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公开(公告)号：CN117193335A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311473557.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 山东大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种多智能体系统规避动态障碍物方法及系统，涉及多智能体协同控制领域，具体方案包括：利用领导‑跟随者策略，对待控制的多智能体系统进行建模，形成编队；基于编队，根据智能体的位置和速度方向，对进入智能体检测半径的动态障碍物进行威胁判断；通过改进的人工势场法，根据障碍物所在位置，对动态障碍物进行躲避控制；所述改进的人工势场法，是在传统人工势场法基础上，增加对正前方和正后方的障碍物及侧面的障碍物的动态避障策略；本发明改进了人工势场法，进行动态障碍物对多智能体系统的威胁判断，对存在威胁的动态障碍物采取动态规避策略，有效解决了传统人工势场法无法躲避高速障碍物及动态障碍物导致的推动效应的问题。
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公开(公告)号：CN114462902B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210384407.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑光热和水势综合储能出力的分布式发电调度方法，属于分布式发电调度技术领域，当各个采样时段需要光热储能侧出力的发电量均小于或等于光热发电出力的上限阈值，且实际光热储能总量大于各个采样时段需要光热储能侧出力的发电量时，采用光热储能出力；当各个采样时段需要水势储能侧出力的发电量位于小于水势发电出力上限阈值的预设范围内，且实际水势储能大于各个采样时段需要水势储能侧出力的发电量时，采用水势储能出力；当不符合上述条件的场景，以光热和水势综合储能侧成本最小为目标，得到最优的光热出力和水势出力结果；本发明克服了储能侧储能方式单一的局限性，提升了电力消纳能力，优化了电网调度的结构和成本。
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公开(公告)号：CN117193335B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311473557.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种多智能体系统规避动态障碍物方法及系统，涉及多智能体协同控制领域，具体方案包括：利用领导‑跟随者策略，对待控制的多智能体系统进行建模，形成编队；基于编队，根据智能体的位置和速度方向，对进入智能体检测半径的动态障碍物进行威胁判断；通过改进的人工势场法，根据障碍物所在位置，对动态障碍物进行躲避控制；所述改进的人工势场法，是在传统人工势场法基础上，增加对正前方和正后方的障碍物及侧面的障碍物的动态避障策略；本发明改进了人工势场法，进行动态障碍物对多智能体系统的威胁判断，对存在威胁的动态障碍物采取动态规避策略，有效解决了传统人工势场法无法躲避高速障碍物及动态障碍物导致的推动效应的问题。
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公开(公告)号：CN114943417A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210420599.9
申请日：2022-04-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的多目标能源组合优化调度方法，包括：建立电热气组合模型；根据所述的电热气组合模型，构建多能源组合模型的目标函数和约束条件；基于预测算法对分布式可再生能源的出力调度回报进行滚动预测；根据利用滚动预测所获得的预测时域终端时刻的出力调度回报，计算该出力调度回报的期望和方差，基于多目标遗传算法求解多能源组合模型的最优调度，输出最优调度参考值。本发明能够更好地规划出最优的能源组合调度方案，在保证各种能源优化调度收益最大化的同时，保证由调度产生的风险最小化，在保证安全调度的情况下，提高可再生能源的消纳。
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公开(公告)号：CN114723278B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210352880.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑光伏储能的社区微电网调度方法及系统，属于微电网调度技术领域；根据获取的参量数据，以发电总成本与效益函数的差值最小为目标函数，求解目标函数后得到优化后的社区微电网各子系统的调度策略；其中，发电总成本为光伏发电成本与火力发电成本的加和，效益函数为调取周期内各时刻社区微电网功率与平均电价的乘积的加和，社区微电网的功率为火力发电输出功率与储能装置充电功率的差值再与光伏发电功率的加和；本发明考虑储能装置转换效率、光伏装置转换比对能源调度的影响，对两者结合处理微网的调度问题进行处理，进一步提高了对光伏发电能源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117539963B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410032828.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2458 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种社交网络数据动态分析方法及系统，涉及高性能计算与机器学习技术领域。该方法包括步骤：获取社交网络数据，将社交网络数据进行数据预处理，并转换成统一的文本格式，得到训练样本；搭建分布式计算环境；利用线贯序极限学习机构建初步社交网络数据预测模型，利用训练样本对初步社交网络数据预测模型进行训练，得到训练好的社交网络数据预测模型；利用社交网络数据预测模型在分布式计算环境中对社交网络数据进行行为模式预测，并根据预测结果反馈实时动态调整社交网络数据预测模型。本发明能够克服现有技术在处理大规模社交网络数据时的效率低下和扩展性差的局限性。
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公开(公告)号：CN114462902A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210384407.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑光热和水势综合储能出力的分布式发电调度方法，属于分布式发电调度技术领域，当各个采样时段需要光热储能侧出力的发电量均小于或等于光热发电出力的上限阈值，且实际光热储能总量大于各个采样时段需要光热储能侧出力的发电量时，采用光热储能出力；当各个采样时段需要水势储能侧出力的发电量位于小于水势发电出力上限阈值的预设范围内，且实际水势储能大于各个采样时段需要水势储能侧出力的发电量时，采用水势储能出力；当不符合上述条件的场景，以光热和水势综合储能侧成本最小为目标，得到最优的光热出力和水势出力结果；本发明克服了储能侧储能方式单一的局限性，提升了电力消纳能力，优化了电网调度的结构和成本。
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公开(公告)号：CN114943417B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210420599.9
申请日：2022-04-21
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的多目标能源组合优化调度方法，包括：建立电热气组合模型；根据所述的电热气组合模型，构建多能源组合模型的目标函数和约束条件；基于预测算法对分布式可再生能源的出力调度回报进行滚动预测；根据利用滚动预测所获得的预测时域终端时刻的出力调度回报，计算该出力调度回报的期望和方差，基于多目标遗传算法求解多能源组合模型的最优调度，输出最优调度参考值。本发明能够更好地规划出最优的能源组合调度方案，在保证各种能源优化调度收益最大化的同时，保证由调度产生的风险最小化，在保证安全调度的情况下，提高可再生能源的消纳。
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公开(公告)号：CN117539963A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410032828.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2458 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种社交网络数据动态分析方法及系统，涉及高性能计算与机器学习技术领域。该方法包括步骤：获取社交网络数据，将社交网络数据进行数据预处理，并转换成统一的文本格式，得到训练样本；搭建分布式计算环境；利用线贯序极限学习机构建初步社交网络数据预测模型，利用训练样本对初步社交网络数据预测模型进行训练，得到训练好的社交网络数据预测模型；利用社交网络数据预测模型在分布式计算环境中对社交网络数据进行行为模式预测，并根据预测结果反馈实时动态调整社交网络数据预测模型。本发明能够克服现有技术在处理大规模社交网络数据时的效率低下和扩展性差的局限性。
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公开(公告)号：CN114723278A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210352880.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑光伏储能的社区微电网调度方法及系统，属于微电网调度技术领域；根据获取的参量数据，以发电总成本与效益函数的差值最小为目标函数，求解目标函数后得到优化后的社区微电网各子系统的调度策略；其中，发电总成本为光伏发电成本与火力发电成本的加和，效益函数为调取周期内各时刻社区微电网功率与平均电价的乘积的加和，社区微电网的功率为火力发电输出功率与储能装置充电功率的差值再与光伏发电功率的加和；本发明考虑储能装置转换效率、光伏装置转换比对能源调度的影响，对两者结合处理微网的调度问题进行处理，进一步提高了对光伏发电能源的利用率。
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