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公开(公告)号：CN110943983B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911153506.5
申请日：2019-11-22
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种基于安全性态势感知与风险评估的时空多维协同预防方法,包括以下步骤：1）对智能电网各节点的网络安全数据进行预处理，获得潜在网络攻击的态势特征；2）获取全景协同信物安全性风险评估体系的评估指标数据，根据潜在网络攻击的态势特征，对所述全景协同信物安全性风险评估体系中的各个评估指标进行量化表征，获得时空多维风险评估量化指标，再根据时空多维风险评估量化指标计算出全景协同信物安全性风险评估值；3）利用鲁棒容错控制方法，使多时空尺度物理电网的各节点电压与频率的安全性能指标最优。本方法能够实时精准地对网络攻击安全性影响进行预测和评估，有效地对网络攻击安全性进行时空多维协同预防和应对。
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公开(公告)号：CN105633954B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201610052780.3
申请日：2016-01-26
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提出一种混合能源发电系统的多模态协调切换控制方法，基于两层分布式协调控制智能体，构建更具合理性和智能性的事件触发多模态协调切换控制，使混合能源发电系统在面对自然条件变化和较大的负荷波动时，能智能切换各分布式发电单元内部的模态、协调切换各分布式发电单元之间的模态，在维护枢纽点电压在安全范围内的同时，尽可能的利用可再生能源发电，确保电力供应的低碳经济性。
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公开(公告)号：CN115986750A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211721686.4
申请日：2022-12-30
申请人： 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种分层多智能体深度强化学习配电网电压调节方法，包括如下步骤：建立多类型混杂设备配电网电压调节优化模型；根据调控设备时间尺度的不同，构建快、慢时间尺度双层马尔科夫博弈；上层马尔科夫博弈采用离散注意力多智能体深度强化学习算法求解，下层马尔科夫博弈采用连续注意力多智能体深度强化学习算法求解，上、下两层多智能体通过奖励信息的交互实现不同时间尺度多类型设备的高效协同，最终得到离散、连续以及快慢时间尺度下的协同电压调节策略。本发明可实现上层慢时间尺度离散设备的协同，下层快时间尺度连续设备的协同，以及快、慢时间尺度混杂设备的协同，能在维持电压安全范围的前提下有效降低网损。
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公开(公告)号：CN110943983A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911153506.5
申请日：2019-11-22
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种基于安全性态势感知与风险评估的时空多维协同预防方法,包括以下步骤：1）对智能电网各节点的网络安全数据进行预处理，获得潜在网络攻击的态势特征；2）获取全景协同信物安全性风险评估体系的评估指标数据，根据潜在网络攻击的态势特征，对所述全景协同信物安全性风险评估体系中的各个评估指标进行量化表征，获得时空多维风险评估量化指标，再根据时空多维风险评估量化指标计算出全景协同信物安全性风险评估值；3）利用鲁棒容错控制方法，使多时空尺度物理电网的各节点电压与频率的安全性能指标最优。本方法能够实时精准地对网络攻击安全性影响进行预测和评估，有效地对网络攻击安全性进行时空多维协同预防和应对。
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公开(公告)号：CN105391179B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510980492.X
申请日：2015-12-23
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H02J13/00
CPC分类号： Y02B90/228 , Y04S20/18
摘要： 本发明提出一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，通过在微电网中构建两等级智能体，一级单元控制智能体利用本地信息执行本地状态反馈控制，二级分布式协调控制智能体利用分布式信息、考虑分布式信息传输时滞的影响来执行协调控制，进而实现母线电压的二次调整，该两等级智能体依托电压判别指标来决定执行两种控制模式之一，解决了脱网自治下直流微电网母线电压的控制问题。本发明的控制方法能够缓解集中通讯压力、消除传输时滞影响以及降低集中控制，并能使微电网在脱网运行下保持良好的母线电压性能。
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公开(公告)号：CN115809732A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211516947.9
申请日：2022-11-30
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏发电功率预测方法及系统，属于新能源发电预测技术领域，包括采集时间尺度单位为秒级的光伏出力数据，对秒级光伏出力历史数据进行特征预处理得到原始时间序列；判断原始时间序列是否属于平稳时间序列，使用ARMA模型对不平稳时间序列进行差分处理，将不平稳时间序列转化为平稳时间序列；加入差分后的ARMA模型为Arima模型，使用Arima模型原始平稳时间序列进行预测，得到Arima模型预测值；使用灰色模型对原始平稳时间序列进行预测，得到灰色模型预测值；使用卡尔曼滤波对Arima模型和灰色模型得到的首次预测值进行加权处理得到二次预测值,所述二次预测值为分布式光伏发电功率预测值，本发明进一步提高了秒级光伏发电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN105762934B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201610193068.5
申请日：2016-03-30
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提出了一种基于能源互联电力系统的分布式协调混杂控制方法，基于分布式协调混杂控制网络，构建多智能体分布式协调控制网络，决策和执行不同控制目标和不同领域的混杂控制，使能源网络智能地实现分布式可再生能源、主网和微电网、负荷需求侧、分布式储能装置的运行模式的柔性重组和协调切换，同时实现不同运行模式下的分布式动态调节，确保供电的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN106909933A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710036718.X
申请日：2017-01-18
申请人： 南京邮电大学
CPC分类号： G06K9/6268 , G01R22/066 , G06K9/6289 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种三阶段多视角特征融合的用电行为分类预测方法，首先对待分析的客户用电数据，将其作为测试集，并对日用电量、当日电表读数、前一日电表读数中的缺失数据分别用“‑1”和“0”进行填充，形成两份预处理数据；其次，对每份预处理数据，从不同视角来提取特征，对所有视角提取的特征进行合并，使用多个不同的分类预测的机器学习算法进行处理，得出训练集和测试集中的客户的窃电概率；最后，分别用线性模型和树模型对第二个阶段的输出进行预测，然后求均值，获得最终要预测的窃电概率。本发明在现有堆模型的集成学习方法的基础上，增加了数据的多样性、模型的多样性和过拟合处理，从而可以实现对客户窃电概率更加准确的预测。
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公开(公告)号：CN116862173A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310833531.8
申请日：2023-07-07
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/2457 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开一种基于电动汽车用户行为表征的有效备用容量量化方法，属于电动汽车优化调度领域。首先，采集电动汽车用户参与电动汽车聚合商调控的影响因素数据，基于影响因素数据建立包含影响因素的重要性排序和阈值数据的用户决策表征模型；其次，基于重要性排序行为联合概率分布及影响因素阈值联合概率分布，建立用户行为多代理模型，并提出松弛用户行为模型，可得到电动汽车用户集群参与电动汽车聚合商调控结果；最后，结合用户行为建立备用容量量化模型，在一定置信度下量化电动汽车集群的有效备用容量。本发明能够有效表征用户集群行为，实现电动汽车集群有效备用容量的量化。
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