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公开(公告)号：CN119577883A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411511639.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/101 , G06Q50/08 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种贡献度感知的电网交互型居民建筑协同运行优化方法，包括以下步骤：(1)分别建模电网交互型高效居民建筑在正常运行阶段的运行成本最小化问题和电网服务阶段的协同运行双层优化问题；(2)提出基于物理一致性神经网络辅助分层模型预测控制方法求解上述运行成本最小化问题；(3)提出基于物理一致性神经网络辅助分层模型预测控制引导二分搜索的分布式协同运行优化算法求解上述协同运行双层优化问题；(4)将所提协同运行优化方法部署于实际系统。与现有方法相比，本发明方法可识别每个居民建筑参与提供电网服务的贡献并为相应的经济补偿提供依据，可在维持高用户舒适性的前提下降低建筑能量成本和提升电网服务能力。
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公开(公告)号：CN119472282A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411530830.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种离网模式下含氢建筑能源系统可靠经济运行优化方法，包括以下步骤：(1)在维持室内舒适环境的前提下，建立离网模式下含氢建筑能源系统运行优化问题；(2)提出基于物理嵌入式神经网络的建筑室内环境动力学模型；(3)提出基于物理嵌入式神经网络辅助分层模型预测控制的含氢建筑能源系统运行优化方法求解上述建模问题；(4)将所提含氢建筑能源系统运行优化方法部署于实际运行系统。与现有方法相比，本发明方法考虑了电、热、冷三种能源需求下的室内用户舒适控制，可有效降低系统运行成本并提升系统可靠性。
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公开(公告)号：CN118520274A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410676510.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 青海绿能数据有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 王蔚青 , 金金 , 杨涛 , 马军军 , 李丹 , 苗轲 , 吴晓虎 , 陈佳鑫 , 甘寿成 , 郭树锋 , 奎启麟 , 胡东岗 , 朱芮娜 , 杨波 , 赵有辉 , 牛雪莹 , 陈志强 , 施涛
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于麻雀搜索算法的神经网络电极锅炉潜在故障诊断方法，涉及电极锅炉故障分析技术领域，该方法包括以下步骤：S1、采集电极锅炉运行过程中的监测数据，并整理数据格式，其中，监测数据包括历史监测数据与实时监测数据；S2、建立基于神经网络的故障诊断模型，并采用麻雀搜索算法寻找最优模型参数，聚合得到故障诊断系统模型；S3、将实时监测数据输入至故障诊断系统模型，并经过编码转换，输出电极锅炉的故障诊断结果。本发明通过采集电极锅炉系统运行样本数据，通过基于麻雀搜索算法的BP神经网络训练模型输出电极锅炉中的潜在故障类型并定位故障位置，能够避免BP神经网络易陷入局部最小值的缺陷，提高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN120046831A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411664307.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , G06F17/10 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度对抗逆向强化学习的智慧家庭能量管理方法，步骤如下：(1)建模智慧家庭能量成本最小化问题并设计对应马尔可夫决策过程的环境状态和动作；(2)基于一组随机参数历史数据和滚动生成法构造n组随机参数历史数据；(3)利用n组随机参数历史数据和最优化算法求解上述最小化问题并得到n条专家轨迹；(4)鉴别器基于专家轨迹和生成器智能体产生的轨迹训练奖励网络；在奖励网络的引导下，利用经验元组和近端策略优化算法对生成器智能体进行训练；(5)重复步骤(4)直到获得训练性能稳定的智能体策略；(6)将训练得到的智能体策略部署在实际环境中运行。相比现有方法，本发明方法可有效降低能量成本并提升用户舒适性。
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公开(公告)号：CN118739432A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410934104.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/092 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法，通过获取氢电耦合多微电网系统的历史数据；建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型；建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型的目标函数与约束条件；初始化能量管理系统智能体的运行环境；得到训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型；通过训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型得到能量管理策略；本发明能够使微电网的动作具有时间相关性，可以有效地避免产生不必要的能量管理动作，能够有效降低氢电耦合多微电网的运行成本，并提高氢电耦合多微电网的运行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118348775A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410547972.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 青海绿能数据有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 王蔚青 , 金金 , 杨涛 , 马军军 , 李丹 , 苗轲 , 吴晓虎 , 陈佳鑫 , 甘寿成 , 郭树锋 , 奎启麟 , 胡东岗 , 朱芮娜 , 杨波 , 赵有辉 , 牛雪莹 , 陈志强 , 施涛
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了基于模糊控制的电极锅炉快速频率响应控制方法及系统，涉及电力设备领域，该基于模糊控制的电极锅炉快速频率响应控制方法包括以下步骤：对电极锅炉的频率进行周期性采样，并将当前周期的采样频率与上一周期的采样频率比较生成频率差值；依据电极锅炉负荷响应特性获取电极锅炉的频率响应系数，并基于频率响应系数计算电机锅炉调频死区；判断频率差值是否在频率死区范围内，并依据判断结果自适应调整电极锅炉的控制参数，以实现电极锅炉的频率波动响应。本发明不仅能够将新能源所产生的过剩电力制热供暖，增加新能源的消纳空间，还可以快速响应高比例间歇式新能源接入电力系统频率的瞬时波动，提供快速的功率支撑。
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公开(公告)号：CN119903767A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510407482.0
申请日：2025-04-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于个性化联邦强化学习的智慧家庭能量管理方法及系统，属于智慧家庭能量管理领域，包括以下步骤：建模多个异质智慧家庭能量成本最小化问题并设计对应马尔可夫决策过程的环境状态、动作和奖励函数；N个异质智慧家庭环境的边缘端智能体在本地利用深度强化学习算法优化策略，并借助云端中心服务器进行联邦学习，获得一个训练性能稳定的预训练全局模型；对各个异质智慧家庭环境的边缘端智能体进行后训练微调，得到适用于N个异质智慧家庭环境的N种个性化能量管理策略；将微调得到的个性化能量管理策略部署在实际环境中运行，本发明可在充分保障住户热舒适性的前提下，有效降低系统能量成本。
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公开(公告)号：CN116485044B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310736549.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电网交互型高效商业建筑智能运行优化方法，包括以下步骤：在确保室内温度和空气质量在舒适范围以及满足电网服务需求的前提下，将电网交互型商业建筑运行成本最小化问题建模为两个慢时间尺度马尔可夫决策过程和一个快时间尺度马尔可夫博弈；构建与电网交互型高效商业建筑运行相关的环境模型，采用支持离散连续混合动作的分层多智能体深度强化学习算法对与风阀位置、送风温度、各区域供风速率相关的多智能体进行训练；将训练得到的多智能体策略部署到实际系统中；与现有方法相比，本发明方法支持在多时间尺度上对商业建筑暖通空调系统进行智能调度，具有更大的运行成本节省潜力和更强的电网服务提供能力。
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公开(公告)号：CN116485044A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310736549.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电网交互型高效商业建筑智能运行优化方法，包括以下步骤：在确保室内温度和空气质量在舒适范围以及满足电网服务需求的前提下，将电网交互型商业建筑运行成本最小化问题建模为两个慢时间尺度马尔可夫决策过程和一个快时间尺度马尔可夫博弈；构建与电网交互型高效商业建筑运行相关的环境模型，采用支持离散连续混合动作的分层多智能体深度强化学习算法对与风阀位置、送风温度、各区域供风速率相关的多智能体进行训练；将训练得到的多智能体策略部署到实际系统中；与现有方法相比，本发明方法支持在多时间尺度上对商业建筑暖通空调系统进行智能调度，具有更大的运行成本节省潜力和更强的电网服务提供能力。
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公开(公告)号：CN115907220A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211671699.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种不确定性环境下含氢能源系统的在线优化运行方法及系统，方法步骤如下：(1)在可再生能源出力不确定性环境下，建立含氢能源系统长期运行成本最小化问题的数学优化模型；(2)利用李雅普诺夫最优化框架将建立的含氢能源系统长期运行成本最小化问题分解为多个单时隙最小化子问题；(3)基于观测的系统状态参数，求解当前时隙最小化子问题，并将该子问题最优解用于含氢能源系统的运行控制；(4)更新与氢能存储系统相关的虚拟队列；(5)重复步骤(3)‑(4)直到当前时隙序号大于指定的优化时隙数时终止。本发明的方法无需知晓不确定性参数的任何先验信息且能有效降低含氢能源系统运行成本及碳排放量。
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