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公开(公告)号：CN116358114A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310519295.2
申请日：2023-05-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司 , 浙江大学
IPC分类号： F24F11/46 , F24F11/56 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/70 , F24F11/88 , F24F110/10 , F24F110/12 , F24F110/20 , F24F110/30
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的空调温度控制方法。首先建立空调能耗优化模型：设置空调温度控制的目标函数，且约束条件为空调的温度满足PMV‑PPD人体舒适度条件及空调运行约束；用马尔科夫决策过程表述空调温度的设定，确定空调能耗优化模型的状态空间和动作空间，并通过状态空间、动作空间和约束条件来确定奖励函数和状态‑动作值函数，从而得到空调能耗优化模型的最佳策略；基于TD3算法进行Q值神经网络训练，将训练好的Q值神经网络部署在空调控制系统中，实时调整空调温度。本发明相比于传统的基于PMV空调舒适度控制方法，综合考虑了全天的空调能耗成本，在保证人体舒适度前提下控温更精准且更节能。
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公开(公告)号：CN115375183A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211139269.9
申请日：2022-09-19
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司
摘要： 本发明公开了一种考虑能流‑碳流耦合约束的电力系统配网优化调度方法。综合考虑碳排放流约束和电网交流潮流约束，构建配电系统优化调度模型，以用户侧碳排放量总和最小为优化目标，得到机组调度值；利用二阶锥松弛，将交流潮流问题从非凸的非线性规划转化为凸的二阶锥规划；在碳排放流的建模中，应用比例共享原则和能量合并原则，确定各节点的碳势；考虑能流‑碳流耦合约束的配网优化调度是含有双线性项的混合整数非线性规划问题，提出一种新的分段Mccormick松弛方法处理双线性，将模型变为一般商业求解器可以求解的混合整数二阶锥模型。实现电网以降低碳排放为目标的优化调度。
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公开(公告)号：CN116629421A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310571251.4
申请日：2023-05-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种计及综合能效的综合能源系统多目标分布鲁棒优化调度方法，运用基于沃瑟斯坦测度的分布鲁棒优化方法处理综合能源系统优化调度中可再生能源出力的不确定性问题，将由可再生能源出力预测误差引起的功率偏差分配给每个燃气轮机，并对所提出的非凸模型进行线性化；构建综合能源系统多目标优化调度模型，考虑分布鲁棒机会约束和功率平衡约束，通过归一化法向约束法对多目标问题进行求解，以获取均匀的帕累托前沿，最后利用模糊隶属度函数确定帕累托解集中的折中解。本发明通过分布鲁棒方法处理可再生能源的随机波动，并采用归一化法向约束法求解综合能源系统多目标优化问题，达到综合能源系统经济成本和综合能效之间的平衡。
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公开(公告)号：CN116358114B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310519295.2
申请日：2023-05-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司 , 浙江大学
IPC分类号： F24F11/46 , F24F11/56 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/70 , F24F11/88 , F24F110/10 , F24F110/12 , F24F110/20 , F24F110/30
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的空调温度控制方法。首先建立空调能耗优化模型：设置空调温度控制的目标函数，且约束条件为空调的温度满足PMV‑PPD人体舒适度条件及空调运行约束；用马尔科夫决策过程表述空调温度的设定，确定空调能耗优化模型的状态空间和动作空间，并通过状态空间、动作空间和约束条件来确定奖励函数和状态‑动作值函数，从而得到空调能耗优化模型的最佳策略；基于TD3算法进行Q值神经网络训练，将训练好的Q值神经网络部署在空调控制系统中，实时调整空调温度。本发明相比于传统的基于PMV空调舒适度控制方法，综合考虑了全天的空调能耗成本，在保证人体舒适度前提下控温更精准且更节能。
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公开(公告)号：CN115375183B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211139269.9
申请日：2022-09-19
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/01 , H02J3/00 , H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种考虑能流‑碳流耦合约束的电力系统配网优化调度方法。综合考虑碳排放流约束和电网交流潮流约束，构建配电系统优化调度模型，以用户侧碳排放量总和最小为优化目标，得到机组调度值；利用二阶锥松弛，将交流潮流问题从非凸的非线性规划转化为凸的二阶锥规划；在碳排放流的建模中，应用比例共享原则和能量合并原则，确定各节点的碳势；考虑能流‑碳流耦合约束的配网优化调度是含有双线性项的混合整数非线性规划问题，提出一种新的分段Mccormick松弛方法处理双线性，将模型变为一般商业求解器可以求解的混合整数二阶锥模型。实现电网以降低碳排放为目标的优化调度。
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公开(公告)号：CN115994454A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310126845.4
申请日：2023-01-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06Q40/04 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种综合能源供应商与终端用户低碳协同调度方法。本发明通过阶梯碳排放配额和综合能源系统的碳排放量建立阶梯碳排放交易机制模型，将综合能源系统作为一个整体参与能源市场与碳交易市场，之后利用基于分层Shapley的定价方式制定各个园区用户的能‑碳价格，将能‑碳收益分摊给下层终端用户，并将价格信息传递给下层；下层园区用户依据上层制定的价格进行综合负荷响应，并将购能策略反馈给上层供应商。上层供应商依据下层园区更新的购能策略重新进行调度。通过ADMM分布式迭代算法实现上下层的决策信息互动。使得综合能源园区终端用户能够间接参与碳市场，激发终端用户参与碳市场的积极性，减少系统的成本与碳排放，实现系统的低碳协同调度。
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公开(公告)号：CN117494993A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311447721.2
申请日：2023-11-01
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/018 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
摘要： 本发明公开了一种基于阶梯碳交易的源网荷分布协同低碳调度方法。建立了双层奖惩型碳交易机制下综合能源供应商‑园区协同的低碳调度模型，综合能源供应商直接参与外部奖惩型阶梯碳交易市场，并确立了成本机制并根据符合比例分摊碳成本/收益然后，分别构建了综合能源供应商与多园区低碳调度模型，并基于纳什协商刻画了园区间的合作博弈，通过各园区间功率互济降低碳排放并提高社会效益，提出了基于自适应调节机制的嵌套交替方向乘子法的双层分布式求解方法。使得源网荷端均能够通过直接或间接的方式参与碳市场，减少系统的能源‑碳排放成本，激发各主体积极参与节能减排，最终实现系统的低碳协同调度。
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公开(公告)号：CN113945159B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111247879.6
申请日：2021-10-26
申请人： 中国铁建电气化局集团有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于轮廓匹配的螺栓直径测量方法，该方法根据螺栓位置、可见光相机和深度相机标定信息、相机相对于螺栓的旋转角，模拟一个符合图纸尺寸的螺栓位于目标螺栓位置时，在可见光相机图像上映射出的模拟轮廓。将模拟轮廓上的点根据直线和弧线部分划分多个区域，根据模拟轮廓和目标轮廓上像素点的距离信息，计算两个轮廓的匹配度。在图像像素平面x轴、y轴、轮廓平面旋转角、图纸螺栓直径四个维度上进行循环遍历，计算匹配度，匹配度最高的模拟轮廓对应的图纸螺栓直径即为螺栓直径测量结果。该方法具有测量误差小、效率高、无需严格静态放置设备、无需严格设定拍摄距离和角度、远程无人非接触操作、设备轻便、操作快捷等优点。
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公开(公告)号：CN116132014A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310184330.X
申请日：2023-03-01
申请人： 浙江大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于SM4算法的高安全性轻量化的白盒实现方法。本发明将SM4算法的加解密计算过程转化为查找表的形式，使用随机的非线性双射对查找表进行置乱编码，从而实现密钥等敏感信息的隐藏。相较于现有的白盒SM4实现方案，非线性混淆的设计使本发明的安全性得到了大幅度提升，使其能够有效抵御暴力攻击和现有的针对白盒实现的攻击。通过使用级联编码，同时对实现方法的结构进行简化，大幅度缩减了查找表的储存空间占用，使其适用于在存储空间有限的边缘物联代理上的实现。通过对编码函数的精细设计，使其不会对加解密计算结果产生影响，从而保证了本实现方法的加解密功能可以正常实现。
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公开(公告)号：CN114662624A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210574224.8
申请日：2022-05-25
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提出了一种基于可再训练孪生网络的非侵入式负荷识别方法及系统，本发明通过卷积神经网络和BP神经网络构造孪生网络并对负荷V‑I进行分类；其中孪生网络部署于嵌入式设备上，可以提高整个系统的实时性以及扩展性。本发明的BP神经网络还根据新发现的负荷可以重新训练并更新网络模型，从而可以实时提高网络模型的特征提取能力及识别能力进一步地，本发明在V‑I分类的基础上通过P‑Q特征进行进一步分类。本发明具有准确识别未知负荷的能力。
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