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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN118131045A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410089917.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 北京大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多孔电极老化模型的移动储能在线决策方法及装置，该方法包括：获取电池初始健康状态；基于电池初始健康状态和预先训练好的基于深度强化学习的移动储能在线决策模型确定第一时刻的初始状态参数；基于初始状态参数和上述决策模型确定在第一时刻的动作参数；若工作状态为充电状态，基于第一时刻对应的功率、初始状态参数以及预先训练好的多层感知机的移动储能老化评估模型，确定第二时刻时下一站点位置的移动储能的电池老化量，并基于上述决策模型更新初始状态参数，得到第一目标状态参数；若工作状态为放电状态或保持状态，利用上述决策模型更新初始状态参数，得到第二目标状态参数。
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公开(公告)号：CN118131045B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410089917.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 北京大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多孔电极老化模型的移动储能在线决策方法及装置，该方法包括：获取电池初始健康状态；基于电池初始健康状态和预先训练好的基于深度强化学习的移动储能在线决策模型确定第一时刻的初始状态参数；基于初始状态参数和上述决策模型确定在第一时刻的动作参数；若工作状态为充电状态，基于第一时刻对应的功率、初始状态参数以及预先训练好的多层感知机的移动储能老化评估模型，确定第二时刻时下一站点位置的移动储能的电池老化量，并基于上述决策模型更新初始状态参数，得到第一目标状态参数；若工作状态为放电状态或保持状态，利用上述决策模型更新初始状态参数，得到第二目标状态参数。
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公开(公告)号：CN115456489B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211409098.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种混合储能系统库存路径规划方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：建立混合储能系统的时空网络图；破坏时空网络图，得到破坏后的时空路径集合和被删除的时空路径集合；修复被删除的时空路径集合，得到修复后的时空路径集合；合并破坏后的时空路径集合和修复后的时空路径集合，得到目标时空网络图；将目标时空网络图输入时空网络模型，得到混合储能系统的库存路径规划方案。通过本申请，解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
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公开(公告)号：CN115456489A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211409098.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种混合储能系统库存路径规划方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：建立混合储能系统的时空网络图；破坏时空网络图，得到破坏后的时空路径集合和被删除的时空路径集合；修复被删除的时空路径集合，得到修复后的时空路径集合；合并破坏后的时空路径集合和修复后的时空路径集合，得到目标时空网络图；将目标时空网络图输入时空网络模型，得到混合储能系统的库存路径规划方案。通过本申请，解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
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