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公开(公告)号：CN112290536B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011010326.4
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于近端策略优化的电‑热综合能源系统在线调度方法，针对风能的间歇性、实时电力市场的随机性以及用户负载的不确定性，构建电‑热综合能源系统的实时运行成本模型；然后采用深度强化学习方法，将动态能量转换问题转化为离散有限马尔科夫决策过程，并采用近似策略优化算法来求解决策问题，这样系统运营商可以通过在线学习从而自适应地确定风电转化率，也解决了用户负荷需求的不确定性、实时电价的灵活性和风力发电的不确定性，实现电‑热综合能源系统收益最大化。
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公开(公告)号：CN118693790A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410612915.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 电子科技大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
Inventor： 刘纯 , 胡维昊 , 赵钧 , 曹迪 , 礼晓飞 , 李驰 , 张真 , 程鸣 , 孙新武 , 张金平 , 李湃 , 王帅 , 桑桢城 , 孟娜 , 郭琳润 , 韩培东 , 李东升 , 杨军 , 鲜文军 , 赵世昌
Abstract: 本发明提供了一种基于安全强化学习的新能源消纳能力快速评估方法和系统，包括：从新能源消纳场景集中获取的待评估的新能源消纳场景的新能源出力数据和电力系统运行数据作为待评估的新能源消纳场景的状态量；基于待评估的新能源消纳场景的状态量，利用代价柔性动作‑评价策略模型，得到所述状态量对应的动作量；基于状态量对应的动作量，确定所述新能源消纳场景的机组组合；基于新能源消纳场景的机组组合，计算新能源消纳场景的消纳率，并对新能源消纳场景的消纳能力进行评估；本发明利用新能源出力数据和电力系统运行过程中产生的数据，有利于缩短计算时间，并在保证新型电力系统安全运行的情况下，准确的评估新能源消纳场景下的消纳能力。
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公开(公告)号：CN117973441A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410106290.1
申请日：2024-01-24
Applicant: 电子科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯平均迁移学习的风电场输出功率预测方法，首先利用时间卷积网络建立已建风电场的WPF、WPE模型，在此基础上，利用贝叶斯平均迁移学习方法对已建风电场的WPF、WPE模型进行迁移学习，将现有的多个已建风电场进行聚合并生成新建风电场的风电功率预测模型，这样可以在花费较低训练成本的前提下利用极其有限的新建风电场数据构建一个高性能的风电功率预测模型，能够高精度地捕获新建风电场的风电输出功率，并有效地量化新建风电场的不确定性。
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公开(公告)号：CN112290535A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011008104.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度确定性梯度策略的电‑天然气综合能源系统在线调度方法，针对风电的间歇性以及实时电力和天然气市场的随机性性等双重不确定性，同时考虑电力系统净负荷波动与系统的经济收益，采用深度强化学习方法，将电‑天然气综合能源系统的实时收益模型求解过程转换为有限的马尔科夫决策过程，并采用深度确定性梯度策略(DDPG)算法来解决决策问题；由于电‑天然气综合能源系统的优化运行考虑了净负荷波动，使风电平滑接入电网，因此电‑天然气综合能源系统具有较高的稳定性和经济性。
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公开(公告)号：CN112290536A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011010326.4
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于近端策略优化的电‑热综合能源系统在线调度方法，针对风能的间歇性、实时电力市场的随机性以及用户负载的不确定性，构建电‑热综合能源系统的实时运行成本模型；然后采用深度强化学习方法，将动态能量转换问题转化为离散有限马尔科夫决策过程，并采用近似策略优化算法来求解决策问题，这样系统运营商可以通过在线学习从而自适应地确定风电转化率，也解决了用户负荷需求的不确定性、实时电价的灵活性和风力发电的不确定性，实现电‑热综合能源系统收益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118837654B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410901122.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供了一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，属于电力非接触测量技术领域，包括以下步骤：S1、测量非侵入式电压；S2、测量非侵入式电流；S3、基于功率特征模型方法识别运行状态；S4、对生产设备、治污设备进行匹配性评估。本发明采用上述的一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，能够分析计算出设备的实时功率数据，有效识别设备是否处于待机、故障或治污不匹配等状态，进而对设备运行状态进行全面评估。解决了传统监测技术在实时性、安全性和准确性方面的不足，有助于消除工业生产中的潜在风险和环境影响，推动工业生产的智能化和绿色化发展。
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公开(公告)号：CN119482352A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411305002.1
申请日：2024-09-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/48 , G06F30/27 , G06F18/231 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式光伏不确定性的配电网等值建模及模型调用方法，首先采集配电网区域内光伏出力历史预测值和实际值并计算预测误差；然后根据预测时间和预测值大小对预测误差进行聚类，并计算各聚类结果的概率密度分布；建立配电网的等值模型确定待辨识的参数，接着采集配电网电气量测值对等值模型参数辨识；最后调用等值模型预测配电网中分布式光伏出力。
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公开(公告)号：CN118837654A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410901122.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供了一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，属于电力非接触测量技术领域，包括以下步骤：S1、测量非侵入式电压；S2、测量非侵入式电流；S3、基于功率特征模型方法识别运行状态；S4、对生产设备、治污设备进行匹配性评估。本发明采用上述的一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，能够分析计算出设备的实时功率数据，有效识别设备是否处于待机、故障或治污不匹配等状态，进而对设备运行状态进行全面评估。解决了传统监测技术在实时性、安全性和准确性方面的不足，有助于消除工业生产中的潜在风险和环境影响，推动工业生产的智能化和绿色化发展。
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公开(公告)号：CN118779680A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410746381.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/23213 , G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码自编码器的电力电子逆变装置故障识别方法，获取电力电子逆变装置在正常状态和不同故障状态下的若干电气信号样本并标注其故障标签，对每个电气信号样本进行分块并进行掩码处理得到掩码电气信号，将掩码电气信号作为输入、原始电气信号样本作为期望输出对掩码自编码器进行训练，采用训练好的编码器提取每个电气信号样本的特征，然后采用聚类算法得到每个故障状态的聚类中心，当需要对电子电气逆变装置进行故障识别时，采集测试电气信号并采用训练好的编码器提取其特征，计算特征与各个聚类中心的距离，选择距离最小值对应的故障状态作为测试电气信号的故障类别。本发明通过掩码自编码器实现了对电气信号的高效故障识别。
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公开(公告)号：CN118449131A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410544745.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及配电网韧性恢复技术领域，具体公开了一种基于数据驱动的多移动应急电源韧性优化调度方法，具体包括以下步骤：首先，对优化问题进行数学建模，构建多级负荷减载代理模型，基于最小二乘法支持向量机回归算法训练多级负荷减载代理模型；而后构建基于多智能体深度强化学习的优化决策模型，将多MPS参与的协同优化问题转化为部分可观测马尔可夫过程，将代理模型嵌入其中，以精确估计智能体在训练过程中的奖励值，最后，通过集中式训练‑分布式执行的框架对MASAC算法进行求解。本发明采用上述的一种基于数据驱动的多移动应急电源韧性优化调度方法，在保证配电网隐私性的同时，实现MPS的实时协同优化与电网拓扑变换决策，有效提升电网韧性。
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