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公开(公告)号：CN115987438A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211631563.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种预测非对称时延的PTP精确时间同步方法，测量计算非对称链路传输时延差值的精确历史数据，同时采集主从时钟之间通信的网络流量、网络速度以及网络跳数历史数据，构建基于胶囊网络的非对称链路传输时延差值预测模型，主从时钟发送PTP同步报文，基于历史数据和同步阶段采集的新数据输入胶囊网络预测模型，预测得到非对称链路传输时延差值并与同步周期内记录的时间戳共同计算主从时钟之间的时间偏差修正值，完成PTP同步修正。本发明的方法使用胶囊网络预测模型，收敛速度更快、数据特征表达能力更强、预测精确度更高，提高了PTP同步校正精度，充分考虑网络流量、网络速度和网络跳数对网络非对称时延的影响，提高非对称时延预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118449163A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410536692.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的储能一次调频功率控制方法，包括如下步骤：S1、构建储能一次调频功率控制方案；储能一次调频功率控制包括3个模块：储能一次调频出力计算模块、储能单元输出功率和SOC监测模块和储能一次调频功率分配模块；S2、将储能一次调频功率分配问题描述为马尔科夫决策问题；S3、基于DDPG算法训练马尔科夫决策模型，得到储能一次调频功率分配最优策略，实现储能一次调频功率最优控制。本发明将DDPG算法引入储能一次调频控制技术领域，可以根据系统频率变化和各储能单元运行状态决策储能出力大小，提高储能一次调频控制的可靠性和精确性。
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公开(公告)号：CN116544967A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310548569.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法，包括以下步骤：S1、随机选择不同的v、d、K进行组合，进行调频仿真得到偏差Δfmax、Δf、Δt；S2、以选择的n组v、d、K和仿真数据作为训练样本，采用胶囊网络构建预测模型，并预测v、d、K的其余组合下系统Δfmax、Δf、Δt的值；S3、得到不同v下的d、K；S4、建立v与d的映射关系、v与K的映射关系；S5、通过f1和f2得到当前v对应的最优减载系数d和下垂系数K；S6、计算风机减载功率Pdel和调频功率ΔP，计算风机调频实发功率Pref。本发明将胶囊神经网络引入风电调频优化控制上，具有训练速度快、捕捉数据内部特征效果好、预测结果精确度高等优势。
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