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公开(公告)号：CN107699915A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710864571.3
申请日：2017-09-22
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02P20/129 , C25B3/00 , C07C1/0405 , C07C2523/745 , C10G2/332 , C10L1/02 , C25B9/00 , C07C9/04 , C07C11/04
Abstract: 本发明公开了一种温度自维持二氧化碳和水蒸汽共电解装置及其应用方法，所述装置包括反应釜、反应釜内置的燃料极腔室和管式固体氧化物电解池、所述燃料极腔室与管式固体氧化物电解池密封相连，所述管式固体氧化物电解池的外侧设置空气极腔室，所述反应釜内围绕着燃料极腔室和管式固体氧化物电解池四周布置环形保温材料。所述方法包括(1)将保护气内从室温逐渐加热至电解区工作温度，加热过程中将保护气循环通入反应釜内的燃料极腔室和空气极腔室；(2)空气极腔室压力稳定后，切换燃料极腔室入口气体为CO2/H2O/H2混合气体，待燃料极腔室压力稳定后，接通外电路电源；(3)通过空气极入口气体温度调控管式固体氧化物电解池化学反应区的温度，以优化燃料产率；所述空气极腔室/燃料极腔室入口流量比在10以上。
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公开(公告)号：CN102590685A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210059693.2
申请日：2012-03-08
Applicant: 清华大学 , 广东电网公司佛山供电局
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种配电网电流匹配状态估计方法，属于配电网调度自动化技术领域。本发明将配电网划分成多个电流量测区域，计量系统定时采集配电网台区的负荷功率，将采集的配电网馈线根节点电压作为馈线根节点电压，将计量系统上一时刻采集的负荷有功功率和无功功率作为负荷点的有功功率和无功功率，通过匹配电流量测的计算流程，实现对配电网的状态估计。本方法保证状态估计结果完全匹配支路上的实时电流量测，可以提高配电网的状态估计质量；满足配电网状态估计快速在线计算的要求。具有相近量测精度的负荷伪量测能保证很好的状态估计精度。
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公开(公告)号：CN102590685B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210059693.2
申请日：2012-03-08
Applicant: 广东电网公司佛山供电局 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种配电网电流匹配状态估计方法，属于配电网调度自动化技术领域。本发明将配电网划分成多个电流量测区域，计量系统定时采集配电网台区的负荷功率，将采集的配电网馈线根节点电压作为馈线根节点电压，将计量系统上一时刻采集的负荷有功功率和无功功率作为负荷点的有功功率和无功功率，通过匹配电流量测的计算流程，实现对配电网的状态估计。本方法保证状态估计结果完全匹配支路上的实时电流量测，可以提高配电网的状态估计质量；满足配电网状态估计快速在线计算的要求。具有相近量测精度的负荷伪量测能保证很好的状态估计精度。
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公开(公告)号：CN117763974A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410039006.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于事件触发机制的模型训练与策略优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：初始化策略网络和动态模型，初始化重放缓冲区，并重复以下步骤：采集样本数据，并存储至重放缓冲区中；基于新增样本数据计算模型转移，并判断模型转移是否达到设定阈值；若模型转移未达到设定阈值，则不更新当前动态模型和当前策略网络，直接返回采集样本数据的步骤；若模型转移达到设定阈值，则基于新增样本数据更新当前动态模型和当前策略网络，并返回采集样本数据的步骤；直到当前策略网络达到预定性能要求，得到最佳动态模型和最佳策略网络。本发明能够改进模型驱动的强化学习系统的工作过程，提高其性能，使其更适合应对复杂任务和环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116663653A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310559043.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种实现探索与利用平衡的智能体强化学习方法和装置，包括：构建用于对经验回放池中成功经验进行学习利用的第一贝尔曼算子；构建用于探索未知状态的第二贝尔曼算子；根据第一贝尔曼算子和第二贝尔曼算子，生成探索与利用平衡的贝尔曼算子；利用探索与利用平衡的贝尔曼算子，改进动作家‑评论家算法；基于改进的动作家‑评论家算法，对智能体进行强化学习。本发明通过设计探索与利用平衡的贝尔曼算子来更加有效地解决动作家‑评论家算法中的探索利用平衡问题，从而提高了算法的样本效率和泛化性能，为真实场景的应用提供了可行的解决方案。
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公开(公告)号：CN118642354A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410216374.0
申请日：2024-02-27
Applicant: 清华大学 , 财拓云计算(上海)有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种冷源温控和能量优化的智能体离线层次化强化学习方法，包括：采集冷源系统以及冷源单元的历史运行数据，进行数据处理生成运行历史数据集；基于冷源系统，通过自动负载工作库目标从无动作的离线强化学习方法学习到状态动作价值函数，基于价值函数提取高层策略进行冷源系统的控制；基于冷源单元，通过概率动力学模型进行学习，引入判别器，将学习过程耦合纳入所述判别器的输入建立合作信息共享，确定低层策略的损失函数，建立低层策略进行冷源单元的控制；将冷源系统的高层策略与冷源单元的低层策略部署至冷却系统，对冷却系统进行在线优化控制。本发明解决了现有冷却系统优化控制数据效率低、分布偏移，高维状态空间难处理的问题。
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公开(公告)号：CN118068712A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410216525.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 清华大学 , 财拓云计算(上海)有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于模型离线规划的数据中心末端冷却系统优化控制方法，包括：获取末端冷却系统历史运行数据并进行数据处理，形成历史数据集；基于预设的图神经网络及时间反演对称性约束构建动力学模型；通过所述历史数据集对所述动力学模型进行训练，基于训练完成的动力学模型通过模型预测控制方法构建基于模型离线规划的优化模型；将所述优化模型部署至冷却系统控制环境中，进行冷却控制优化，形成控制方案。本发明解决了现有末端冷却系统难以与实际应用需求相匹配、冷却效率低的问题。
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公开(公告)号：CN117872758A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410039334.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于动态高层规划器的智能体层次化强化学习方法及系统，涉及智能体行为自主控制技术领域。所述方法包括：在当前主任务迭代次数下，根据初始化的智能体的状态和任务目标对约束优化问题进行求解得到智能体的子目标序列；根据子目标序列中各子目标对上一主任务迭代次数下低层控制器策略模型的策略和高层规划器进行更新，得到当前主任务迭代次数下低层控制器策略模型的策略和高层规划器，更新迭代次数进入下次迭代，直到达到设定主任务迭代次数。本发明可解决HRL中的非稳态性问题，使得在面对未知场景下的长周期复杂任务，智能体在运行过程中，高层规划的策略与低层控制的策略可以有效进行分工合作，并最终完成给定的任务。
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公开(公告)号：CN107699915B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201710864571.3
申请日：2017-09-22
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02P20/129
Abstract: 本发明公开了一种温度自维持二氧化碳和水蒸汽共电解装置及其应用方法，所述装置包括反应釜、反应釜内置的燃料极腔室和管式固体氧化物电解池、所述燃料极腔室与管式固体氧化物电解池密封相连，所述管式固体氧化物电解池的外侧设置空气极腔室，所述反应釜内围绕着燃料极腔室和管式固体氧化物电解池四周布置环形保温材料。所述方法包括(1)将保护气内从室温逐渐加热至电解区工作温度，加热过程中将保护气循环通入反应釜内的燃料极腔室和空气极腔室；(2)空气极腔室压力稳定后，切换燃料极腔室入口气体为CO2/H2O/H2混合气体，待燃料极腔室压力稳定后，接通外电路电源；(3)通过空气极入口气体温度调控管式固体氧化物电解池化学反应区的温度，以优化燃料产率；所述空气极腔室/燃料极腔室入口流量比在10以上。
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