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公开(公告)号：CN118018335A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410425917.X
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请涉及隐私计算技术领域，尤其涉及一种数据分级加密方法、装置、设备及介质，该方法包括：接收数据参与方发送的加密数据包；从加密数据包中提取待加密数据、隐私优先级以及与隐私优先级对应的加密方式，其中，隐私优先级以及加密方式由数据参与方根据待加密数据的应用场景预先配置得到；按照隐私优先级以及加密方式对待加密数据中的各个待加密字段进行分级加密。本申请通过先接收数据参与方发送的预先根据应用场景配置好的数据的隐私优先级以及加密方式，然后通过与字段的隐私优先级对应的加密方式对各个字段进行分级加密，解决了无法根据应用场景的隐私需求来对数据进行分级加密的问题。
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公开(公告)号：CN117853180A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311841451.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q30/0283 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的数据定价方法、装置、计算设备和存储介质。根据本发明提供的技术方案，获取多个数据提供方的原始数据生成数据集合；构建样本价值函数及特征价值函数，对其进行初始化；确定参与预测模型训练的训练数据并进行训练，得到预测器；基于验证数据计算预估值，即作为当前样本价值函数及特征价值函数的奖励值；采用梯度下降法进行迭代计算，确定当前样本价值函数和特征价值函数中的参数及对应的损失函数；根据条件输出两种价值函数中的参数并计算数据价值。通过本发明可使价值计算的复杂度不依赖于训练集的大小，十分简洁且准确；并通过梯度下降法获得两种价值函数中的参数和损失函数，最终得到更为合理的数据价值。
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公开(公告)号：CN115392143B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211343226.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于深度强化学习的移动储能充放电时空规划方法，对于移动储能系统，建立用于充放电选择、充放电地点确定、充放电功率决策的离散连续混合动作空间和移动储能系统状态空间；基于值网络和策略网络深度神经网络构建移动储能充放电时空规划网络模型；通过深度强化学习和受限马尔科夫过程的建模，训练包含四个神经网络的两级决策网络，对移动式储能系统的充放电决策、充放电功率、充放电地点路径进行学习，从而对移动储能系统优化配置进行在线决策，由此实现基于深度强化学习的移动储能充放电时空规划。本发明简化了移动储能系统充放电时空优化的建模步骤，加快移动储能配置优化决策速度，提高了经济收益。
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公开(公告)号：CN115545588A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211553193.4
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。通过本申请，解决了相关技术中存在所需的时间开销过大，不适用全生命周期时间尺度下固定储能系统的选址规划和决策的问题。
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公开(公告)号：CN115392143A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211343226.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于深度强化学习的移动储能充放电时空规划方法，对于移动储能系统，建立用于充放电选择、充放电地点确定、充放电功率决策的离散连续混合动作空间和移动储能系统状态空间；基于值网络和策略网络深度神经网络构建移动储能充放电时空规划网络模型；通过深度强化学习和受限马尔科夫过程的建模，训练包含四个神经网络的两级决策网络，对移动式储能系统的充放电决策、充放电功率、充放电地点路径进行学习，从而对移动储能系统优化配置进行在线决策，由此实现基于深度强化学习的移动储能充放电时空规划。本发明简化了移动储能系统充放电时空优化的建模步骤，加快移动储能配置优化决策速度，提高了经济收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114725971B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210650713.7
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合储能系统的运行决策方法及系统，该方法包括：首先建立以最大化运营收益的目标函数，以及多种储能方式约束的约束条件；再基于所述目标函数及所述约束条件构建混合储能系统的时空决策模型；最后利用所述时空决策模型对混合储能系统的运行进行决策。通过本发明提供的基于混合储能系统的运行决策方法及系统，能够增加混合储能系统在电池储能运行过程中的灵活性，提高了电池储能的效率，并提高了运营收益。
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公开(公告)号：CN112350344A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010576284.4
申请日：2020-06-22
Abstract: 本发明提出的考虑调频性能考核的储能系统‑火电机组联合调频控制方法。首先获取当前调频周期内某一时刻联合调频单元的基本状态；根据调频单元参与调频辅助服务的指标计算规则划分并确定联合调频单元所处的工作时段；针对联合调频单元的不同工作时段分别获取各工作时段的控制目标有功功率，并通过与火电机组有功功率进行配合得到储能系统的目标有功功率；综合考虑储能系统的功率限制与容量限制对储能系统目标有功功率进行修正得到最终的储能系统有功功率。本发明方法是针对储能系统‑火电机组联合参与调频辅助服务工况中储能系统的控制策略，通过以调频单元调频考核指标为导向，合理控制储能系统的动作时机与动作深度，有效发挥储能系统的作用。
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公开(公告)号：CN112116205A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010849417.0
申请日：2020-08-21
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种针对台区用电特征的画像方法，属于用电大数据领域。所述针对台区用电特征的画像方法包括：获取预设时间内的关于各个台区用电情况的用电数据；根据所获取的用电数据配置用于多维度反映相应台区用电特征的多个用电特征标签，并从所述用电数据中提取与每一用电特征标签相对应的特征标签数据；以及对预设电网监测范围内的所有台区对应的所述特征标签数据进行聚类处理，得到最优台区分类对应的用电特征画像。本发明实施例通过上述技术方案提供了完整的针对台区用电的用电特征画像方法，以能够快速得到并掌握标签化的台区用电特征，减少了在海量数据中进行数据分析的投入。
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公开(公告)号：CN110474353B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910789768.4
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种分层式储能系统及其参与的电网调频协调控制方法，属于电力技术领域。该分层式储能系统包括从上至下分层设置的控制中心、各区域分别具有的区域控制器以及各区域分别具有的一个或多个储能装置，其中控制中心与区域控制器通信连接，区域控制器与相应区域的储能装置通信连接，且至少两个区域对应的区域控制器之间通信连接：其中，控制中心被配置为向区域控制器传输电网系统发出的调频总功率，各个区域控制器被配置为相互配合以进行关于调频总功率的功率分配，且每一区域控制器被配置为进行对应区域下的储能装置间的功率分配。本发明实施例使得调频总功率能够在储能装置间分配下去并达到充放电成本最低条件，节省了调频成本。
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公开(公告)号：CN106600444A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611142030.1
申请日：2016-12-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络算法和投资组合理论的品种选择方法和装置。包括：通过基于神经网络算法建立的产量预测模型预测可供种植品种中每个品种在不同自然条件下单独种植在预设区域内的产量；获取在预设区域内种植可供种植品种的约束参数值，约束参数值至少包括以下之一：在预设区域内种植的品种种类的上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例下限值；通过目标函数确定在预设区域内种植的品种组合参数的值，其中，目标函数基于投资组合理论确定，目标函数用于至少增加预设区域的产量期望或至少减小预设区域的产量方差。本发明解决了相关技术中的品种选择方法不够贴合实际的技术问题。
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