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公开(公告)号：CN103904641A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410097457.9
申请日：2014-03-14
Applicant: 华南理工大学 , 云南电网公司电网规划研究中心
Abstract: 本发明公开了基于相关均衡强化学习的孤岛微电网智能发电控制方法，步骤为：1、确定微电网状态离散集和联合控制动作集；2、针对各机组状态动作值函数和均衡策略进行初始化；3、采集微电网实时频率偏差和各机组功率偏差值；4、确定当前控制周期各机组立即奖励值；5、更新当前控制周期下各机组的状态动作值函数；6、求解相关均衡强化学习的线性规划，获取当前控制周期下相关均衡联合动作的最优均衡策略；7、选择各机组协作动作，控制各机组在下一个控制周期时按照该协作动作进行工作，进入下一控制周期，返回3。本发明在相关均衡强化学习的线性规划下获得最优均衡策略，能更好的适应孤岛运行模式下微电网系统的复杂工况，具有收敛快的优点。
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公开(公告)号：CN103904641B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410097457.9
申请日：2014-03-14
Applicant: 华南理工大学 , 云南电网公司电网规划研究中心
Abstract: 本发明公开了基于相关均衡强化学习的孤岛微电网智能发电控制方法，步骤为：1、确定微电网状态离散集和联合控制动作集；2、针对各机组状态动作值函数和均衡策略进行初始化；3、采集微电网实时频率偏差和各机组功率偏差值；4、确定当前控制周期各机组立即奖励值；5、更新当前控制周期下各机组的状态动作值函数；6、求解相关均衡强化学习的线性规划，获取当前控制周期下相关均衡联合动作的最优均衡策略；7、选择各机组协作动作，控制各机组在下一个控制周期时按照该协作动作进行工作，进入下一控制周期，返回3。本发明在相关均衡强化学习的线性规划下获得最优均衡策略，能更好的适应孤岛运行模式下微电网系统的复杂工况，具有收敛快的优点。
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公开(公告)号：CN119202938A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411199440.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2431 , G01R31/00 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种面向未知混叠场景的两阶段非侵入式负荷检测方法，首先基于特征掩蔽构建轻量化的通用降噪模型以及基于非局部残差收缩模块构建轻量化的鲁棒识别模型，用于提取并识别关键电器特征。通过添加随机噪声构建增强训练集，分别以均方误差和交叉熵损失函数训练两个模型。在测试阶段，采用训练好的模型对未知混叠场景的目标电器进行两阶段的鲁棒识别，在第一阶段，采用训练好的通用降噪模块对波形进行降噪处理，在第二阶段，采用训练好的鲁棒识别模型对降噪后的目标电器的混叠分解波形进行关键特征识别，获得目标电器的预测标签。本发明的设计兼顾了轻量化和鲁棒性，适合边缘部署，显著提升了负荷检测在复杂环境中的性能。
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公开(公告)号：CN118971136A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411027268.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于专家示范指导强化学习的灾后配电网供电恢复方法，首先，构建专家示范数据集，并建立多重优先经验回放池，包括专家示范、正常运行和违反约束的经验回放池，从专家示范经验回放池批量抽取经验，对强化学习模型进行预训练，预训练完成后，构建并集成无效动作屏蔽模块，屏蔽无效操作，然后在大量故障场景下模拟运行，将正常运行和违反约束的经验分别存储入对应的回放池，按比例抽取经验进行优先回放，对模型进行训练，最后利用训练好的模型，在实时故障场景下递推求解，输出灾后供电恢复的近似最优决策。本发明显著提高了灾后配电网供电恢复的准确性和效率，解决了现有技术中存在的计算复杂度高和实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN113704976B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110892566.X
申请日：2021-08-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/46 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，属于电网运行与控制技术领域。包括以下步骤：步骤1、建立微网的调度优化模型；步骤2、根据最优分割对微网的多参数变量形成的多面体进行快速分区；步骤3、计算每个分区内最优调度出力与各参数的映射关系；步骤4、输入各参数变量的样本数据，输出得到微网内各单元的出力、购售电情况及目标函数的数值。本发明能够实现微网系统的快速边缘智能计算，一方面满足实时性和智能性的需求，另一方面可以有效防止微网的隐私泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219216B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111354260.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/2431 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的运行调度方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取电力系统的运行方式数据；采用训练后的决策树分类器对运行方式数据进行分类，获得典型运行场景类型；获取与典型运行场景类型对应的优化调度模型，采用优化调度模型控制电力系统的运行调度；其中，所述典型运行场景类型通过聚类分析获得，所述优化调度模型包括深度强化学习模型和新型电力系统模型。本发明通过聚类方式划分多种典型运行场景，针对不同的典型运行场景调取对应的优化调度模型控制调度，即针对不同的典型场景设计深度强化学习优化调度方案，有效提高调度决策方案的性能。本发明可广泛应用于电力系统领域。
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公开(公告)号：CN113673830B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110843131.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N7/00 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非侵入式负荷监测技术的自适应家庭能量管理方法，包括如下步骤：首先，通过非侵入式负荷监测技术获得必要的用户用电细节，如家电类型、终端用户行为偏好等。采用离散贝叶斯网络对用户用电行为进行建模，自适应地将非侵入式负荷监测结果与家庭能量管理策略相结合。最后，建立基于经济性指标、时间舒适度指标和温度舒适度指标的混合整数线性多目标模型用于家庭能量管理系统的优化调度。本发明提出的家庭能量管理方法的结构相当灵活，可以采用并网发电的方式，即居民用户可以根据自己的用电需求来决定购电或售电。(56)对比文件肖江等.基于贝叶斯信息准则的非侵入式负荷事件检测算法.电力系统保护与控制.2018,(第22期),全文.
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公开(公告)号：CN117077076A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310968753.0
申请日：2023-08-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合与可解释增强的负荷识别方法及装置，属于负荷识别领域。其中方法包括：对负荷高、低频电器数据进行采集；利用采集的高、低频数据提取负荷多尺度特征；将生成的负荷样本特征输入特征融合与负荷辨识模型进行深层特征提取、融合和负荷分类，并采用度量学习的方式进行训练；对识别结果进行可解释分析，将分析结果结合专家先验知识指导特征增强和模型优化，并对模型识别依据进行可视化验证；获取待识别的负荷，对待识别的负荷进行特征提取，将提取的特征输入训练后的特征融合与负荷辨识模型，输出分类结果。本发明具有较高的识别鲁棒性、泛化性和可靠性，具有较好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111914899B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010622793.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法。由人工规则决策树和机器学习分类器组成，设每个待识别样本具有n维特征，将待识别样本的n维特征输入人工规则决策树得到m维输出，将样本原有n维特征与人工规则决策树得到m维输出拼接作为样本新的m+n维特征向量，将m+n维特征向量输入机器学习分类器进行分类并输出负荷识别结果。实现了专家经验和数据挖掘的有机结合，利用专家经验的同时减小了其主观性的影响，从而有效利用专家经验和数据挖掘成果提高负荷识别的准确性。
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