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公开(公告)号：CN120073853A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510004129.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 基于改进MAPPO算法的微网群低碳优化运行方法，包括：以单个微电网运行周期内总成本最小为目标函数，构建微网群优化运行模型；构建微电网优化运行的部分可观测马尔科夫决策过程，建立各微网智能体对应的观测空间、动作空间和奖励函数；在奖励函数中引入碳治理成本的非线性约束以及微网间的协同奖励，在MAPPO算法中引入负采样经验共享框架；将LSTM网络嵌入到MAPPO算法中，并设计差异化学习率衰减策略以进一步提高LSTM‑MAPPO模型训练速度；基于改进MAPPO算法对智能体进行训练，得到最优微网群低碳优化运行方案。本发明所提优化方法可以有效降低各微网运行成本，同时降低系统碳排放。
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公开(公告)号：CN119205327A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411167522.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于区块链的能源互联网分布式储能交易方法，包括：构建基于区块链技术的分布式储能交易平台，设计基于智能合约的分布式储能交易流程；构建计及电气距离的动态储能传输费用模型，促进储能用户就近交易；构建计及动态储能传输费用的连续两阶段交易匹配机制，并设置考虑电气距离的自适应报价更新策略；基于节点电压敏感度系数对交易订单进行网络安全校核。该方法可以解决传统储能传输距离远、交易效率低的问题；促进能源互联网分布式储能消纳率，保障配电网安全运行。
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公开(公告)号：CN120073754A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510016889.0
申请日：2025-01-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于IBWO‑DDPG的孤岛微电网低频减载方法，包括：以孤岛微电网减载过程中的频率波动幅值、减载成本之和最小为目标函数，构建孤岛微电网减载模型；将孤岛微电网减载模型描述为一个马尔科夫决策过程MDP；基于IBWO‑DDPG算法求解马尔科夫决策过程MDP；基于IBWO‑DDPG算法对智能体进行离线训练，并在线应用于孤岛微电网中，输出最优减载策略。该方法能够对孤岛微电网中出现的频率偏差问题进行及时调整，在考虑负荷节点拓扑重要性的情况下，以较低的减载成本对负荷进行切除，保障孤岛微电网频率的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119906025A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411852577.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于弹性步长深度Q网络的微电网优化运行方法，包括：构建以运行总成本和环境成本最小化为目标的多目标优化模型；将微电网多目标优化问题转换为马尔可夫博弈过程；结合隐藏特征聚类驱动机制和基于近邻的可变密度聚类算法，设计弹性步长调整机制，根据状态相似性调整深度强化学习的步长，以缓解Q值高估问题；利用ES‑DQN方法对微电网智能体进行优化。本发明所提方法通过结合弹性步长机制与深度强化学习，并利用聚类分析有效判断状态相似性，缓解了传统DQN中的Q值过估问题的同时提高了优化效率，使微电网优化调度更精准。
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公开(公告)号：CN119009945B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410945518.6
申请日：2024-07-15
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多能需求响应与ICPO‑BiLSTM模型的综合能源系统负荷预测方法，包括以下步骤：基于多能需求响应机制，提取多能需求响应的信号特征，构建多能需求响应模型；基于混沌映射理论和精英反向学习策略，对冠豪猪优化算法CPO进行改进；基于多头自注意力机制对BiLSTM神经网络模型进行优化；对多元负荷进行联合预测。该预测方法可以有效应对多元负荷间的耦合关系与用户需求响应对负荷预测精度的影响，能够提高对多元负荷预测的准确度。
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公开(公告)号：CN118966399A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410872530.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 基于IGDT的含混合制氢和富氧燃烧捕集技术的综合能源系统协调优化策略，首先，分析混合制氢和富氧燃烧捕集系统协调运行机理，并构建对应的可灵活调节混合制氢系统模型和以燃气轮机为改造对象的富氧燃烧捕集系统模型，在此基础上得到富氧燃烧捕集系统的净输出功率及碳排放。其次，以总运行成本最低为目标，建立含混合制氢和富氧燃烧捕集系统的协调优化确定性模型，此外，针对风荷不确定性的波动问题，采用IGDT建立鲁棒优化模型和机会优化模型。本发明所提策略，能有效提高系统总体经济性，实现系统低碳经济协调运行。
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公开(公告)号：CN120069979A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510030243.8
申请日：2025-01-08
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 基于P2P与深度强化学习的互联微电网群能源交易方法，包括：建立包含光伏、风机、燃机轮机、储能系统及负荷单元的微电网数学模型，构建互联微电网群能源交易架构；基于连续双向拍卖策略建立P2P能源交易的定价机制；基于动态平滑因子、融合噪声及双重经验采样策略改进MADDPG算法的软更新机制、动作探索策略及优先经验回放机制；构建互联微电网群能源交易的部分可观测马尔科夫决策模型；基于改进的MADDPG算法对智能体进行训练，得到各微电网的最优能源交易方案。该方法能够有效优化互联微电网群的能源交易策略，提高系统的稳定性和经济性及能源利用效率，同时增强智能体的学习和决策能力。
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公开(公告)号：CN119009945A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410945518.6
申请日：2024-07-15
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多能需求响应与ICPO‑BiLSTM模型的综合能源系统负荷预测方法，包括以下步骤：基于多能需求响应机制，提取多能需求响应的信号特征，构建多能需求响应模型；基于混沌映射理论和精英反向学习策略，对冠豪猪优化算法CPO进行改进；基于多头自注意力机制对BiLSTM神经网络模型进行优化；对多元负荷进行联合预测。该预测方法可以有效应对多元负荷间的耦合关系与用户需求响应对负荷预测精度的影响，能够提高对多元负荷预测的准确度。
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