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公开(公告)号：CN116776538B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202310513182.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F17/18 , G06F17/11 , H02J3/46 , H02J3/14 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种考虑不确定性的电力‑天然气‑氢气耦合网络低碳规划方法，包括以下步骤：步骤S1，建立风速和光照强度概率分布的高斯混合模型；步骤S2，建立基于Wasserstein距离的不确定性经典场景生成模型，用于风电、光电出力建模；步骤S3，建立以制氢站为耦合中心的电力‑天然气‑氢气一体化模型，电力网络为制氢站提供电能用于电解水制氢，天然气网络为制氢站提供天然气用于甲烷蒸汽重整制氢，制氢站产生的氢气通过氢能源网络输送至加氢站；步骤S4，建立电力网络、天然气网络及氢能源网络中的碳排放流模型，用于耦合网络碳排放量的计算。本发明的有益效果是：本发明方法能有效降低电解水及甲烷蒸汽重整制氢环节的碳排放。
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公开(公告)号：CN117198067A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311290951.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G08G1/065 , G08G1/01 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种预测质量为导向的交通流区间量化方法，本发明涉及智能交通系统预测领域，包括以下步骤：S1：以区间预测的质量为目标建立量化交通流的区间损失函数方法；S2：通过深度学习方法构建交通流量化模型；S3：通过极端梯度增加模型对交通流的信息特征做特征选择；S4：结合S1所得的区间分数函数、S2所得的深度学习模型和S3所得的重要特征确定最终的交通流量化模型。本发明采用上述的一种预测质量为导向的交通流区间量化方法，通过将深度学习理论引进交通流预测偏差量化中，研究深度学习方法以及区间预测函数理论在长期多步交通流预测问题中的应用，增强智能交通系统对交通流量化的性能，对智能交通系统的发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117375037A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311663854.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，属于移动储能系统调度技术领域，包括以下步骤：S1、基于预测数据生成配电网的日前调度方案；S2、基于电压灵敏度分析获取日前调度方案中配电网节点电压的概率分布；S3、考虑每个节点的电压越限概率、每辆移动储能系统都的荷电状态以及移动储能系统到对应点所需的时间，筛选出未来24小时的移动储能系统的总路线；S4、基于交通流数据，构建移动储能系统最优路径导航模型；S5、基于实时负荷状况，构建移动储能系统的最优功率出力生成模型。本发明采用上述的一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，可减少移动储能系统的出行时间，合理安排移动储能系统的目的地。
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公开(公告)号：CN116405333B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310681248.8
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，属于电力系统恢复与控制技术领域，包括建立多种类型的虚假数据注入攻击模型，该模型中包含SCADA和PMU的混合数据，由目标函数和约束条件构成，设定多种不同的攻击情形以模拟不同电网客户端的隐私数据；然后对得到的多个电网客户端的本地数据进行协同训练，构造出具有通用检测功能的入侵检测器，本发明采用上述步骤的一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，克服已有攻击检测方法的不足之处，用联邦学习框架对多个客户端间的数据进行协同训练，保护不同客户端间的数据的同时，解决样本数据量不足导致的低准确率问题，最终生成可实时更新的高准确率通用检测模型。
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公开(公告)号：CN119807720A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510300821.5
申请日：2025-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/213 , G06N3/0442 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于扩展长短时记忆神经网络的海上风电功率预测方法，涉及可再生能源预测技术领域，包括以下步骤：S1、从原始风电数据中提取趋势性和季节性成分；S2、通过构建扩展长短时记忆神经网络对提取的趋势性和季节性成分进行预测；S3、集成不同组合下的扩展长短时记忆神经网络预测结果，得到最终的风电功率预测值。本发明采用上述基于扩展长短时记忆神经网络的海上风电功率预测方法，通过提取趋势性和季节性成分，结合扩展长短时记忆神经网络的高效建模能力，显著提升了风电功率预测的精度和稳定性，为电力系统调度提供可靠支持，降低风电波动对电网的影响，具有重要工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118920548A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411143601.8
申请日：2024-08-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/32 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种移动储能系统路线规划方法、系统及设备，首先基于配电网的日前发电机出力方案，计算配电网节点电压幅值的最大偏移量，得到电压最大偏差值；接着根据电压最大偏差值，同时考虑移动储能系统的电池电量以及移动储能系统在执行任务时的时间成本，规划移动储能系统的行驶路线；然后根据行驶路线，采用滚动优化，对移动储能系统进行点对点调度，得到移动储能系统的调度结果；最后根据调度结果，以移动储能系统最小化电压波动为目标，计算移动储能系统需要承担的任务。本申请的方法基于最大电压偏差估计对移动储能系统路线进行规划，降低了配电网节点的电压偏差，改善预测不确定性带来的不稳定影响，提高了移动储能系统的任务执行效率。
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公开(公告)号：CN117375037B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311663854.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，属于移动储能系统调度技术领域，包括以下步骤：S1、基于预测数据生成配电网的日前调度方案；S2、基于电压灵敏度分析获取日前调度方案中配电网节点电压的概率分布；S3、考虑每个节点的电压越限概率、每辆移动储能系统都的荷电状态以及移动储能系统到对应点所需的时间，筛选出未来24小时的移动储能系统的总路线；S4、基于交通流数据，构建移动储能系统最优路径导航模型；S5、基于实时负荷状况，构建移动储能系统的最优功率出力生成模型。本发明采用上述的一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，可减少移动储能系统的出行时间，合理安排移动储能系统的目的地。
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公开(公告)号：CN116405333A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310681248.8
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，属于电力系统恢复与控制技术领域，包括建立多种类型的虚假数据注入攻击模型，该模型中包含SCADA和PMU的混合数据，由目标函数和约束条件构成，设定多种不同的攻击情形以模拟不同电网客户端的隐私数据；然后对得到的多个电网客户端的本地数据进行协同训练，构造出具有通用检测功能的入侵检测器，本发明采用上述步骤的一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，克服已有攻击检测方法的不足之处，用联邦学习框架对多个客户端间的数据进行协同训练，保护不同客户端间的数据的同时，解决样本数据量不足导致的低准确率问题，最终生成可实时更新的高准确率通用检测模型。
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公开(公告)号：CN114819334B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210434029.5
申请日：2022-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , B60L53/00 , B60L53/62 , B60L53/63 , B60L53/64 , F24F11/46 , F24F11/47 , F24F11/64 , F24F11/88 , F24F11/74
Abstract: 本发明提供了一种公共建筑优化运行方法，包括如下步骤：步骤S1：获取计算所需的相关数据；步骤S2：建立多目标的公共建筑经济优化运行模型；步骤S3：对步骤S2的公共建筑经济优化运行模型进行优化求解，确定输出最优的结果。本发明的有益效果是:利用公共建筑自身所具有的储热特性，在满足公共建筑环境温度舒适性的前提下，对暖通系统风扇输出流量进行控制，提供电力调度灵活性。与此同时，通过对清算市场价格的控制，实现对电动汽车充电功率的间接控制，减小电动汽车充电不确定性对公共建筑运行稳定性的影响。同时通过对输出结果进行滚动优化，提高风电利用率，节省高额的储能设备投资成本。
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公开(公告)号：CN116307524A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310123726.3
申请日：2023-02-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q30/0204 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改善动态用户均衡的电动汽车充电站选址规划方法，在求解交通流时考虑电动汽车车主出行时产生的碳排放成本，包括步骤：S1、采用DBSCAN以及Wasserstein距离通过历史数据生成代表性场景以处理不确定性因素；S2、采用考虑车主碳排放成本的IDUE模型求出交通流；S3、构建考虑出行时间成本、充电时间成本、碳排放成本、建设成本、出行失败成本以及运行成本的综合成本函数数学模型，得到每个场景的规划方案；S4、评估出最终的最具稳健性的电动汽车充电站建设规划方案。本发明采用上述一种基于改善动态用户均衡的电动汽车充电站选址规划方法，可减少车主的出行时间，减少碳排放量，减轻充电站对电力系统稳定性的影响，合理规划电动汽车充电站位置。
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