公开(公告)号：CN119478449B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510047326.8

申请日：2025-01-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 孟繁举 ,  于淼 ,  陆玲霞

IPC: G06V10/56 ,  G01R31/00 ,  G01R19/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种基于颜色编码的V‑I轨迹图像的非侵入式负荷监测方法，本发明在实时的电压和电流值数据构建的V‑I轨迹图像基础上，通过计算实时电流值的大小，V‑I轨迹图中单位像素格内所包含的对应电流数据点数量及其电流幅值（最大值），将计算所得到的三类值分别映射到“R”，“G”，“B”三原色，构建RGB三通道颜色空间，对V‑I轨迹图像进行颜色编码，显著增强了负荷特征的表达能力。显著提升了不同负荷类型的特征区分度。本发明在多个公开的非侵入式电力负荷监测数据集（PLAID和WHITED）上均实现了高准确率和良好的泛化能力，优于现有的最先进方法，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN119254027B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411766632.9

申请日：2024-12-04

Applicant: 浙江大学

Inventor： 于淼 ,  张佳薇 ,  许佳雄 ,  代一乐

IPC: H02M3/335 ,  G05B11/42

Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能和电路暂态行为的DAB优化调制方法，本发明方法通过电路物理定律数值建模和实物样机采样，并运用先进的人工智能拟合技术，得到适用于全模态UTPS控制下DAB数据驱动模型的解析表达式，并分别基于训练好的第一人工神经网络获得下一时刻的最优静态调制角的参考值以及利用暂态移相角相关表达式求解获得暂态移相角的参考值，进而基于获得的静态调制角的参考值、暂态移相角的参考值对双有源桥变换器进行控制。本发明方法精确模拟出电路各状态变量动力学行为，显著加强系统动态性能和鲁棒性，并实现稳态效率的同步提升。

公开(公告)号：CN119004084B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411482304.6

申请日：2024-10-23

Applicant: 浙江大学 ,  宁波宝能新能源科技有限公司

Inventor： 陆鸣 ,  于淼 ,  余为俊 ,  杨新钢

IPC: G06F18/213 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G08B17/06 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请涉及智能监测领域，其具体地公开了一种锂离子电容调频系统的火情监测方法及装置，其采用基于人工智能的数据分析技术对液冷锂离子电容模组的内外温度、电流和电压进行时序分析，以挖掘出电容模组内外温度的时序协同分布模式以及模组的工作状态时序变化趋势，进而通过对两者进行查询响应编码，从而捕获模组的工作状态与温度之间的关联响应关系，并以此来智能预估模组可能发生火情的危险等级。通过这种方式，能够有效克服传统火情监测方法的局限性，实现更为精准、及时的火情监测和预警，从而提高锂离子电容调频系统的安全性和可靠性。

公开(公告)号：CN114295987B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202111657334.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司

Inventor： 于淼 ,  杨帆 ,  徐宏 ,  朱重希 ,  胡遨洋 ,  顾春雷 ,  蒋孜律 ,  花志伟 ,  李鑫

IPC: G01R31/3842

Abstract: 本发明提出了一种基于非线性卡尔曼滤波的电池SOC状态估计方法，通过建立电池模型，以电池的SOC与极化电压作为状态变量，电池的输出电压为输出变量建立电池的状态空间表达式，通过比例修正采样一系列与状态方程中每个k时刻的原状态量SOC具有相同统计特性的点集来表示状态变量的分布特性，并通过非线性函数的传递，利用加权统计线性回归技术来近似后验均值和方差，可以保证方差的半正定和解决采样非局部的问题；最后，通过神经网络算法，对SOC的输出结果做出修正，进一步提高了SOC估计精度。

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

Applicant: 浙江大学

Inventor： 刘睿捷 ,  包哲静 ,  郁振廷 ,  张晨剑 ,  于淼 ,  陆玲霞

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q30/018 ,  G06Q30/0283 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/11

Abstract: 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。

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

Applicant: 国网浙江省电力有限公司综合服务分公司 ,  浙江大学

Inventor： 卫祎欢 ,  楼涛 ,  刘睿捷 ,  杨成 ,  王健 ,  吕施霖 ,  于淼 ,  邹凯 ,  薛伟 ,  龚正 ,  谢锡飞 ,  包哲静

IPC: F24F11/46 ,  F24F11/56 ,  F24F11/61 ,  F24F11/64 ,  F24F11/70 ,  F24F11/88 ,  F24F110/10 ,  F24F110/12 ,  F24F110/20 ,  F24F110/30

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN113378908B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110626412.6

申请日：2021-06-04

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陆玲霞 ,  韩宝慧 ,  于淼 ,  季文献

IPC: G06F18/2433 ,  G06Q10/20 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM算法和网格搜索算法的暖通空调系统故障诊断方法，包括以下步骤：1)数据采集和预处理，收集空调冷水机组的故障数据，对数据进行数据清洗和归一化等预处理；2)构建基于LightGBM的空调故障诊断模型，确定模型需要优化的超参数以及超参数的取值范围；3)使用网格搜索法结合五折交叉验证的方法训练和来优化超参数，确定模型的最优超参数组合。通过采用以上技术，与现有技术相比，本发明克服了现有技术的不足，提出了一种基于LightGBM算法和网格搜索算法的暖通空调系统故障诊断方法，利用LightGBM快速、高性能分布式的特点，提高了对空调故障的诊断预测效果。

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

Applicant: 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司综合服务分公司

Inventor： 郁振廷 ,  莫晓明 ,  马毓卿 ,  杨成 ,  王健 ,  邹凯 ,  薛伟 ,  龚正 ,  谢锡飞 ,  黄建波 ,  徐燕 ,  包哲静 ,  于淼

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N5/00 ,  H02J3/00 ,  H02J3/06

Abstract: 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。

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

Applicant: 浙江大学

Inventor： 于淼 ,  强柱成 ,  陆玲霞 ,  包哲静 ,  齐冬莲 ,  王丙楠

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN114527652A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210072077.4

申请日：2022-01-21

Applicant: 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司

Inventor： 于淼 ,  杨帆 ,  徐宏 ,  朱重希 ,  胡遨洋 ,  刘书涵 ,  花志伟 ,  李鑫

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提出了一种应用于多储能系统的一致性控制方法及其控制系统，本发明针对储能系统具有死区非线性的特点，提出了基于分布式鲁棒的一致性控制方法，通过将反步法与图论相结合，递归地为每个储能系统设计了一个分布式控制器，使其与相邻的系统的输出同步，同时使整个系统保持有界；证明了当无向图连通时，所有储能系统的输出均可控，即实现多储能系统的一致性控制，本发明对未知的系统参数与死区特性都无需做预先了解，具有很好的适用性。