公开(公告)号：CN110676942A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201911143235.5

申请日：2019-11-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 梅峰 ,  张文杰 ,  姚一杨 ,  王彦波 ,  柴谦益 ,  倪旭明 ,  王斌 ,  蔡怡挺 ,  江樱 ,  沈潇军 ,  王勇 ,  叶伟静 ,  戴鹏程 ,  虞文武

IPC: H02J13/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种具有用户端和供应端的智能电网系统，包括硬件部分和软件部分，硬件部分包括发电装置、用电装置和信息采集模块；软件部分包括用于对电网进行主动调节的智能电网管理系统、通讯网络平台、计算模块和安全模块。与现有技术相比，本发明的有益效果在于：解决了智能电网中一类带有传输损耗的社会福利问题，所有计算模块通过只使用其邻居计算模块的信息协同寻找问题的最优解，具有计算成本低、安全性高、鲁棒性强等优点。

公开(公告)号：CN116260775A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310250033.0

申请日：2023-03-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 虞文武 ,  陈都鑫 ,  王和 ,  刘洪喆 ,  孟浩飞 ,  戴鹏程

IPC: H04L47/783 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明提供了一种目标函数未知的动态资源分配方法，该方法设计了一种新的分布式强化学习算法。本发明提出的分布式强化学习算法基于多智能体系统和强化学习模型，采用分布式的方式解决了动态资源分配的问题，可以在目标函数未知的情况下，实现智能体之间的网络资源分配。此外，本文提出的分布式强化学习算法不仅可以提供算法的隐私保护和信息安全，还可以提高算法的可扩展性。通过仿真结果实例，说明该分布式强化学习算法在目标函数未知的动态资源配置问题的数值示例中具有良好的性能和有效性。

公开(公告)号：CN116933994A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310250034.5

申请日：2023-03-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 虞文武 ,  陈都鑫 ,  王和 ,  刘洪喆 ,  孟浩飞 ,  戴鹏程

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明提供了一种针对发电成本函数未知的动态经济调度方法，该方法包含提出了一种新的分布式训练分布式执行的强化学习框架，并在该框架下，设计了一种融合分布式优化和强化学习方法的经济调度算法。本发明提出的分布式强化学习优化算法基于分布式优化理论和强化学习模型，使用分布式的方式解决了发电成本函数未知的动态经济调度问题，可提高智能电网的电力供应。此外，本文提出的分布式强化学习算法不仅可以有效进行智能电网中的配电管理，还可以适用于大规模的智能电网场景。通过仿真结果实例，进一步说明此分布式强化学习优化算法在动态经济调度问题的数值示例中具有良好的性能和有效性。