公开(公告)号：CN115614121B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202211079546.1

申请日：2022-09-05

Applicant: 浙江大学嘉兴研究院

Inventor： 钟崴 ,  孙鹏 ,  林小杰 ,  吴燕玲

IPC: F01K27/00 ,  F01K25/10 ,  F01K23/10 ,  F22B1/18 ,  F22B33/18 ,  C25B1/04 ,  H01M8/0656 ,  H01M8/04082 ,  H01M8/2457

Abstract: 本发明公开了一种氢基冷热电三联供储能系统，所述系统包括储氢回路、储热回路、热发电回路、氢基冷热电三联供回路。本发明系统的工作过程包括储氢过程、储热过程和冷热电三联供过程。本发明可以在新能源发电出力充足的时段消耗电能储氢，在需要用能的时段提供电能、热能、制冷。本发明系统可以实现电网调峰的功能，减少可再生机组装机规模剧增带来的大量弃风、弃光；为居民生活和工业生产供电、供蒸汽、供冷，保证社会民生，减少天然气和化石燃料的使用，降低碳排放。

公开(公告)号：CN114548692B

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202210088263.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 钟崴 ,  章楠 ,  林小杰 ,  周懿

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于元宇宙的区域能源系统多未来调度优化方法及系统。本发明在元宇宙内构建了基于以太坊的能源市场交易模式，通过数字孪生等技术实现区域能源系统虚拟仿真，并借助多未来预测调度优化模型改进寻优模式，从而实现区域能源系统设备出力与能源产品市场需求的动态供需平衡，提高系统整体效率与生产经济性。

公开(公告)号：CN118395145A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410833493.0

申请日：2024-06-26

Applicant: 浙江大学

Inventor： 钟崴 ,  刘文国 ,  吴燕玲 ,  周懿 ,  林小杰

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的足球战术决策指导方法及系统，其特征在于，包括：获取待分析数据；所述待分析数据包括球员运动数据、足球运动数据、球员身体监测数据；对所述球员运动数据、足球运动数据进行清洗；对清洗后数据进行特征提取，获取球员运动模式数据、球运行轨迹数据和传球阵型变化数据；构建深度学习模型，将提取后所述球员运动模式数据、球运行轨迹数据作为输入量输入所述深度学习模型，所述深度学习模型基于MCTS强化学习算法生成决策指导策略；基于球员身体监测数据和对手对抗性因素优化所述决策指导策略。

公开(公告)号：CN112150307B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202010988686.5

申请日：2020-09-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 林小杰 ,  孔凡淇 ,  钟崴 ,  黄伟 ,  周懿

IPC: G06Q50/06 ,  G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F113/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种供热系统在线映射模型参数估计方法与系统。该方法包括如下步骤：步骤S1，基于图论和流体控制方程建立供热系统在线映射模型；步骤S2，以最大信息熵原理为准则生成工况样本集；步骤S3，根据供热系统的可观测状态量数据对供热网络进行子网划分；步骤S4，基于自适应机器学习算法实现供热系统在线映射模型特征参数的在线辨识估计。本发明通过实时监测供热系统各个测量点的实时数据，结合供热系统的历史运行数据，生成最大信息熵样本集和实现供热网络子网划分，有效降低供热系统数据辨识的时间复杂度，为供热系统全网大范围辨识估计提供了一种快速算法，使在线映射模型能实时更正特征参数，保证供热系统仿真的准确性与实时性。

公开(公告)号：CN117710149A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311738768.4

申请日：2023-12-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 袁崇硕 ,  林小杰 ,  钟崴

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/067 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的综合能源系统优化控制方法，包括如下步骤：S1，构建光‑电‑热‑气综合能源系统优化控制模型；S2，基于综合能源系统网络拓扑结构生成节点连接关系矩阵；S3，构建物理信息融合的深度图神经网络模型；S4，构建所述物理信息融合的深度图神经网络模型的损失函数；S5，根据历史运行数据训练物理信息神经网络模型并用于系统优化控制。本发明依托光‑电‑热‑气综合能源系统优化控制模型，通过综合残差、优化目标与各类约束条件，基于数据驱动与物理建模并行的方式实现综合能源系统状态的优化控制，有效应对可再生能源的不确定性和突发意外情况对能源系统带来的影响，保障综合能源系统的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117638910A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311642512.3

申请日：2023-12-04

Applicant: 浙江大学

Inventor： 钟崴 ,  吴荣 ,  林小杰 ,  从飞云

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/098 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的多风机机组短期风功率预测方法，该方法将风场的所有风机视为多个客户端，在中心服务器的协调下使用联邦学习的框架进行基于神经网络的风功率预测模型的训练和测试，风功率预测模型接收风机历史运行数据和预测时段的气象预报数据进行风功率预测。本发明利用联邦学习的框架训练通用于整场所有风机的风功率预测模型，对风场进行更高空间细粒度的风功率预测的同时避免了多个预测模型带来的计算资源负担，并有效地提高风场短期功率预测的精度。

公开(公告)号：CN117634309A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311699135.7

申请日：2023-12-12

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨子毓 ,  林小杰 ,  钟崴

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F17/11 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及风功率预测领域，提供一种基于物理信息神经网络的风功率预测方法。本发明方法依据风场的历史数据，建立风场数学模型和边界条件。利用物理信息神经网络构建风速预测代理模型，其中损失函数结合风速预测的误差和物理方程的违反程度，以此加强风速预测的物理约束，有效提升模型准确性。将预测得到的风速作为输入，应用到风功率预测模型中即可获得对应的风功率的预测值。本发明通过引入物理约束方程对风场进行大规模风速预测，提高了风速预测对于物理方程的匹配性，从而提升准确性，实现对风场功率的精准预测。

公开(公告)号：CN117235850A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311122694.1

申请日：2023-08-31

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杜玉吉 ,  钟崴 ,  钱辉金 ,  林小杰 ,  王丽腾

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/20 ,  G06F17/13 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了一种计及城区建筑生长特性的区域能源动态负荷预测方法及系统，所述方法利用建筑面积预测模型获取预测时间内城区不同业态建筑的建筑面积变化趋势，得到各目标时刻的建筑面积预测结果；利用冷热负荷预测计算模型获取区域内不同业态建筑的冷热负荷，得到相应目标时刻的建筑冷热负荷预测结果；将各目标时刻的建筑面积预测结果与建筑冷热负荷预测结果进行数据融合，得到动态规划下的建筑冷热负荷预测结果。本发明克服了现有建筑群负荷预测方法的局限性以及预测精度较差的问题，不仅能够捕捉区域建筑负荷长期的变化趋势，同时保留建筑冷热负荷的短期变化细节，与常规负荷预测方法相比具备更好的预测精度、降低了能源站设备选型容量等优点。

公开(公告)号：CN116976500A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310765977.1

申请日：2023-06-27

Applicant: 浙江大学嘉兴研究院

Inventor： 林小杰 ,  章宁 ,  张俊伟 ,  钟崴

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种机理数据融合的建筑负荷预测方法，该方法首先获得目标建筑的信息及其历史数据集；然后对历史数据集进行预处理；根据建筑的热传导和通风换热机理，计算建筑不同时间下的渗透负荷和围护结构负荷(机理负荷计算值)，将机理负荷计算值与天气数据进行相同时间的匹配；将天气数据、运行数据和机理负荷计算值构成特征数据集，构建机理数据融合的建筑负荷预测模型；将待预测对象的实时数据输入到预测模型中，得到建筑负荷预测结果。若待预测对象历史数据不足以支撑模型训练或者没有历史数据，将其他建筑已经建立好的机理数据融合模型进行迁移。本发明方法在小样本数据或者数据质量不佳的场景下，仍然能够保持比较好的预测准确性。

公开(公告)号：CN116182232A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310202338.4

申请日：2023-02-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 林小杰 ,  田兴涛 ,  钟崴 ,  周懿

IPC: F24D19/10

Abstract: 本发明公开了一种基于灵敏度的城市供热网络水力工况安全控制方法。该方法包括如下步骤：步骤S1，获取城市供热网络水力工况运行状态参数；步骤S2，计算非参考节点压力相对于参考节点压力、变频水泵频率和阀门开度的灵敏度；步骤S3，计算非参考节点压力的预期变化量及其权重；步骤S4，计算参考节点压力、变频水泵频率和阀门开度的调节量。城市供热网络水力工况中存在节点压力越限时，利用本发明能够获得安全控制方案，所得方案能够缓解节点压力越限状况，为改善城市供热网络水力工况安全性提供有力支撑。