公开(公告)号：CN117710149A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311738768.4

申请日：2023-12-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 袁崇硕 ,  林小杰 ,  钟崴

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/067 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的综合能源系统优化控制方法，包括如下步骤：S1，构建光‑电‑热‑气综合能源系统优化控制模型；S2，基于综合能源系统网络拓扑结构生成节点连接关系矩阵；S3，构建物理信息融合的深度图神经网络模型；S4，构建所述物理信息融合的深度图神经网络模型的损失函数；S5，根据历史运行数据训练物理信息神经网络模型并用于系统优化控制。本发明依托光‑电‑热‑气综合能源系统优化控制模型，通过综合残差、优化目标与各类约束条件，基于数据驱动与物理建模并行的方式实现综合能源系统状态的优化控制，有效应对可再生能源的不确定性和突发意外情况对能源系统带来的影响，保障综合能源系统的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117592235A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311591713.5

申请日：2023-11-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 袁崇硕 ,  林小杰 ,  钟崴

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/06 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F111/04 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明涉及一种基于物理信息神经网络的综合能源系统状态估计方法。该方法包括以下步骤：S1，分别建立热网和天然气网络节点和支路模型、电力网络潮流模型以及能源耦合设备模型；S2，构建综合能源系统拓扑结构，结合步骤S1的建模结果，得到综合能源系统模型；S3，根据综合能源系统模型搭建物理信息神经网络模型；S4，完善物理信息神经网络模型的损失函数；S5，利用历史运行数据训练物理信息神经网络模型，基于训练好的物理信息神经网络模型估计综合能源系统运行状态。本发明依托综合能源系统稳态模型进行基于物理信息神经网络的联合建模，通过综合残差与各类约束方程失配量，可实现综合能源系统状态的精确估计。