-
公开(公告)号：CN117634691A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311651604.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种氢电热多能源系统最优经济运行方法及系统，方法步骤如下：（1）在可再生能源发电、电负荷、热负荷和电价不确定性环境下，建立氢电热多能源系统期望运行成本最小化问题的数学模型；（2）利用松弛、变换、上界最小化、线性化及控制参数设计五个步骤将建立的系统期望运行成本最小化问题分解为多个在线决策子问题；（3）基于当前观测的系统参数，逐步求解在线决策子问题，并将子问题最优解作为多能源系统经济运行的决策；（4）更新与储氢系统和储热系统相关的系统参数；（5）重复步骤（3）‑（4）直到指定的运行时隙数达到时终止。本发明的方法能有效降低氢电热多能源系统运行成本并提升可再生能源利用率。
-
公开(公告)号：CN114969452A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210479206.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/906 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种个人热舒适预测方法及系统，属于人工智能与建筑能量管理交叉技术领域，方法包括：获取环境数据、个人生理数据、个人面部热成像和个人热舒适反馈数据并将其划分成支撑集和查询集；将支撑集和查询集的数据输入到预训练好的深度神经网络中，得到个人热舒适等级；本发明方法支持小样本学习，具有低计算复杂度和高预测精度等优势。
-
公开(公告)号：CN114330649A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111517104.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于进化学习和深度强化学习的电压调节方法及系统，属于人工智能与控制系统交叉技术领域，包括：获取实时检测到的环境状态，将其输入已训练的策略网络，得到电压调节策略；根据电压调节策略调动调压资源完成电压调节；所述策略网络通过以下方法训练：对策略网络进行多阶段递进式多节点深度强化学习的训练，每阶段训练中应用进化学习，通过已训练的策略网络之间的交叉使已训练的策略网络数量翻倍，在进行交叉操作的下一个阶段中对已训练的策略网络进行变异操作，直至已训练的策略网络数量达到预设目标；每个节点对应一个策略网络；适用于多节点的配电网协同电压调节，促进网络训练过程的多样性，具有强大的可拓展性。
-
公开(公告)号：CN107707031B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201710763109.4
申请日：2017-08-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种采用无人机代理的空中无线传能系统，属于新一代空中交通和再生能源利用技术领域。该系统设计了一种具有免停靠特点的无人机(UAVs)能量充电架构，实现了一种空中充电平台的架构。该架构包含由充电线圈组成的地面无线电发射阵列和处于阵列有效辐射角内的空中无人机代理(P‑UAVs)，还涉及与机器学习有关的智能信息处理与控制机制。对于待充电的UAVs，P‑UAVs可以主动定位和跟踪UAVs并且可以对其进行无线传能，从而扩展了原有无线传能装置的覆盖范围。本发明扩展了地面无线充电阵列的全向覆盖范围，减少了地面充电阵列设备的部署数量，从而降低了部署成本；免停靠特点也提高了空中交通中能量充电与交通运行的效率。
-
公开(公告)号：CN112491818A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011260720.3
申请日：2020-11-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的电网输电线路防御方法，所述方法包括：基于环境状态、智能体的攻击行为和智能体的奖励，采用预设的训练方法训练各智能体的深度神经网络；根据训练得到的深度神经网络和环境状态，各智能体自主确定攻击行为，攻击资源用完后得到各智能体的最优攻击线路集合；多次重复上述步骤，根据各智能体的最优攻击线路集合得到最优防御线路集合进行重点防御。本发明能够有效降低电网因多阶段协同输电线路攻击带来的性能损失。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108667498B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810454905.4
申请日：2018-05-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种反馈受限下多天线传输的有效容量优化方法，首先源节点对信息进行预编码，然后通过波束成形方式与目的节点进行数据传输。源节点预编码需要获取信道状态信息，为此目的节点首先进行信道估计，并将所估计到的信道状态信息量化后反馈给源节点。随着信道量化的精确度越高，源节点预编码性能越好，但是这也增加了反馈开销。应用本发明反馈受限下多天线传输的有效容量优化方法，通过寻求最佳的信道反馈量化比特，在反馈开销受限的条件下提高了无线传输的有效性和可靠性，同时显著提高了多天线传输的有效容量。
-
公开(公告)号：CN111144793A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010003718.1
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法，包括以下步骤：（1）维持室内温度和空气质量在舒适范围的前提下，将多区域商业建筑HVAC能量成本最小化问题建模为马尔可夫博弈，并设计相应的环境状态、行为、以及奖励函数；（2）使用多智能体行动者-注意力-评论家强化学习算法对深度神经网络进行训练；（3）在实际应用中，依据训练好的深度神经网络和新的环境状态输入即可获得关于HVAC风阀位置和各个区域空气供给速率的决策。与现有方法相比，本发明提出的方法无需知晓建筑热动力学模型和不确定性参数的任何先验信息，且具有更大的能量成本节省潜力和更高的可扩展性。
-
公开(公告)号：CN108826620A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810884918.5
申请日：2018-08-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种大学校园建筑内大规模暖通空调系统的分布式控制方法，采用模型预测控制与交替方向乘子法实现多个建筑内所有区域暖通空调系统的协调运行，在不违背总输入功率和各区域可接受温度范围的约束下实现能源成本和热能不舒适度成本总和最小化；具体工作流程如下：（1）每个区域内暖通空调系统本地控制器对预测区间内的电价、外部温度、用户舒适度偏好温度进行预测；（2）各个本地控制器根据控制算法给出未来若干时隙的最优输入功率决策；（3）将第一个时隙的输入功率决策作用于暖通空调系统实际运行；（4）预测区间向后滚动一个时隙并重复以上三步操作。本发明方法具有高可扩展性、高灵活性和保护用户隐私等优势。
-
公开(公告)号：CN107707031A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710763109.4
申请日：2017-08-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H02J50/10 , B64C39/02 , B64C2201/12
Abstract: 本发明公开了一种采用无人机代理的空中无线传能系统，属于新一代空中交通和再生能源利用技术领域。该系统设计了一种具有免停靠特点的无人机(UAVs)能量充电架构，实现了一种空中充电平台的架构。该架构包含由充电线圈组成的地面无线电发射阵列和处于阵列有效辐射角内的空中无人机代理(P-UAVs)，还涉及与机器学习有关的智能信息处理与控制机制。对于待充电的UAVs，P-UAVs可以主动定位和跟踪UAVs并且可以对其进行无线传能，从而扩展了原有无线传能装置的覆盖范围。本发明扩展了地面无线充电阵列的全向覆盖范围，减少了地面充电阵列设备的部署数量，从而降低了部署成本；免停靠特点也提高了空中交通中能量充电与交通运行的效率。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.035 seconds)
