基于斯塔克尔伯格博弈的光伏储能电站容量配置优化方法

    公开(公告)号:CN112785094A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110259009.4

    申请日:2021-03-09

    Abstract: 本发明提出了一种基于斯塔克尔伯格博弈的光伏储能电站容量配置优化方法,该方法提供了一种考虑用户用电需求,光伏电站与储能电站参与电力市场的电费定价,并基于斯塔克尔伯格博弈,建立光伏与储能的收益模型,减少电网负荷,提高光伏能源利用率的光储系统容量配置优化方法。该方法使用效用函数来模拟电力用户的偏好和电力消费模式,建立斯塔克尔伯格博弈模型分析光伏电站与储能电站在电力市场实时定价中的策略互动,并通过博弈达到均衡来优化光伏储能系统的容量配置,从而达到提高光伏能源的利用率,减少支出,扩大收益的目的。

    一种电力监控系统供应链安全监测预警系统及方法

    公开(公告)号:CN112053079B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202010965081.4

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明涉及一种电力监控系统供应链安全监测预警系统及方法,其中,数据采集模块分别与数据处理模块和数据存储模块连接。数据处理模块与数据存储模块连接。数据存储模块分别与供应商安全风险评估模块、软硬件安全风险评估模块和供应链综合安全风险评估模块连接。供应链综合安全风险评估模块分别与供应商安全风险评估模块、软硬件安全风险评估模块和供应链安全风险预警与处置模块连接。本发明可对电力监控系统供应链进行多维度安全风险评估、监测与预警,可及时有效地识别供应链潜在安全风险,提升电力监控系统供应链风险监测预警和管理能力。

    一种异构网络中简单的计算任务分配方法

    公开(公告)号:CN112162862B

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202011069217.X

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 一种异构网络中简单的计算任务分配方法,包括:S1:在对系统初始化之后,建立一个待分配的计算任务集合;S2:首先将计算资源层按照距离用户从近到远的顺序排序;S3:从最近的计算资源层开始,依次针对每一个计算资源层解决一个最优分配问题,确定每层分配的任务集合,从待分配的计算任务集合中去除;S4:检查待分配计算任务集合中是否还有剩余未分配的计算任务,若有,且与本轮次S1使用的待分配计算任务集合不同,则更新计算任务集合,更新每层计算资源数量,重复S1。若没有剩余未分配的计算任务,或与本轮次S1使用的待分配计算任务集合相同,则结束分配。通过这种方法能获得简单快速的计算任务分配方法,提高网络整体性能。

    一种基于学习者画像的电力网络安全智慧教学系统

    公开(公告)号:CN111710208A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010683801.8

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于学习者画像的电力网络安全智慧教学系统,包括教学管理模块、教学数据采集模块、半实物仿真模块、人工智能算法模块、画像采集与刻画模块、理论教学模块、训练教学模块和教学考核模块;教学管理模块分别与教学数据采集模块、半实物仿真模块、人工智能算法模块、画像采集与刻画模块、理论教学模块、训练教学模块、教学考核模块电性连接,教学数据采集模块与理论教学模块、训练教学模块、教学考核模块电性连接,半实物仿真模块与训练教学模块、教学考核模块电性连接,人工智能算法模块与画像采集与刻画模块电性连接。本发明提升了教学的实用性,实现了多元化的训练效果,有效动态评估学习者学习效果,大幅提升学习效率。

    基于斯塔克尔伯格博弈的光伏储能电站容量配置优化方法

    公开(公告)号:CN112785094B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202110259009.4

    申请日:2021-03-09

    Abstract: 本发明提出了一种基于斯塔克尔伯格博弈的光伏储能电站容量配置优化方法,该方法提供了一种考虑用户用电需求,光伏电站与储能电站参与电力市场的电费定价,并基于斯塔克尔伯格博弈,建立光伏与储能的收益模型,减少电网负荷,提高光伏能源利用率的光储系统容量配置优化方法。该方法使用效用函数来模拟电力用户的偏好和电力消费模式,建立斯塔克尔伯格博弈模型分析光伏电站与储能电站在电力市场实时定价中的策略互动,并通过博弈达到均衡来优化光伏储能系统的容量配置,从而达到提高光伏能源的利用率,减少支出,扩大收益的目的。

    下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法

    公开(公告)号:CN111010659B

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN201911333941.6

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法,包括以下步骤:S1:首先建立最大化两用户和速率的优化问题,以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件;S2:对优化问题进行简化,给出简化后的等价问题;S3:根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标;S4:检验得到的最优无人机位置的横坐标。通过这种方法获得的最优无人机位置,可以得到最大化的两用户传输和速率,进一步提高无人机在下行NOMA环境中的通信效率。

    一种缓冲辅助中继网络中的缓冲资源分配方法

    公开(公告)号:CN111885641A

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010719824.X

    申请日:2020-07-23

    Abstract: 一种缓冲辅助中继网络中的缓冲资源分配方法,包括以下步骤:S1:根据中继结点的数据到达模型和数据处理模型,以及中继结点能忍受的缓冲区溢出概率,得到中继结点可以贡献出的最大缓冲区比例;S2:根据用户的数据到达模型和数据服务模型,给出用户缓冲区溢出概率与缓冲区比例关系的表达式。S3:建立优化问题,以最小化网络中所有用户缓冲区溢出概率和为目标,给出最优的缓冲区分配方法。通过这种方法获得的最优缓冲资源分配方法,可以获得最小的用户缓冲区溢出概率和,进一步提高辅助中继网络的分发性能。

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