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公开(公告)号:CN115471331A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202210973736.1
申请日:2022-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于异质集成学习的汇率波动预测方法,本发明涉及数据处理领域。由大量异质的普通传统预测模型作为第一层模型以及能处理复杂非线性问题的机器学习模型作为第二层模型构成的集成学习模型,第一层模型的预测值作为第二层模型的输入值,数据集的划分上单独预留了固定长度的处理集,同时起到筛选第一层更优模型以及计算第二层模型超参数的作用。将传统的线性模型、非线性模型结合起来,能同时考虑到市场的平稳性和波动性,为汇率波动的预测提供了一种新的思路和方法,处理集能同时检验第一层模型和处理第二层模型超参数,能将现有数据集最大程度利用起来。
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公开(公告)号:CN115313424A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202211006246.0
申请日:2022-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MRNO算法的低频振荡阻尼控制器设计方法,先根据实际电网的输入脉冲与输出电压数据建立电力系统的等效传递函数模型,接下来建立低频振荡阻尼控制器的等效传递函数模型,然后将控制器模型并联至电力系统等效模型上,并利用MRNO算法进行优化,获取效果良好且能够较好抑制振荡的低频振荡阻尼控制器参数。
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公开(公告)号:CN115270960A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210895779.2
申请日:2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的微电网阻抗辨识方法,先建立微电网的等效阻抗模型,然后通过微电网的等效阻抗模型取不同情况下微电网的阻抗数据与电压、电流数据,从而构成训练数据集;接着借助训练数据集通过摇摆探索方式训练改进型深度神经网络模型,最后实时采集微电网的母线电压和输出电流,将其输入至训练完成后的改进型深度神经网络模型,从而输出对应的阻抗值。
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公开(公告)号:CN115169726A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210890061.4
申请日:2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时域卷积神经网络的短期风电功率预测方法,先采集风电场历史风电功率数据以及对应时间范围内的风向和风速数据,然后进行预处理,以满足时域卷积神经网络的输入需求;然后构建基于时域卷积神经网络作为短期风电功率预测模型,通过模型训练使时域卷积神经网络能够精准预测风电功率;最后对风电场实时采集的功率数据进行预测。
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公开(公告)号:CN114244605B
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202111543191.2
申请日:2021-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑网络攻击和时变时延的负载频率控制方法及系统。该方法包括其特征在于,包括:对电力系统进行区域划分;根据每个控制区域内的电信号以及相应的传输数据构建负载频率控制模型;根据负载频率控制模型构建电力系统的控制器;获取考虑虚假数据注入攻击和拒绝服务攻击的控制输入;根据考虑虚假数据注入攻击和拒绝服务攻击的控制输入以及控制器确定电力系统的动态状态空间模型;利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式确定动态状态空间模型的参数,进而利用确定参数的动态状态空间模型进行电力系统的负载频率控制。本发明实现了负载频率控制在网络攻击和时变时滞影响下的精准控制。
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公开(公告)号:CN115130662A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210966397.4
申请日:2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的配电网时变拓扑状态估计方法,先采集几种有代表性的源拓扑量测数据以及对应状态数据信息,进行数据预处理,以满足神经网络的输入需求;然后构建深度残差神经网络对源拓扑状态估计,得到多个深度残差网络模型。然后采集新拓扑少量数据,利用贝叶斯岭回归方法进行训练确定组合模型权重,来实现对新拓扑进行状态估计。
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公开(公告)号:CN114200199B
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202111422745.3
申请日:2021-11-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R19/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多级板差分探头的非接触式电压测量装置,包括:依次串联的多极板差分探头、信号处理模块、模数转换模块和MCU数据处理模块,以及独立在外的电源模块;在进行非接触电压测量时,探头类似于夹子一样,将待测导线夹于绝缘弹性材料中心,并将探头安装外壳扣合,使探头包合待测导线,这样通过探头与待测线路形成的寄生电容获取多个输入信号,通过信号处理模块中放大和滤波单元对输入信号的处理并生成输出信号,数据处理模块结合传递函数以及对应的输出信号的关系构建有关输入电压信号与输出电压信号的关系式并进行求解,从而得到待测线路的电压值。
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公开(公告)号:CN114865696A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210439618.2
申请日:2022-04-25
Applicant: 电子科技大学 , 国家电投集团西南能源研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC算法的混合能源系统在线调度方法,在不确定环境下,将风‑光‑抽水蓄能‑碳捕获混合能源系统互联运行,由于风力发电、光伏发电以及负荷需求的波动性、随机性,通过合理调度抽水蓄能电站的有功功率和碳捕获系统的功率来平衡不确定性波动,同时以最大碳捕获量为目标,最后采用一种基于最大熵强化学习框架的离线学习策略SAC算法,通过SAC算法训练智能体获取最优调度策略,达到最大碳捕获的目的。
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公开(公告)号:CN112685951B
公开(公告)日:2022-07-26
申请号:CN202011498445.9
申请日:2020-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/373 , H02M3/335
Abstract: 本发明公开了一种双有源半桥直流变换器能耗优化方法,先设置双有源半桥直流变换器的工作状态,再分别Q‑learning模型的目标函数、状态空间、动作空间和奖励函数,完成Q‑learning模型的搭建;然后使用MATLAB工具仿真Q‑learning模型进行训练,直到Q‑learning模型收敛,从而以获得双有源全桥直流变换器在最低损耗下的双重移相控制变量;最后根据得到的的双重移相控制变量,完成对双有源半桥直流变换器的控制,达到能耗优化的目的。
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公开(公告)号:CN114169416A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111442332.1
申请日:2021-11-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的小样本集下短期负荷预测方法,先采集多个源域用户的历史负荷数据及对应温度,从而构建多个输入特征;然后用输入特征训练多个深度残差网络模型,并利用贝叶斯加权概率平均法对深度残差网络模型进行自适应性迁移组合,迁移组合完成后目标用户的实时负荷预测。
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