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公开(公告)号：CN112365025A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011079092.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种支持向量机宽度学习的可再生能源市场长期储热方法。所提方法通过支持向量机和宽度学习的结合来预测可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量。所提方法中的支持向量机通过对原始数据即气温和相应的可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量进行分类，且分为三类。之后，把各类的原始数据分别输入所提方法中的宽度学习进行训练。在所提方法中的宽度学习完成训练后，通过输入相应的气温就可以预测出可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量。所提方法中的支持向量机具有较好的分类性能，所提方法中的宽度学习结构简单且性能完善。所提方法提高了预测可再生能源市场中的分布式电蓄热长期消耗量的准确性。
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公开(公告)号：CN113312779B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110629893.6
申请日：2021-06-07
Applicant: 广西大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种低碳型柔性配电网高满意度动态综合规划方法，该方法将多群差分进化优化的多层分数阶泰勒动态网络规划应用到低碳型柔性配电网规划中。低碳型柔性配电网规划考虑设备扩容投资成本、设备运行维护成本、设备能源生产成本、设备能源减载成本和用户需求满意程度。该方法对采集后的数据进行聚类分析和归一化处理，对电力负荷以及居民用电满意度进行精准预测，依据预测数据对低碳型柔性配电网进行优化，确定最优低碳型柔性配电网规划方案，保证低碳型柔性配电网绿色高效安全经济运行。
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公开(公告)号：CN114580277A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210183998.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种分类多重宽度学习注意力机制的热负荷曲线预测方法，所提方法对分布式地源热泵蓄热器用户的热负荷预测，从而提升电网对风能和太阳能的消纳能力。首先，依据前一周同期时刻的热负荷值查询注意力机制的先验知识，并计算其权值；然后，将热负荷曲线分为曲线较为平稳和曲线波动较大两类，对两类热负荷曲线分别建立预测模型，提高热负荷曲线预测的精度；其次，多重宽度学习是在宽度学习的基础上进行二次建模，增加一个优化系数矩阵来优化第一次训练出的预测模型，更进一步准确预测热负荷曲线；最后，分布式地源热泵蓄热在风能和太阳能过剩时作为热能存储到分布式地源热泵蓄热器，提高风能和太阳能的利用率和消纳能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113285454A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110438082.8
申请日：2021-04-22
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种宽频带动态谐波能量存储与利用方法，能实现谐波能量的收集与利用；当供电系统向用户端输电时，每一相上安装谐波分析仪用于检测电压的谐波，并用快速傅里叶变换示波器显示电压谐波信号，采用快速傅里叶变换计算谐波间谐波与高次谐波，并通过分析谐波信号来控制谐波能量存储系统的开断；谐波的电压通过交流/直流整流器将谐波电压的能量转换为直流电压，直流电压向谐波能量存储系统充电，将谐波能量存储在谐波能量存储系统中；谐波能量存储系统收集到的谐波能量通过电力逆变器逆变为220V 50Hz的工频三相电压并输送至电网，实现谐波能量的收集与利用。
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公开(公告)号：CN113312779A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110629893.6
申请日：2021-06-07
Applicant: 广西大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种低碳型柔性配电网高满意度动态综合规划方法，该方法将多群差分进化优化的多层分数阶泰勒动态网络规划应用到低碳型柔性配电网规划中。低碳型柔性配电网规划考虑设备扩容投资成本、设备运行维护成本、设备能源生产成本、设备能源减载成本和用户需求满意程度。该方法对采集后的数据进行聚类分析和归一化处理，对电力负荷以及居民用电满意度进行精准预测，依据预测数据对低碳型柔性配电网进行优化，确定最优低碳型柔性配电网规划方案，保证低碳型柔性配电网绿色高效安全经济运行。
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公开(公告)号：CN113205222A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110529349.4
申请日：2021-05-14
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种基于增量式宽度学习系统模型的负荷预测方法。该方法将增量学习的思想用于宽度学习系统中，目的是提高负荷预测的准确性和模型训练的效率。首先，把能考虑到的每一个因素单独输入所提方法中的宽度学习系统进行训练，得到相关性较高的因素。然后，把这些相关性高的因素组合起来输入到所提方法中的宽度学习系统进行训练，得到一个训练好的所提方法中的宽度学习系统模型。最后，输入新数据集与旧数据集比较，如果新旧数据集数据相差不大，则将新数据集输入训练好的模型直接预测，如果新旧数据集数据相差较大，则更新权重，直到输出达到满意的结果为止。
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公开(公告)号：CN113285454B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110438082.8
申请日：2021-04-22
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种宽频带动态谐波能量存储与利用方法，能实现谐波能量的收集与利用；当供电系统向用户端输电时，每一相上安装谐波分析仪用于检测电压的谐波，并用快速傅里叶变换示波器显示电压谐波信号，采用快速傅里叶变换计算谐波间谐波与高次谐波，并通过分析谐波信号来控制谐波能量存储系统的开断；谐波的电压通过交流/直流整流器将谐波电压的能量转换为直流电压，直流电压向谐波能量存储系统充电，将谐波能量存储在谐波能量存储系统中；谐波能量存储系统收集到的谐波能量通过电力逆变器逆变为220V 50Hz的工频三相电压并输送至电网，实现谐波能量的收集与利用。
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公开(公告)号：CN112365025B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202011079092.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种支持向量机宽度学习的可再生能源市场长期储热方法。所提方法通过支持向量机和宽度学习的结合来预测可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量。所提方法中的支持向量机通过对原始数据即气温和相应的可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量进行分类，且分为三类。之后，把各类的原始数据分别输入所提方法中的宽度学习进行训练。在所提方法中的宽度学习完成训练后，通过输入相应的气温就可以预测出可再生能源市场中的分布式电蓄热的长期消耗量。所提方法中的支持向量机具有较好的分类性能，所提方法中的宽度学习结构简单且性能完善。所提方法提高了预测可再生能源市场中的分布式电蓄热长期消耗量的准确性。
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