，并作为输入数据输入“电碳”模型，预测企业原料消耗以及水泥熟料产量。
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公开(公告)号：CN117371810A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311306098.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/02 , G06F17/10 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种矿山综合能源系统调度优化方法，属于调度技术领域，包括如下步骤：构建矿山综合能源系统CMIES；对CMIES进行日前调度，获得CMIES的供能设备输出功率、负荷需求响应功率、蓄电装置充放状态及蓄热装置充放状态；设计日内模型预测控制MPC调度模型和日内常规调度模型协同优化调度求解策略，以获得日内慢层最优调度计划；计算日内慢层最优调度计划与日前调度计划的功率改变量的成本偏差以得到日内变时间尺度切换机制；并根据其判断是否进行日内快层调度；根据日内调度计划与日前调度计划的一小时累计偏差，获得协同日内调度结果反馈的日前重调度指标，并基于日内调度结果进行日前重调度。
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公开(公告)号：CN111276960B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN201910392516.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种光‑储直流微电网系统中储能模块预测控制方法，属于光‑储直流微电网领域，该直流微电网仿真系统由多个光伏阵列、磷酸铁锂电池组、三级可变直流负载和控制模块组成。其中磷酸铁锂电池作为直流微电网的储能模块，在微电网中起着削峰填谷、稳定母线电压的重要作用。通过对磷酸铁锂电池的开路电压、极化电压和电池内阻等实验特性的分析，确定磷酸铁锂电池工作最佳区间。对磷酸铁锂电池荷电状态进行可变步长预测，通过预测数据、当前数据和磷酸铁锂电池最佳工作区间进行预测控制，综合考虑光‑储直流微电网稳定运行和三级可变直流负载切入/切出制定相应的控制策略。本发明确保电池工作在最佳荷电状态区间，延长磷酸铁锂电池的使用寿命，保证直流微电网的稳定性，降低系统的维护成本。
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公开(公告)号：CN113780656B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111053399.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F18/232
Abstract: 本发明公开一种基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，首先，基于专家经验和产品工作原理，构建待变更产品的复杂产品网络；接着，依据节点在功能、行为和结构方面的关联关系，执行基于louvain聚类的零部件关系解耦方法，计算多个变更节点或变更源的综合影响力；最后，考虑设计公差带来的节点抗变更能力，执行广度优先搜索方法，实现复杂产品多源变更影响力预测。本发明能准确预测复杂产品中变更源对产品性能的影响程度，对提高产品质量、节省产品设计成本具有重要意义。
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