公开(公告)号：CN117175541A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310949072.X

申请日：2023-07-30

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  王仁浚 ,  刘俊勇

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应联邦学习的需求响应基线负荷估计方法，属于智能电网人工智能技术领域，提出了一种深度学习方法，该方法智能地选择基于历史数据的居民用户基线负荷和基于非参与数据的居民用户基线负荷。该方法为利用需求响应参与者的历史负荷数据和非参与者的负荷数据提供了一种特殊的运用方式。为了保护居民用户的隐私，提出了一种横向联邦学习框架来训练本地数据集中的局部神经网络模型。在联邦学习框架中，提出了一种新颖的自适应学习率方法，以提高低全局聚合频率下本地神经网络的性能。与最先进的居民用户基线负荷估计方法相比，改进的联邦学习方法可以显著减少严重不准确的估计，并提高各种条件下居民用户基线负荷估计的整体性能。

公开(公告)号：CN116845858A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310612110.2

申请日：2023-05-26

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  杨景茜 ,  贺帅佳 ,  王仁浚 ,  刘俊勇

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/06

Abstract: 本发明公开了一种考虑配电网运行互动的多微网P2P电能共享方法，包括:根据多微网系统和配电网的耦合关系，构建多微网交易和配电网运行相互作用下的双层互动模型，包括多微网P2P电能共享模型和配电网最优潮流模型；多微网P2P电能共享模型中的各微网优先独立自治，制定电能交易计划，并根据市场信息动态调整交易策略实现市场出清；MGO将交易电量出清信息传递给上层DNO，上层DNO将各微网的交易电量等效为所在节点的注入功率并执行网络重构，得到当前最优网络拓扑；DNO引导MGO调整交易策略，直到配电网结构或多微网市场出清结果不再发生改变，完成多微网P2P电能共享。通过本发明，可以实现不限制微网间电能交互的情况下，实现改善潮流分布。

公开(公告)号：CN115796929A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211255631.9

申请日：2022-10-13

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  胡铭洋 ,  贺帅佳 ,  王仁浚

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法，属于互联微网能源协调交易技术领域，提出新的区域性互联微网的绿色电力P2P交易机制，在能源和支付平衡的约束下，每个微电网的能源共享情况可根据利益灵活管理，并应用基于非合作博弈的纳什均衡理论来确定交易量。定义互联微网系统中可再生能源P2P交易产生的绿色电力价值，其中绿色电力价值包括交易产生的绿电价值，减少碳排放成本，以及可再生能源补贴；提出在买卖双方之间分配绿色电力价值的环境友好因数。引入分散式的能源管理方法来协调互联微网系统之间的能源交易，以保护微网的隐私；该方法将原来的纳什讨价还价问题分解为两个线性子问题，可通过使用乘法的交替方向法来依次解决。

公开(公告)号：CN117172097A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310942395.6

申请日：2023-07-30

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  王仁浚 ,  刘俊勇

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098 ,  G06F9/50 ,  G06N7/01 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明涉及基于云边协同与多智能体深度学习的配电网调度运行方法，属于配电网运行优化技术领域，提出一种基于多智能体深度强化学习的云边协同框架，引入一种离散多智能体软动作‑评论家算法作为多智能体深度强化学习中非稳态环境问题的基本算法。然后，将在线安全学习和离线安全学习结合应用于实际的配电网调度运行任务，提出了一种名为多智能体约束惩罚Q‑learning的新型离线算法，以降低多智能体深度强化学习的试错成本，同时允许智能体从历史数据集中考虑约束条件进行策略的预训练。同时，提出了一种名为原‑对偶多智能体软动作‑评论家算法的新型在线多智能体深度强化学习方法，通过在安全行动探索下直接与物理配电网交互，进一步提高智能体的性能。

公开(公告)号：CN114818379B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202210573642.5

申请日：2022-05-24

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  吕小东 ,  贺帅佳 ,  王仁浚

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明涉及考虑多维不确定性的信息物理主动配电系统互动规划方法，属于信息物理主动配电系统技术领域，从三个层面剖析了CPADS的整体架构组成，引出了通信链路失效对于CPADS的潜在威胁；充分考虑主动控制设备的选址或选型、投资约束和运行控制约束，计及潮流约束、系统安全约束等，实现了基于信息‑物理强耦合交互的且旨在最小化年度投资‑运行综合成本的CPADS协调规划整体建模；对于模型中所存在的调度决策变量‑规划决策变量‑通信链路有效性决策变量连续相乘的非线性项，基于big‑M法将其逐层线性化；构建了来自信息域和物理域的多维不确定性集合，基于以通信链路失效为代表的典型信息系统故障场景等。实现信息物理主动配电系统的协调规划和落地应用。

公开(公告)号：CN116882771A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310609808.9

申请日：2023-05-26

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  蔡文辉 ,  贺帅佳 ,  王仁浚 ,  刘俊勇

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q40/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了主从博弈下考虑碳奖惩的零碳社区能量共享方法，包括如下步骤：步骤一，构建包含零碳服务商、多个楼宇的零碳社区，所述的零碳社区参与碳奖惩机制；步骤二，基于分时电价及零碳社区的低碳要求，建立零碳社区储能系统日前调度模型；步骤三，结合碳奖惩机制分别构建基于零碳服务商的效益模型、基于楼宇的效益模型，根据基于零碳服务商的效益模型、基于楼宇的效益模型建立基于主从博弈的零碳社区能量共享实时优化模型；步骤四，通过CPLEX求解器及粒子群算法进行储能系统日前调度模型和基于主从博弈的零碳社区能量共享实时优化模型求解，得到零碳社区能量共享策略，通过本发明，挖掘各楼宇的节能减排潜力，形成能量共享策略。

公开(公告)号：CN116845859A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310612131.4

申请日：2023-05-26

Applicant: 四川大学

Inventor： 高红均 ,  王子晗 ,  贺帅佳 ,  王仁浚 ,  刘俊勇

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/14 ,  H02J3/46

Abstract: 本发明公开了基于多智能体强化学习的配电网两阶段动态重构运行方法，包括：步骤S1，第一阶段，构建基于带变换的值函数分解多智能体深度强化学习模型，为每个开关分配一个子智能体，以实现重构拓扑的自适应输出；步骤S2，在智能体执行探索过程中，考虑配电网辐射性与连通性，输出满足配电网重构拓扑约束的动作；步骤S3，在多智能体模型中子智能体的状态空间中考虑各节点功率、支路电流、所处时刻以及一阶段基于带变换的值函数分解多智能体深度强化学习模型的输出动作，对配电网运行中连续变量进行优化。通过本发明所提供的技术方案，可以实现自行决定电网重构方案，具有可拓展性与实用性。