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公开(公告)号：CN114336605B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111644893.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种柔性电氢制储注一体站容量配置方法及系统，获取柔性电氢制储注一体站容量配置的相关信息；基于获取的相关信息，利用K‑means算法聚类生成柔性电氢制储注一体站容量配置所需的典型运行场景集S；基于典型运行场景集S，在容量配置‑运行校验一体化框架下，以最小化水平年内总成本为目标，构建柔性电氢制储注一体站容量配置模型；求解柔性电氢制储注一体站容量配置模型，得到风力发电系统、光伏发电系统、电储能系统、电解槽、储氢罐和加氢机的最优容量配置方案，实现柔性电氢制储注一体站容量配置。本发明能够有效提高站内设备容量配置的经济性与灵活性。
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公开(公告)号：CN114357758A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111648829.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J15/00 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种电氢制储注一体站选址定容方法及系统，获取电氢制储注一体站选址定容用参数；利用拉丁超立方抽样方法抽取若干原始运行场景；利用K‑means算法进行原始运行场景聚类，生成适用于电氢制储注一体站选址定容决策的典型运行场景集S；在选址定容‑运行校验一体化决策框架下，构建电氢制储注一体站优化规划模型；求解电氢制储注一体站优化规划模型，得到电氢制储注一体站经济性最优的选址定容方案。本发明有效提高电氢制储注一体站选址定容方案的经济性与多场景适应性，为实际工程中的电氢制储注一体站的优化规划提供切实有效的技术路线。
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公开(公告)号：CN114336605A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111644893.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 西安交通大学 , 四川数字经济产业发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种柔性电氢制储注一体站容量配置方法及系统，获取柔性电氢制储注一体站容量配置的相关信息；基于获取的相关信息，利用K‑means算法聚类生成柔性电氢制储注一体站容量配置所需的典型运行场景集S；基于典型运行场景集S，在容量配置‑运行校验一体化框架下，以最小化水平年内总成本为目标，构建柔性电氢制储注一体站容量配置模型；求解柔性电氢制储注一体站容量配置模型，得到风力发电系统、光伏发电系统、电储能系统、电解槽、储氢罐和加氢机的最优容量配置方案，实现柔性电氢制储注一体站容量配置。本发明能够有效提高站内设备容量配置的经济性与灵活性。
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公开(公告)号：CN114971030B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210603120.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H02J3/38 , F03D9/00 , F03D9/11 , F03D9/18 , F24H1/00 , F25B30/00 , F28D20/00
Abstract: 本发明公开了一种卡诺电池水循环能源系统及其规划方法、装置，该方法收集用户的需求数据、设备参数及环境参数，构建系统样本参数集；根据系统样本参数集建立卡诺电池水循环能源系统数学模型，生成多种情景树并进行场景约简，求解得到系统最优配置参数集。本发明对系统规划过程中各设备水循环过程多能耦合特性进行建模，充分反映系统供‑储‑需多设备、多管道、多能源转化之间的小时级多能耦合动态机制，实现了卡诺电池水循环能源系统小时级动态温度和流量的精确规划设计，在降低系统投资和运行成本的同时提高系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117807674A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311847587.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于序优化的基站机房设备布局设计方法及系统，属于通信系统基站节能技术领域，所述方法以整站布局作为主要优化对象，结合机房设备的实际摆放约束和设备参数生成搜索空间，并对改搜索空间进行逐步筛选，得到最终的机房布局规划。本发明使用序优化方法结合基于机器学习的温度分布预测模型和CFD仿真模型实现了在超大样本空间中选择出足够好的设计，既解决了纯物理模型构建及解析困难的问题，同时避免了对超大样本逐个使用CFD仿真建模需要充足先验知识且迭代CFD解的计算成本较高的问题，能够快速且高效的获得足够优的机房布局设计方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487625B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011323688.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于信息物理融合的建筑能源系统及其优化方法和装置，该系统供能端包括配电网系统、新能源系统、自治发电系统和储电、储冷系统；需求侧包括建筑内房间电需求、冷需求和HVAC用电需求。本发明在信息物理融合的框架下，将数据驱动与机理驱动相结合，把建筑能源系统供需两侧进行了联合调度，消纳了可再生能源和用户电、冷需求的随机性和不确定性，显著提高系统效率的同时达到了节能减排、降低系统运行成本的目的。同时针对大规模复杂问题，首先对其进行解耦拆分后利用迭代算法获得系统可行解，提高了求解效率。
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公开(公告)号：CN116526456A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310478266.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于B/S架构的电能路由器智能化集中控制方法及系统，方法包括：根据电能路由器物理系统建立以最低系统成本为目标的日前优化调度模型；将日前优化调度模型输入基于B/S架构建立的智能集中控制系统，并通过长短期记忆神经网络预测未来T时间内的负荷数据，确定日前优化调度模型的约束条件；通过NSGA‑III算法求解日前优化调度模型，输出电能路由器最优功率潮流控制方案。本发明能够提供电能路由器系统的日前优化调度方案，基于B/S架构建立的智能集中控制系统的兼容性好，可以集成到更大的综合控制平台，能够实现对系统负荷功率的精准预测及对多目标函数优化模型的高效求解，在目标函数维数较高时仍有较好性能的优化效果。
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公开(公告)号：CN116128355A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310071952.1
申请日：2023-01-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种区域综合能源系统评估方法、系统及存储介质，包括：构建区域综合能源系统的各项评价指标；其中，所述评价指标包括：低碳环保性指标、社会性指标、能源利用性指标和管控性指标；利用主客观赋权法确定每一所述评价指标的组合权重；利用每一所述组合权重，构建所述区域综合能源系统的加权规范化矩阵；利用所述加权规范化矩阵，通过TOPSIS法得到每一评价对象的初始评价结果；其中，所述评价对象为所述区域综合能源系统的历史运行策略；基于所述初始评价结果，通过秩和比法得到每一所述评价对象的最终评价结果。采用本发明实施例能够对区域综合能源系统进行全面、综合性的评估，为区域能源系统的运行优化提供参考依据。
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公开(公告)号：CN113325762B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110574472.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种智能建筑个性化用能控制方法、系统、装置和设备，所述系统包括数据采集模块，特征提取模块，需求感知模块，优化控制四个模块；本发明能够获取环境信息和用户信息，提取关键特征，实时预测当前时刻用户的个性化热舒适度需求和照明需求，并针对此进行个性化用能控制，并进行了空调能效分析调节。本发明系统，实现简单，计算复杂度低，对个体针对性强，预测准确度高，不依赖于种类繁杂的传感器，可根据应用场景选取不同的机器学习算法，具有实际应用的优势，建立了用户的个性化热舒适度动态感知模型，估计和更新用户对环境舒适度的需求，针对空调系统进行了单独优化。
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公开(公告)号：CN115983492A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310077623.8
申请日：2023-01-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种含氢多能源系统运行碳排放优化决策方法、系统及介质，包括：获取含氢多能源系统的历史用能消耗数据；利用历史用能消耗数据，采用隐马尔可夫算法，对用能需求数据进行预测；基于预测得到的用能需求数据，建立含氢多能源系统的碳排放决策优化模型；利用通过人工蜂鸟算法和基于VAEA的矢量角选择策略改进过的非支配排序遗传算法求解碳排放决策优化模型，得到含氢多能源系统的最终运行碳排放优化决策。采用本发明实施例能够通过对用能需求数据进行实时动态滚动的预测，将动态数据与静态数据相结合，实现含氢多能源系统的优化运行调度，从而有效实现含氢多能源系统的低碳及可靠运行。
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