公开(公告)号：CN119813395A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411873236.6

申请日：2024-12-18

Applicant: 东南大学溧阳研究院 ,  东南大学

Inventor： 张远实 ,  冯忆文 ,  徐彤昕 ,  陈宏瑞 ,  章飞 ,  胡秦然

IPC: H02J3/48 ,  H02J3/36 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种换流器功率和直流电压的调控方法及系统，包括：获取电网中换流器功率和直流电压；构建误差综合指标PSVRE；基于误差综合指标PSVRE采用强化学习对智能体进行训练；根据换流器功率和直流电压，基于训练好的智能体得到换流器的直流电压参考值变化量；基于直流电压参考值变化量对换流器的功率和直流电压进行调控。本发明通过误差综合指标PSVRE以及强化学习中的PPO算法可以在不依赖综合系统模型的情况下做出实时控制决策，从而有效应对海上风电功率波动幅度大，速度快的动态特性，保证多端柔性直流系统安全稳定运行，此外本发明不依赖通讯系统，在通讯缺失的情况下仍能工作，并且不影响多端柔性直流系统的稳定性。

公开(公告)号：CN117421882A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311343609.4

申请日：2023-10-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 张远实 ,  冯忆文 ,  葛雨凡 ,  胡秦然 ,  葛亦吴 ,  黄观

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/23213 ,  G06F17/11 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了一种基于量测信息的综合负荷模型在线建模方法，首先基于参数空间的激活子空间,确定影响综合负荷模型的主导因素，所述激动子空间是参数空间的低维线性子空间，对输出变量相对于参数的灵敏度进行全局评估，所述影响综合负荷模型的主导因素至少包括静态负荷和感应电动机负荷的构成比例；再基于负荷日出力曲线特征，采用聚类算法对底层负荷进行聚合；最后基于聚类后的底层负荷，将底层负荷从低电压等级逐级等值聚合并逐级等值至高电压等级，构建综合负荷等值聚合模型；本发明方法建立的负荷模型能够较好跟踪和反映系统负荷的实时变化，与传统总体测辨类方法相比，较准确地反映实际的负荷特性。

公开(公告)号：CN119921296A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411788775.X

申请日：2024-12-06

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 ,  东南大学 ,  清华大学 ,  中国电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 王顺江 ,  张远实 ,  李忠伟 ,  陈群 ,  周桂平 ,  胡秦然 ,  于鹏 ,  王铎 ,  佟永杰 ,  王荣茂 ,  孟镇 ,  刘阳 ,  殷鸿雁 ,  邱鹏 ,  冯忆文

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  H02J3/28 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种有序用电场景下的数据中心微能源网负荷控制方法，考虑IT设备耗能和冷却系统耗能，建立数据中心耗能模型；结合多种可调控设备，搭建考虑可再生能源接入和数据中心余热回收的微能源网热电耦合能量管理框架；引入碳交易和绿证交易并应用两者交互机制；建立微能源网低碳经济优化调度模型，得到有序用电场景下兼顾经济性和低碳性的数据中心微能源网负荷控制方案；本发明方法为有序用电场景下数据中心微能源网负荷控制问题提供了参考，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN117172601A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311142099.4

申请日：2023-09-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 张远实 ,  钱文妍 ,  胡秦然 ,  陈涛 ,  章飞 ,  冯忆文 ,  李扬

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明公开了一种基于残差全卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法，首先收集总功率和各个设备的负荷数据，并进行数据预处理操作；再采用自适应滑动窗口的方式，对每个窗口内的时间序列数据进行特征工程抽取，获取相应的特征数据；随后建立残差全卷积神经网络模型、构建损失函数，并对网络参数进行训练：再为目标设备建立功率特征数据库，并将实际激活序列分解值与激活序列特征进行比较，消除网络产生的不相关激活；最后建立评估模型，对输出时间序列的准确性进行评估，完成非侵入式负荷监测。

公开(公告)号：CN117172110A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311140491.5

申请日：2023-09-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 张远实 ,  钱文妍 ,  胡秦然 ,  陈涛 ,  叶宇剑 ,  章飞 ,  冯忆文 ,  李扬

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06F119/02 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于FCN的住宅分布式能源负荷监测方法，首先收集总功率和住宅内各个设备的负荷数据，并进行预处理；再将预处理后数据分成训练集与测试集，利用基于自适应窗口长度的滑动窗口法，进行数据分段；随后建立FCN模型，构建损失函数并对模型进行训练；基于输入测试集总功率数据，利用已建立的FCN模型，通过两步分解法对单类能源或设备功率数据进行分解，输出分解得到的激活序列功率；再建立迁移学习模型，将训练后的设备模型应用于其他具有相似特征的设备，缩短模型的训练时间；最后建立评估模型，对分解可靠性进行评估。本方法克服了传统模型无法准确识别分布式能源的的局限性，可同时用于发电/用电类分布式能源与家用电器的功率分解。