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公开(公告)号：CN118868005A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410701580.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 天津大学 , 华中科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/46 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N5/01 , F25B29/00
Abstract: 本申请属于一种调度方法，针对现有微电网最优经济化方法存在未综合考虑不同类型负荷及其特点，无法满足供需相互改善的技术问题，提供一种微电网经济调度方法及相关装置，通过向经济运行模型中输入微电网分布式能源运行特性参数和微电网综合运行成本参数，得到综合运行成本最低且信息增益最大定的调度结果，其中，本申请提出的经济运行模型中包括了拒识代价优化的代价敏感强化学习算法和决策树算法，建立了由代价敏感学习优化的决策树算法，可以采用节点的代价函数作为选择分裂属性的标准，构造同时具有误分类代价和测试代价的决策树，提高分类准确性，并能有效避免决策树的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN118783397A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410701562.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 天津大学 , 华中科技大学
Abstract: 本申请属于一种重构方法，针对现有微电网网络重构时采用的元启发技术，结果不可信的技术问题，提供一种微电网网络重构方法及相关装置，将微电网负载输入至重构优化算法，得到重构后的最优开关，其中，重构优化算法获取时，通过构建微电网关联的数学模型，并采用联想记忆优化算法网络结构对数学模型进行求解，基于数学模型的目标函数，并结合联想记忆优化算法网络结构的优势，使本申请的重构方法，能够以稳定准确的状态输出最优开关，完成微电网网络重构。且本申请依托智能算法，能够快速高效的完成重构，兼顾效果和效率。
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公开(公告)号：CN118920596A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410853309.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 天津大学
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/094 , H02J3/32 , H02J3/48 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种知‑智融合协同的微电网群两阶段主动应急自愈学习方法，包括以下步骤：步骤S1提出一种深度融合神经网络自主辨识算法；步骤S2，利用历史数据形成微电网不确定性先验知识；步骤S3，数据知识融合驱动，形成分布式电源出力、储能充放电功率与负荷波动的随机性的不确定性动态参数的事故动态知识库；步骤S4，形成多智能体能量管理系统；步骤S5，基于势博弈理论和神经网络联想记忆，提出一种网络重构算法，并将该算法与S4提出的多智能体能量管理系统交互协作，共同构成多智能体群智协同网络重构框架，最终完成完成微电网应急自愈学习。本发明能够实现知‑智融合协同的网络精准快速重构恢复。
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公开(公告)号：CN119357740A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411377439.6
申请日：2024-09-30
Applicant: 天津大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06F18/21 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种面向数据缺失与类不平衡的集成窃电检测方法，包括以下步骤：步骤S1：利用TimeGAN时序重构能力恢复缺失数据，即填充正常用户和窃电用户数据；步骤S2：引入了类内不平衡的概念，开发条件时序生成对抗网络CTimeGAN来合成窃电样本，增强窃电样本数据；步骤S3：经过步骤S1数据填充和步骤S2数据增强后的窃电样本数据将作为窃电检测器的输入进行优化，从而得到最优配置的Stacking集成窃电检测器；步骤S4：将步骤S1和步骤S2处理后的原始数据输入到基于双层启发式优化配置后的Stacking集成窃电检测器中，得到正常用户和窃电用户的分类结果。本发明能够解决数据不完备和窃电样本匮乏情况下窃电检测精度低的难题。
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