公开(公告)号：CN117057573A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311072095.3

申请日：2023-08-24

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 李扬 ,  马文捷

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明是一种在信息攻击场景下考虑综合需求响应的综合能源系统韧性调度方法，其特点是，构建一种以实现最大运行净利润为目标的综合能源系统(integrated energy system，IES)调度模型；然后，将信息攻击作为对手，提出一种状态对抗马尔科夫决策过程(State‑Adversarial Markov Decision Process,SAMDP)模型；其次，提出一种融合认证防御训练的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法；最后采用所提算法求解模型，得到IES韧性调度策略，有效的解决了现有技术中的不足，能够有效引导用户参与需求响应，同时降低系统总运行成本，促进可再生能源的消纳，具有方法科学合理、适用性强、效果佳等优点。

公开(公告)号：CN118229012A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410431473.0

申请日：2024-04-11

Applicant: 东北电力大学 ,  沈阳工程学院 ,  郑州大学

Inventor： 李扬 ,  马文捷 ,  胡云茜 ,  宋旭辉 ,  祁海楠 ,  马冲 ,  赵炳松 ,  王汉杰

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明是一种在信息攻击场景下考虑综合需求响应的多综合能源系统韧性调度方法，其特点是，构建一种以各个IES最大运行净利润为目标的多综合能源系统(multi‑integrated energy system，MIES)调度模型；然后，对综合能源系统调度过程中可能遭受的信息攻击进行了模型构建；其次，将信息攻击作为对手，提出一种多智能体状态对抗马尔科夫决策过程模型；此外，将对抗学习和深度强化学习相结合，提出一种融合认证防御训练的状态对抗多智能体柔性演员‑评论家(state‑adversarial multi‑agent soft actor‑critic，SA‑MASAC)算法；最后，采用所提算法求解模型，得到MIES韧性调度策略，有效的解决了现有技术中的不足，能够有效引导用户参与需求响应，抵御了各种信息攻击威胁，同时降低系统总运行成本，促进可再生能源的消纳，具有方法科学合理、适用性强、效果佳等优点。