一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法

    公开(公告)号:CN111861094A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010467058.2

    申请日:2020-05-28

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法,获取预先构建的基于安全性的配电网运行态势评价指标体系中的各项评价指标的参数值;利用效用理论,对评价指标进行处理,确定评价指标关于各评价等级的置信分布;根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值;根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值;根据主观权重值和客观权重值,利用卡方距离实现评价指标组合赋权,确定评价指标的最终融合权重;利用ER解析算法,对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理,确定配电网安全性评价结果。优点:避免了单一方法确定权重时候存在片面性,可以更合理有效地确定配电网安全性各评价指标的权重,确保了评估结果的准确性。

    异构变频空调集群的基于事件触发机制的分布式调控策略

    公开(公告)号:CN118972426A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411006002.1

    申请日:2024-07-25

    摘要: 本发明公开了一种异构变频空调集群的基于事件触发机制的分布式调控策略,构建了一个基于需求响应的多层控制架构,综合考虑了调度目标、用户感受、通信资源等因素。本发明设计了计算空调调度能力的策略并确定了基于调度能力的功率分配原则,避免了资源分配不均现象;制定了分布式控制协议,在达到调度目标功率的前提下实现用户舒适度共享,还确保室内温度不会超过用户容忍范围,引入事件触发机制,使调度能够在规定的时间内完成,有效减少了空调实际数量所带来的通信负担,提高了通信效率。

    一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统

    公开(公告)号:CN115017584B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202210631141.8

    申请日:2022-06-06

    摘要: 本发明公开了一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统,包括:获取商业建筑HVAC控制模型;将HVAC控制模型设计为与风阀控制和区域供风速率控制相关的马尔可夫博弈问题;采用多智能体注意力进化深度强化学习算法并行求解马尔可夫博弈问题,得到多组多智能体群的最优控制策略;对不同种群的最优控制策略进行重组并将其作为规模更大的多智能体群的初始策略;重复求解规模更大的马尔可夫博弈问题直到种群规模与风阀数量与区域数量之和相等,最终得到HVAC系统的最优控制策略;将训练得到的HVAC最优控制策略部署到实际系统进行在线控制。相比现有方法,本发明可在维持高舒适性的同时显著降低能量成本。

    一种求解基因芯片图像分割的Memetic方法

    公开(公告)号:CN114596438B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202210237176.3

    申请日:2022-03-10

    发明人: 赖向京 龚玮 岳东

    摘要: 一种求解基因芯片图像分割的Memetic方法,该方法主要由四个部分组成,它们分别是:种群初始化,即随机生成p个初始解并由此构成一个初始种群;用k‑means算法作为局部优化方法;一个用来产生后代解的交叉算子;一个基于种群多样性的种群更新方法。通过利用一种新的交叉算子和基于多样性的种群更新策略,本方法增强了全局搜索能力,克服了使用传统k‑means算法易陷入局部最优解的缺点,这在很大程度上提高了基因芯片图像分割结果的准确度和效率,有利于处理大规模的基因芯片图像分割。

    基于深度强化学习的微电网能源系统的多目标安全优化方法

    公开(公告)号:CN114897266B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202210662643.7

    申请日:2022-06-13

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 H02J3/00

    摘要: 本发明是一种基于深度强化学习的微电网能源系统的多目标安全优化方法,包括步骤1:建立多目标优化模型;步骤2:将多目标优化模型分解成一组标量子问题,通过粒子群优化算法基于边界交叉法的替换策略在其子种群中进行优化;步骤3:运用强化学习中深度确定性策略梯度算法对PBI中惩罚因子进行训练,将子问题周围解的浓度定义为状态,将惩罚因子θ值的变化定义为动作,再将状态经不同动作策略下得出的状态和反馈组成经验元组并形成深度强化学习中DDPG算法学习所需的经验池;步骤4:通过强化学习训练出神经网络中的相关权重,从而得出最优的惩罚因子,提高PBI算法的聚合效率,通过PSO算法优化子种群推动解逼近真实的帕累托前沿。

    一种海量资源聚合的信息-物理协同的功率快速支撑方法

    公开(公告)号:CN118074241B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410477070.X

    申请日:2024-04-19

    摘要: 本发明公开一种海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑方法,包括:基于构建好的海量资源聚合的信息‑物理协同的功率快速支撑的控制架构搭建物理层和信息层;在物理层,根据海量资源聚合区域的功率调节能力实施基于调度的控制策略响应主电网的功率调节指令;在信息层,采用联合频谱调度和中继功率分配方法确定最佳的频谱与功率分配并获得受通信网络影响下各海量资源聚合区域实际的功率调节任务;其中,物理层包括主电网、控制中心及若干海量资源聚合区域,信息层采用分层双向通信网络。本发明有效挖掘利用海量分布式资源聚合调节潜力响应主电网的功率调节指令,缓解通信网络不确定的影响,有效保证海量资源聚合区域的快速有功功率支撑性能。

    一种基于图像处理和多模态数据融合的短期辐照度预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118211734B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410616821.1

    申请日:2024-05-17

    摘要: 本发明公开了太阳辐照度预测领域的一种基于图像处理和多模态数据融合的短期辐照度预测方法、装置及存储介质,所述方法包括:获取辐照度数据,将辐照度数据进行模糊处理,其中模糊后的辐照度数据包括时间信息、辐照度信息;将时间信息转换为包含太阳位置的图像层,并以太阳成像中心坐标为中心、半径为r绘制一个圆形区域,得到时间信息层图像;将正常曝光的全天空图像、欠曝光的全天空图像和时间信息层图像进行融合,并将所述融合后的图像数据输入至预构建的短期太阳辐照度预测模型中,输出短期辐照度预测值,并对输出的预测值去模糊化处理,得到实际的短期辐照度预测值。本发明应用于全球水平辐射的预测,能够提升全球水平辐射的准确性和稳定性。

    CAN网络多节点通信时数据并发的处理方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN115685817B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202211264560.9

    申请日:2022-10-17

    IPC分类号: G05B19/042

    摘要: 本发明公开了一种CAN网络多节点通信时数据并发的处理方法、装置及介质,其方法包括:根据数据种类对存储设备进行区域划分成数据存储区,数据存储区包括临时存储区和特殊存储区;当多个CAN通信节点通信出现数据并发时,则获取未能及时传输的数据;确定未能及时传输的数据的数据种类,在添加传输时间戳后将其存储在相应的临时存储区;当任一临时存储区内数据量达到临时数据量阈值时,则对各临时存储区内数据进行筛选;将各临时存储区筛选出的数据储存在相应的特殊存储区,并清空临时存储区;当CAN网络空闲时,则将特殊存储区内数据取出发送;本发明能够解决电力系统中CAN总线多节点通信的数据并发问题,从保证通信时数据的及时性和完整性。