公开(公告)号：CN116777668A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310602270.9

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京工业大学 ,  南京苏逸实业有限公司

Inventor： 陈轶 ,  成孝刚 ,  邹宇 ,  蔡成铭 ,  石勇 ,  宋丽敏

IPC: G06Q50/06 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于改进编解码模型的多能源负荷预测方法和系统，所述方法包括：采集用于模型训练的原始数据；对原始数据进行数据预处理；构建改进编解码负荷预测模型并基于预处理后的原始数据对负荷预测模型进行训练；其中，负荷预测模型包括单个混合信息编码器和多个负荷解码器；混合信息编码器通过先验注意力机制进行编码后得到混合信息编码序列；负荷解码器通过时序掩码注意力机制和交叉注意力机制进行解码后得到能源负荷预测输出；获取预设时段内历史负荷数据和影响因素数据后基于负荷预测模型得到多能源负荷预测值。本发明提高多能源负荷的预测值准确性。

公开(公告)号：CN116826856A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310606791.1

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京工业大学 ,  南京苏逸实业有限公司

Inventor： 陈轶 ,  邹宇 ,  成孝刚 ,  蔡成铭 ,  石勇 ,  宋丽敏

IPC: H02J3/46 ,  H02J3/14 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及城市能源系统领域，尤其涉及一种能源系统的电力调度优化方法和系统，所述方法包括：步骤S100：初始化能源系统的电力供应策略和调度策略，即电力供应调度策略，计算性能指标；步骤S200：基于交叉变异自适应策略迭代算法选择性能指标好的电力供应调度策略，从而实现对电力供应调度策略进行调整；步骤S300：输出优化调整后的电力供应调度策略。本发明实现高效精准的电力调度。

公开(公告)号：CN117633676A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311347113.4

申请日：2023-10-17

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 陈轶 ,  成孝刚 ,  石勇 ,  宋丽敏

IPC: G06F18/2433 ,  H02J3/00 ,  H02J13/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F17/16

Abstract: 城市配电网韧性无人智能化感知与预警方法、设备及介质，读取配电网多维指标，进行规范化处理后，通过变分编码网络进行数据表征、均衡器进行表征压缩，再由生成网络进行序列重建，根据重建结果结合设定的阈值判断电网韧性是否存在异常，实现电网韧性异常预警。本发明通过对电网多个维度韧性相关参数信号进行智能判别是否存在韧性异常，构建的感知网络推理速度快，能够快速对电网环境变化进行感知，使电网韧性异常预警更加及时，及时提醒电网韧性出现的异常状况，对于保障安全、避免经济损失具有十分重要的意义。

公开(公告)号：CN116090631A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310012463.9

申请日：2023-01-05

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 陈轶 ,  张雳 ,  成孝刚 ,  宋丽敏 ,  李京京 ,  夏曼娟

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214

Abstract: 一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法，收集发生异常天气前电力设备的各项历史参数数据，异常天气的各项历史气象数据，以及对应的异常天气过后电力设备的受损程度数据，训练得到一个预测模型，用于预测电力设备的灾后受损情况，以此在极端天气来临前对电力设备展开针对性的紧急检修或加固，从而减小极端天气对电力系统的影响，增强电力系统的韧性。本发明实现了电力设备的灾前预警，有效降低极端天气对电力设备的损害，为灾后恢复策略的实施提供了重要参考，并能快速对大量电力设备进行同时预测分析，充分且高效地利用了宝贵的灾前预防时间，可以有针对性地增强电力系统的总体韧性。

公开(公告)号：CN115965150A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202310012475.1

申请日：2023-01-05

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 陈轶 ,  成孝刚 ,  宋丽敏 ,  张雳 ,  李京京 ,  夏曼娟

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  H02J3/00

Abstract: 一种基于权重分配的电力负荷预测方法，将历史负荷样本数据归一化，通过权重值理论得到电力负荷相关的不同影响因素的权重值，并输出剔除影响因素的负荷时间序列，将负荷时间序列通过小波分解为多个平稳子序列，在标准化残差卷积网络中训练，并由局部attention预测得到预测后的子序列，再通过序列重构得到预测后的时间序列，最后由权重值引入影响因素得到预测负荷数据。本发明的权重值一方面能显示出不同负荷影响因素对于负荷预测结果的贡献，使得预测模型能够在大量外在因素干扰下也能精确预测出结果，提升整个预测模型的泛化能力，另一方面，引入权重值还能仿真环境影响，便于对极端环境下的电力负荷的预测，做好电力系统的能源分配。