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公开(公告)号：CN119863140A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411940044.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及综合能源技术领域，提供了一种基于小样本学习的源荷价多任务中长期预测方法及系统。该方法包括，获取短期内的目标数据集和源域大数据集，其中，目标数据集和源域大数据集均包括交易电量、新能源发电量、电力交易价格以及天气数据；采用源域大数据集训练预测模型，将已训练的预测模型迁移到目标数据集进行二次训练，采用二次训练的预测模型对增强的目标数据集进行预测，得到源荷价中长期预测结果。针对电力交易数据量少的问题，本发明利用迁移学习和数据增强，结合其它电力市场交易数据，实现目标电力市场的源荷价中长期预测。
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公开(公告)号：CN113591982B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202110871557.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于建筑用冷水机组技术领域，提供了一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统。该方法包括，根据输入场景构建输入样本集，并指定每个输入样本相关的真实数据信息；基于输入样本集，采用故障检测与诊断算法，得到故障检测和故障诊断输出；将每个输入样本对应的故障检测和故障诊断输出与该输入样本相关的真实数据信息进行比较，得到的评估结果用于故障检测与诊断算法性能指标的评估。
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公开(公告)号：CN119149963A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648822.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种建筑空调系统负荷预测方法、装置、介质和设备，涉及计算机技术领域。先获取建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷历史时序数据和对应历史时段的负荷影响数据作为样本数据，再基于双向时间卷积网络改进得到双向空间卷积网络，在双向空间卷积网络和双向长短期记忆网络形成的并行结构后串接交叉注意力模块，构建预测模型，之后通过样本数据对预测模型进行训练，并通过冠豪猪优化算法对超参数进行寻优，得到建筑空调系统负荷预测模型，最后通过建筑空调系统负荷预测模型基于待预测数据对建筑空调系统中各空调在目标时刻的冷负荷进行预测。本发明提高了建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN117895510B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410288131.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于电网调峰技术领域，为了解决现有无法真实地反映电动汽车群体的行为，从而给电网调峰带来较大影响的问题，提出了基于聚合商模式下电动汽车集群参与电网调峰方法及系统，以电动汽车集群调度功率与电网负荷之间的均方差最小为目标构建目标函数；根据聚合商下可调度电动汽车集群的反向供电能力，用户意愿度，以及区域内电动汽车集群可调度潜力建立电动汽车侧约束条件；根据聚合商下可调度电动汽车集群的集群规模，以及削峰量建立聚合商侧约束；进而对目标函数进行求解，得到调峰方案，满足了电动汽车集群的调控要求，充分考虑了电动汽车的特点，最大程度地发挥了其潜力，减少对电网的影响。
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公开(公告)号：CN117455210A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311798433.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种综合能源系统调度方法、系统、介质及设备，其属于综合能源系统调度优化技术领域，所述方案通过安装能源集线器，在为综合能源系统供能的基础上实现电、气、热能源间的转化，解决传统综合能源系统能源间耦合性较差的问题；通过加入阶梯式碳交易机制，采用价格激励限制系统高碳排机组出力，有利于系统低碳运行；在综合能源系统内加入考虑电价‑电量、气价‑气量自弹性价格及气量‑电价、电量‑气价交叉弹性价格的实时价格型需求响应机制，有利于各类负荷的削峰填谷且能够使综合能源系统更加经济运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112727557B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202011583183.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明提供一种节能型有机朗肯循环系统，属于有机朗肯循环系统技术领域，包括膨胀机的出口连接冷凝器的入口，冷凝器的出口连接工质泵的入口，工质泵的出口连接蒸发器的入口，蒸发器的出口连接膨胀机的入口；膨胀机的驱动端连接能量转换一体机，能量转换一体机的驱动端连接工质泵；在开机启动时，能量转换一体机驱动工质泵；当蒸发器内的有机工质蒸汽进入膨胀机后，膨胀机驱动能量转换一体机产生电能。本发明膨胀机的叶轮与一体机的外转子相连，工质泵的叶轮与内转子相连，膨胀机和工质泵可以以不同的转速转动，不需要变速系统使膨胀机和工质泵达到相同的转速，减少了变速系统的机械摩擦损失，减少了能量转换过程，提高了能量利用率，降低了能耗。
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公开(公告)号：CN119149963B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411648822.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种建筑空调系统负荷预测方法、装置、介质和设备，涉及计算机技术领域。先获取建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷历史时序数据和对应历史时段的负荷影响数据作为样本数据，再基于双向时间卷积网络改进得到双向空间卷积网络，在双向空间卷积网络和双向长短期记忆网络形成的并行结构后串接交叉注意力模块，构建预测模型，之后通过样本数据对预测模型进行训练，并通过冠豪猪优化算法对超参数进行寻优，得到建筑空调系统负荷预测模型，最后通过建筑空调系统负荷预测模型基于待预测数据对建筑空调系统中各空调在目标时刻的冷负荷进行预测。本发明提高了建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN119273064A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411318614.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供了一种考虑用户满意度的综合能源系统优化调度方法及系统，涉及环保能源优化调度技术领域，包括：获取设定步长的用户历史负荷数据，对其预处理得到用户日负荷曲线；对所述用户日负荷曲线进行聚类，并根据设定的评价指标寻找最优值，获取用户典型用能模式；根据日前负荷预测结果，基于皮尔逊系数结合所述用户典型用能模式对用户满意度进行量化；构建用户用能设备的优化调度模型，将用户满意度和最小经济花费作为优化目标，利用Q‑learning求解优化调度模型，获取日前调度结果，执行日前调度计划。本公开根据用户满意度系数定制合理的调度方案，从而在兼顾系统经济性的同时，提高系统优化调度方案的适应性。
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公开(公告)号：CN117895510A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288131.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于电网调峰技术领域，为了解决现有无法真实地反映电动汽车群体的行为，从而给电网调峰带来较大影响的问题，提出了基于聚合商模式下电动汽车集群参与电网调峰方法及系统，以电动汽车集群调度功率与电网负荷之间的均方差最小为目标构建目标函数；根据聚合商下可调度电动汽车集群的反向供电能力，用户意愿度，以及区域内电动汽车集群可调度潜力建立电动汽车侧约束条件；根据聚合商下可调度电动汽车集群的集群规模，以及削峰量建立聚合商侧约束；进而对目标函数进行求解，得到调峰方案，满足了电动汽车集群的调控要求，充分考虑了电动汽车的特点，最大程度地发挥了其潜力，减少对电网的影响。
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公开(公告)号：CN117709556A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410166026.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种光伏发电短期预测方法、系统、介质及设备，其属于光伏预测技术领域，所述方案采用改进的奇异谱分解将光伏的历史数据分解成趋势项、周期项，随后引入连续均方差方法将周期项分为低频项与高频项，考虑到周期项中存在大量的噪声干扰，采用经验模态分解方法对其进行去噪处理；通过上述设置能够有效提取光伏发电历史数据中的有用信息，并有效滤除历史数据中存在的不规则部分和噪声；同时，通过采用空洞因果卷积与堆叠LSTM网络分别对历史数据的低频分量和高频分量分别进行预测，能够对两种模型的特性进行有效利用，并基于两种预测结果相结合的方式对光伏发电进行短期预测，避免单一模型存在的缺陷，有效提高预测的精确度。
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