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公开(公告)号：CN109034480A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810855185.2
申请日：2018-07-31
申请人： 湘潭大学
摘要： 本发明公开了一种基于智能合约的互联微网分布式优化调度方法，包括以下步骤：建立电力交易的区块链；设定调度周期，记录调度周期内发出和接收的电量；建立互联微电网系统的优化调度模型并求解，得到最优调度方案；根据最优调度方案，确定参与交易的微电网的交易内容，并签订智能合约发送给网络中的其他微电网；各微电网达成共识；对交易进行验证，判断交易是否安全，若不安全则取消交易，若安全则交易完成，进行微电网间的资金转移。本发明提出了互联微电网系统的分布式优化调度模型和分布式迭代算法，并将区块链应用到分布式交易的记录和价值转移中，并且在微网间签订智能合约，解决了交易双方之间的信任问题，自动化程度高。
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公开(公告)号：CN109948726B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910243017.2
申请日：2019-03-28
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于深度森林的电能质量扰动分类方法，包括以下步骤：步骤一：通过多粒度扫描从电能质量扰动波形数据集中自动提取特征，从而得到原始数据的特征表达；步骤二：通过级联森林进行逐层学习获得深度特征，级联森林不断重复，直至收敛性能达到要求，最终实现电能质量扰动分类；步骤三：通过使用不同的扰动信号采样频率和向扰动信号中添加噪声来验证所提出的方法的鲁棒性。本发明利用具有级联结构的深度森林集合进行数据的表征学习，并且通过多粒度扫描来学习数据的深层特征，这种基于决策树的方法超参数较少，容易训练，具有良好的鲁棒性，并且在少量数据的情况下仍然能表现出优异的性能，在分类问题中取得了很好的效果。
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公开(公告)号：CN109034480B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810855185.2
申请日：2018-07-31
申请人： 湘潭大学
摘要： 本发明公开了一种基于智能合约的互联微网分布式优化调度方法，包括以下步骤：建立电力交易的区块链；设定调度周期，记录调度周期内发出和接收的电量；建立互联微电网系统的优化调度模型并求解，得到最优调度方案；根据最优调度方案，确定参与交易的微电网的交易内容，并签订智能合约发送给网络中的其他微电网；各微电网达成共识；对交易进行验证，判断交易是否安全，若不安全则取消交易，若安全则交易完成，进行微电网间的资金转移。本发明提出了互联微电网系统的分布式优化调度模型和分布式迭代算法，并将区块链应用到分布式交易的记录和价值转移中，并且在微网间签订智能合约，解决了交易双方之间的信任问题，自动化程度高。
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公开(公告)号：CN109948726A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910243017.2
申请日：2019-03-28
申请人： 湘潭大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于深度森林的电能质量扰动分类方法，包括以下步骤：步骤一：通过多粒度扫描从电能质量扰动波形数据集中自动提取特征，从而得到原始数据的特征表达；步骤二：通过级联森林进行逐层学习获得深度特征，级联森林不断重复，直至收敛性能达到要求，最终实现电能质量扰动分类；步骤三：通过使用不同的扰动信号采样频率和向扰动信号中添加噪声来验证所提出的方法的鲁棒性。本发明利用具有级联结构的深度森林集合进行数据的表征学习，并且通过多粒度扫描来学习数据的深层特征，这种基于决策树的方法超参数较少，容易训练，具有良好的鲁棒性，并且在少量数据的情况下仍然能表现出优异的性能，在分类问题中取得了很好的效果。
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