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公开(公告)号：CN119047784B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411287073.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于大型语言模型的电动汽车充电站负荷有序调控方法，具体如下：首先，对电动汽车充电站的历史充电负荷时间序列数据进行采集，对历史充电负荷时间序列数据进行归一化处理，其次，对充电负荷时序片段分别采集对应的工作日/节假日、天气、气温、交通状况等环境数据，生成环境数据输入量；然后，以充电负荷时序片段和环境数据作为输入，构造充电负荷时间序列预测模型；构造双重优化目标，对充电负荷时间序列预测模型进行训练，实现对未来充电负荷进行预测；最后，基于所述充电负荷预测结果进行需求响应，并对充电站内充电设施进行调控，以根据所述负荷预测结果实现相应有序充电的优化管理。该方案提高了充电负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118964985A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411015411.8
申请日：2024-07-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD分解与改进XGBoost的充电站短期负荷预测方法，首先，选取影响因素构建输入特征集，降低不相关特征的影响；然后，利用VMD算法将原本随机、非线性的负荷数据分解为有限个固有模态函数和残余分量，并和负荷影响因素一起作为XGBoost算法的输入；最后，采用PSO算法优化预测模型参数，对特征互异的各个分量数据分别预测并叠加重构输出预测值。本发明考虑多种负荷影响因素，对预处理后的时序数据集进行变分模态分解，并基于改进的极端梯度提升算法模型对时序数据集进行预测，可以提高负荷波动性强的充电桩的负荷预测精度，从而为电动汽车充电站的安全稳定运行提供有效预测服务。
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公开(公告)号：CN118690936A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410787865.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于分治思想的启发式算法结合强化学习的充电站运维路径规划方法，主要包括如下步骤：收集所有运维目标充电站的经纬度，并对栅格地图进行初始化；采用分而治之的思想，按所属行政区域对运维站点进行划分；选用启发式路径优化算法对区域间的路径进行规划；采用强化学习Q‑learning算法对各区域内的维修站点进行路径规划；将各区域内维修站点路径规划按区域间最短路径遍历顺序进行组合，再采用启发式路径优化算法进行局部调优；获得全部目标运维站点的路径规划路线与全局路径长度。
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公开(公告)号：CN115731007A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211580746.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q10/0631 , G06Q10/083
Abstract: 一种面向区域协同的强化学习实时订单派送方法，基于区域栏栅化处理构建空间地理信息；对空间位置价值信息进行编码，获取对应特征向量矩阵；结合订单分配矩阵和订单接受率因素，计算单个区域内的效益度指标；将子区域按流量权重分配计算总效益度指标，并确定因素限制条件集合；根据优化目标函数和约束条件提出约束优化方程组，通过拉格朗日乘子将求解约束优化问题转化成无约束优化问题；使用总效益度指标作为深度强化学习奖惩值；通过环境交互优化参数，进而获取训练好后的实时派单模型。本方法可以显著提高快递派单系统实时响应速度，有助于解决区域协同的智能派单效益最大化问题。
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公开(公告)号：CN119229991A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411271784.1
申请日：2024-09-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层记忆网络的有色铝熔铸碳排放核算方法，该方法首先通过确定有色铝熔铸碳排放的核算时间范围和边界，根据核算边界内不同材料在不同生产状态下的碳排放历史数据，得到不同材料的碳排放时间序列数据，利用分层记忆网络对核算边界内各种材料的碳排放时间序列数据进行训练和拟合，并通过游弋算法来调整获得分层记忆网络的最优参数，根据优化后的分层记忆网络对核算时间范围和边界内不同材料在实际生产状态下的碳排放因子进行预测，并通过预测所得的碳排放因子计算有色铝熔铸过程中的直接碳排放和间接碳排放，从而获得碳排放总量。本发明可以对核算时间范围和边界内有色铝熔铸碳排放量进行较为准确地计算，为实现有色铝熔铸碳排放的核算提供了保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118690302A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410860499.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种考虑数据增强和改进双向长短期记忆网络的充电桩故障诊断方法，首先，对充电桩的充电账单数据与维护工单数据进行预处理，构建充电账单与运维工单的时序数据集；然后，基于生成对抗网络生成模拟真实样本的数据，扩充预处理后时序数据集；再次，构建双向长短期记忆网络，对充电桩故障诊断方法进行建模；其次，基于粒子群优化算法，优化双向长短期记忆网络参数；最后，基于改进的双向长短期记忆网络的故障诊断方法，实现充电桩的复杂故障诊断。本发明通过生成对抗网络对预处理后的时序数据集进行数据增强，并基于改进的双向长短期记忆网络模型对时序数据集进行预测，可以提高数据量不足的充电桩故障诊断精度，从而充电桩的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN118569550A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410611456.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种计及充电负荷转移的车‑网协同优化方法、装置及存储介质，属于配电网经济调度技术领域，方法包括：基于电动汽车用户出行概率模型，运用蒙特卡洛方法预测电动汽车充电需求；基于风速和光照的概率分布建立风力和光伏发电机组不确定性出力模型；结合快充负荷无序性和慢充负荷可调性特点，配合分布式电源出力，构建车‑网协同调度模型；采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)和模糊决策对多目标优化模型进行求解；本发明可以降低配网调度成本的同时可以降低配网负荷的峰谷差和波动率。
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公开(公告)号：CN115891741B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211252896.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 南京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京大全自动化科技有限公司
IPC: B60L53/68
Abstract: 本发明公开了一种适用于电动汽车充电过程的远程故障预警方法及装置，获取本次充电过程的相关数据；对获得的充电过程的相关数据进行预处理，得到预处理后的充电过程的相关数据；对预处理后的充电过程的相关数据进行判断，判断充电过程是否异常；当电动汽车充电过程出现异常充电过程时，对电动汽车充电过程进行故障诊断，诊断出本次充电过程的故障类型；通过故障数据知识库，根据故障类型匹配出本次充电的具体故障。本发明通过分析电动汽车充电过程数据利用历史数据以及逻辑决策判断进行故障诊断，通过具有博弈能力的学习网络构建电动汽车的故障预警网络，无需设定判断阈值，可以为运维人员与电动汽车用户提供有效故障信息，保障用户与设备安全。
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公开(公告)号：CN119047784A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411287073.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于大型语言模型的电动汽车充电站负荷有序调控方法，具体如下：首先，对电动汽车充电站的历史充电负荷时间序列数据进行采集，对历史充电负荷时间序列数据进行归一化处理，其次，对充电负荷时序片段分别采集对应的工作日/节假日、天气、气温、交通状况等环境数据，生成环境数据输入量；然后，以充电负荷时序片段和环境数据作为输入，构造充电负荷时间序列预测模型；构造双重优化目标，对充电负荷时间序列预测模型进行训练，实现对未来充电负荷进行预测；最后，基于所述充电负荷预测结果进行需求响应，并对充电站内充电设施进行调控，以根据所述负荷预测结果实现相应有序充电的优化管理。该方案提高了充电负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117057533A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310854084.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 南京邮电大学 , 南京大全自动化科技有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷评估的细分时段有序充电策略优化方法及装置，获取目标居民区电动汽车保有量数据、充电需求数据；根据目标居民区电动汽车保有量数据、充电需求数据得到目标居民区电动汽车充电负荷；对目标居民区充电负荷进行评估分级；基于评估分级，确定相应等级的初始电价，根据加权细分时段分时电价得到有序充电加权分时电价，根据有序充电加权分时电价的有序充电理论确定相应有序充电策略；基于所述有序充电策略结合博弈理论构建主从博弈模型，利用结合狼群搜索的改进粒子群算法求解主从解博弈模型。优点：弥补了现有预测方式对于电动汽车数量增长考虑的缺失以及电动汽车有序充电中现有技术难以达到售电方与电动汽车用户双赢的缺陷。
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