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公开(公告)号：CN114444802A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210109887.2
申请日：2022-01-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络强化学习的电动汽车充电引导优化方法，包括如下步骤：步骤S1：电力‑交通融合网协同优化模型初始化；步骤S2：更新电动汽车充电负荷；步骤S3：根据epsilon‑Greedy算法和图神经网络强化学习算法生成ai,t；步骤S4：执行充电引导行为策略ai,t；步骤S5：计算图神经网络强化学习算法的奖励函数；步骤S6：部分观测马尔科夫决策过程的状态xi,t更新；步骤S7：将当前步的信息(xi,t,ai,t,ri,t,xi,t)存储于记忆单元D中；步骤S8：判断是否达到预定的时间Tend；若否，则执行(2)~(7)；若是，则输出图神经网络强化学习算法参数和相应输出结果。应用本技术方案可实现有效地降低电动汽车充电总成本，实现电动汽车的有序充电以及电力系统协同优化调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116231639A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310199515.8
申请日：2023-03-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标多智能体深度强化学习的配电网重构决策方法，包括步骤：1）根据将配电网线路全部闭合时，网络中存在的基本回路数量确定智能体的数量；2）构建配电网重构决策模型，将配电网重构决策模型转化为部分可观察马尔可夫决策过程；3）利用多智能体深度确定性策略梯度算法为每个智能体构建Actor网络和Critic网络并将网络随机初始化；4）构建配电网重构MADDPG训练框架；5）对MADDPG智能体进行离线训练，然后再将训练好的智能体部署在实际的配电网中进行在线训练。应用本技术方案可实现配电网重构的快速决策，在配电网有限的通信条件下实现全局的协同控制，保证电网的电能质量，提高配电网运行的经济性。
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公开(公告)号：CN116151562A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310064061.3
申请日：2023-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于图神经网络强化学习的移动应急车调度和配电网韧性提升方法，包括：步骤S1：配电网‑交通网模型初始化；步骤S2：交通路网和电力系统线路故障随机恢复；步骤S3：构建图神经网强化学习算法的状态；步骤S4：生成移动应急储能车的调度行为策略；步骤S5：执行移动应急储能车的调度策略，并对移动储能车的状态进行判断和更新；步骤S6：计算配电网重构策略，并根据对配电网的重构和优化计算移动应急储能车的奖励函数；步骤S7：图神经网络强化学习算法状态更新；步骤S8：将当前步的信息存储于记忆单元中；步骤S9：判断是否达到预定的时间；若否，则执行(2)~(8)；若是，则输出图神经网络强化学习算法参数和相应优化调度结果。
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公开(公告)号：CN114351564A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210076409.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 福州大学
IPC: E01D2/04 , E01D19/12 , E01D21/00 , E01D101/26 , E01D101/30
Abstract: 本发明提供了一种无预应力波形钢腹板组合箱梁桥结构及施工方法，包括波形钢腹板组合连续箱梁，桥墩，波形钢腹板组合连续箱梁架设于桥墩上，所述波形钢腹板组合箱梁包括桥面板、波形钢腹板、钢底板，波形钢腹板对称竖直安装于钢底板两侧，桥面板安装于波形钢腹板上部，所述波形钢腹板组合连续箱梁桥顺桥向采用变截面梁高。本发明在负弯矩区采用组合桥面板，顺桥向布置开孔钢板并增设横向钢筋，提高结构抗弯钢度和承载能力且无需布置预应力筋，施工工艺更加简便，节省工程造价，其余区段采用混凝土桥面板，使得组合箱梁受力更加合理，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114444802B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210109887.2
申请日：2022-01-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络强化学习的电动汽车充电引导优化方法，包括如下步骤：步骤S1：电力‑交通融合网协同优化模型初始化；步骤S2：更新电动汽车充电负荷；步骤S3：根据epsilon‑Greedy算法和图神经网络强化学习算法生成ai,t；步骤S4：执行充电引导行为策略ai,t；步骤S5：计算图神经网络强化学习算法的奖励函数；步骤S6：部分观测马尔科夫决策过程的状态xi,t更新；步骤S7：将当前步的信息(xi,t,ai,t,ri,t,xi,t)存储于记忆单元D中；步骤S8：判断是否达到预定的时间Tend；若否，则执行(2)~(7)；若是，则输出图神经网络强化学习算法参数和相应输出结果。应用本技术方案可实现有效地降低电动汽车充电总成本，实现电动汽车的有序充电以及电力系统协同优化调度。
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公开(公告)号：CN217579708U
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202220176431.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 福州大学
IPC: E01D1/00 , E01D2/04 , E01D19/00 , E01D19/12 , E01D101/30 , E01D101/26
Abstract: 本实用新型提供了一种无预应力波形钢腹板组合箱梁桥结构，包括波形钢腹板组合连续箱梁，桥墩，波形钢腹板组合连续箱梁架设于桥墩上，所述波形钢腹板组合箱梁包括桥面板、波形钢腹板、钢底板，波形钢腹板对称竖直安装于钢底板两侧，桥面板安装于波形钢腹板上部，所述波形钢腹板组合连续箱梁桥顺桥向采用变截面梁高。本实用新型在负弯矩区采用组合桥面板，顺桥向布置开孔钢板并增设横向钢筋，提高结构抗弯钢度和承载能力且无需布置预应力筋，施工工艺更加简便，节省工程造价，其余区段采用混凝土桥面板，使得组合箱梁受力更加合理，具有很好的应用前景。
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