公开(公告)号：CN115630889A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211345391.1

申请日：2022-10-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 邰能灵 ,  黄逸文 ,  黄文焘 ,  余墨多

IPC: G06Q10/083 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/11 ,  G06F17/10

Abstract: 一种海港物流‑能源耦合系统多阶段优化调度方法及系统，通过建立物流系统模型、最优物流‑电力潮流模型以及不确定性模型后，采用基于混合二元和连续仿射策略的方法求解得到物流‑能源协同下的物流调度与能源调度方案，在满足物流作业要求的基础上，降低了系统总体运行成本，提高了可再生能源消纳率。本发明同时对船舶泊位分配和岸桥调度的空间和时间属性建立最优物流‑电力潮流模型，通过调整船舶停靠时间和停靠位置以及岸桥的运行状态，与能源调度相配合，从而在港口能源调度中充分发挥物流灵活性，促进港口能源系统经济高效运行。

公开(公告)号：CN119205414A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411268080.9

申请日：2024-09-11

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 黄文焘 ,  黄逸文 ,  余墨多 ,  李然 ,  邰能灵 ,  王良秀

IPC: G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/006 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09 ,  G06F18/23

Abstract: 一种基于多智能体强化学习的海港物流‑能量优化调度方法，通过构造包含AES泊位分配模型、QC分配模型、AGV调度模型和SPDN最优潮流模型的港口物流‑能量时空协同模型，将基于优化的物流‑能量时空协调模型转化为多智能体完全可观测马尔科夫决策过程(MDP)，通过构造并训练通用的多智能体强化学习(MARL)大模型用于计算奖励函数、观察和行动空间并自动生成各种场景的调度策略。本发明通过考虑全电船(AES)、岸桥QC)、自动导引车(AGV)和港口配电网(SPDN)的综合物流‑能量时空协同模型并通过多智能体强化学习大模型通过输入系统运行参数直接得到最优调度策略，在保证最优性的同时，极大地提高计算效率。

公开(公告)号：CN116400169A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310350551.X

申请日：2023-04-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 余墨多 ,  杨瑞祥 ,  黄文焘 ,  邰能灵 ,  金益煊 ,  林周宏 ,  黄逸文

IPC: G01R31/08 ,  G01R23/16

Abstract: 一种基于分段正则化正交匹配追踪法的谐波源定位方法，通过对系统中的优化配置量测装置后建立量测方程，经分段正则化正交匹配追踪法求解得到稀疏的谐波注入电流估计向量并实现定位，本发明能够在非全局可观下多谐波源的有效识别的同时，相比于最小二乘法和正交匹配追踪法具有更高的精确度和稳定性。