公开(公告)号：CN117094384A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310495905.X

申请日：2023-05-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 王培红 ,  汤若鑫 ,  徐璐璐 ,  高俊彦 ,  詹卓轩 ,  陈文菲 ,  张博羿

IPC: G06N3/126 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法，包括以下步骤：分析含储热设备双抽机组机理模型，考虑机组爬坡约束等时序耦合；结合机组特性对多目标遗传算法(NSGA‑II)初始化过程进行改进；结合机组特性和初始化过程改进对NSGA‑II交叉过程进行改进；结合机组特性和初始化过程改进对NSGA‑II变异过程进行改进。本发明实施例提高了算法在可行域的搜索频率，在Pareto前沿的搜索过程中具有更好的收敛速度。

公开(公告)号：CN115017988A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210619146.9

申请日：2022-06-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王培红 ,  徐璐璐 ,  汤若鑫 ,  高俊彦 ,  陈文菲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种用于状态异常诊断的竞争聚类方法，涉及数据挖掘技术领域，解决了现有聚类方法不能有效保留异常的小样本类且聚类性能较差的技术问题，其技术方案要点是通过对竞争聚类算法目标函数的改进得到新的隶属度与簇心计算公式，使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰，有效保留了异常(或故障)的小样本类。随着迭代的进行，计算各个类簇的基数从而淘汰小于设定阈值的虚假类簇。通过簇与簇之间竞争，类簇个数逐渐减少达到稳定，当簇心位置不再发生变化，或者达到迭代次数，则算法终止，输出结果，从而实现数据集的聚类，提高了聚类的性能，拓展了基于数据样本聚类特征的应用。

公开(公告)号：CN118313689A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410545004.1

申请日：2024-05-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 王培红 ,  陈文菲 ,  赵刚 ,  苏志刚 ,  郝勇生

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及一种商业型台区建筑用能多情景碳减排路径规划方法，包括：针对商业型台区建筑的用能行为，确定碳减排方案，且确定与碳减排方案对应的评价指标；基于所述评价指标，构建商业型台区建筑的总碳排放模型和总投资成本经济模型；设置商业型台区建筑用能的多个优化问题；针对所述多个优化问题，分别求解所述总碳排放模型和总投资成本经济模型，输出所述评价指标对应的值并获得对应的优化解，对优化解进行分析，选择最佳的优化问题作为最优路径。本发明实现了对不同碳减排技术对商业型台区建筑碳减排影响的预测，为商业型台区建筑的碳减排路径的规划提供有效依据。