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公开(公告)号：CN109193721B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201811147469.2
申请日：2018-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车充放电策略优化方法，包括步骤：1)构建电动汽车电池充放电物理模型以及电动汽车调频收益计算方法；2)建立电力系统调频市场模型，包括电动汽车参与调频的市场参与形式以及调频机制的设计；3)运用强化学习算法对电动汽车参与调频市场进行训练学习；4)建立调频效益考评方案，由训练所得模型对电动汽车调频效益进行考评。本发明通过利用电动汽车可快速切换充放电模式的优点，将其视作调频服务提供者，通过聚合商参与到调频市场中，在满足自身充电需求的同时得到调频补偿，并将强化学习算法运用到充放电策略优化当中，得到了极好的调频效果。
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公开(公告)号：CN109031114A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811147478.1
申请日：2018-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/327
CPC classification number: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种弹簧操动机构断路器建模与故障诊断方法，包括步骤：1)利用电流传感器、数据采集卡建立信号变送系统和数据采集系统，并在电脑端搭建基于LabView的存储数据的环境；2)在Simulink中搭建断路器分合闸线圈电流和储能电机电流模型；3)利用基于遗传算法的随机优化算法进行模型参数优化，生成可取代真实信号的模型仿真信号；4)利用K‑均值聚类算法对仿真生成的数据进行聚类，形成标准库，采用快速模板匹配的方法进行故障诊断；5)采用深度置信网络DBN和softmax分类器结合的断路器故障诊断方法进行故障诊断。本发明使得仿真信号代替实际故障数据，可进行有效的故障诊断，且快速模板匹配方法运算量小，操作简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108539784B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810330375.2
申请日：2018-04-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求侧响应的微电网最优机组及分时电价的优化方法，包括步骤：1)获取微电网供需历史数据，包括微电网内部负荷数据，分布式可再生能源的供给情况，各类供能机组的基本信息；2)利用历史数据分析各供能系统出力，进行微电网内部的供需情况分析；3)设定分散优化的优化目标函数；4)利用粒子群搜索算法和内点法进行优化求解。本发明将微电网可再生能源供能情况和分时电价激励下的需求侧响应有机结合，通过粒子群算法和内点法对微电网最优机组组合和分时电价策略进行分散优化，从而有效缓解微电网运营成本过高，内部缺负荷量过大的问题，确保了用户的用电需求得到了很好的满足。
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公开(公告)号：CN109193721A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811147469.2
申请日：2018-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车充放电策略优化方法，包括步骤：1)构建电动汽车电池充放电物理模型以及电动汽车调频收益计算方法；2)建立电力系统调频市场模型，包括电动汽车参与调频的市场参与形式以及调频机制的设计；3)运用强化学习算法对电动汽车参与调频市场进行训练学习；4)建立调频效益考评方案，由训练所得模型对电动汽车调频效益进行考评。本发明通过利用电动汽车可快速切换充放电模式的优点，将其视作调频服务提供者，通过聚合商参与到调频市场中，在满足自身充电需求的同时得到调频补偿，并将强化学习算法运用到充放电策略优化当中，得到了极好的调频效果。
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公开(公告)号：CN109061463A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811147481.3
申请日：2018-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/327 , G01H1/12
CPC classification number: G01R31/3275 , G01H1/12
Abstract: 本发明公开了一种高压断路器机械状态监测和故障诊断方法，包括步骤：1)根据高压断路器历史故障数据统计结果，对常见的一些高压断路器进行人为的故障模拟实验，获得故障数据；2)对故障的电流数据进行分析，提取各机构故障的电流数据特征量作为状态诊断分类依据之一；3)对故障的振动信号进行分析，分别利用小波包分解和样本熵处理振动信号高、低频分量得到相应的小波包相对能量和样本熵，作为振动信号特征量；4)利用主成分分析对振动信号特征量进行降维，作为状态诊断分类依据之一，并利用支持向量机对断路器进行状态诊断。本发明可有效利用故障状态的多维信息，促进断路器多参量多维映射故障诊断的发展。
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公开(公告)号：CN108764522A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810330372.9
申请日：2018-04-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量输入的局部负荷预测方法，包括步骤：1)根据原始负荷数据的特征，构建新的形态学结构算子，利用结构算子构建出双权重形态学滤波器；2)构建合理的相空间，确定相空间嵌入维数d，延时长度τ，并将负荷数据，包括与负荷数据相对应的多变量数据映射到相空间里；3)利用局部预测方法找到相空间中对应于时间序列上的相似数据段的近邻；4)构建训练集，训练最小二乘支持向量机，得到预测模型和预测结果。本发明通过构建新的双权重形态学滤波器对数据进行预处理，通过相空间变换将多变量和历史负荷数据结合起来，利用局部预测方法找到预测样本近邻进行训练，从而达到精确的预测效果。
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公开(公告)号：CN108539784A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810330375.2
申请日：2018-04-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求侧响应的微电网最优机组及分时电价的优化方法，包括步骤：1)获取微电网供需历史数据，包括微电网内部负荷数据，分布式可再生能源的供给情况，各类供能机组的基本信息；2)利用历史数据分析各供能系统出力，进行微电网内部的供需情况分析；3)设定分散优化的优化目标函数；4)利用粒子群搜索算法和内点法进行优化求解。本发明将微电网可再生能源供能情况和分时电价激励下的需求侧响应有机结合，通过粒子群算法和内点法对微电网最优机组组合和分时电价策略进行分散优化，从而有效缓解微电网运营成本过高，内部缺负荷量过大的问题，确保了用户的用电需求得到了很好的满足。
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