公开(公告)号：CN114330113B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111548873.2

申请日：2021-12-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张曦 ,  李清明 ,  单熙雯 ,  王作为

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的新能源电力系统弹性优化方法，能够大幅减少了在调度过程中产生的人力成本，也避免了人工沟通的延时性带来的影响。本发明引入神经网络的深度强化学习可通过试错和探索在高度动态的随机环境中进行学习，互动情境使其具有较强的学习能力和适应能力，更适合用于解决具有复杂非线性和不确定性的新能源电力系统有功功率调度问题。深度强化学习兼具强化学习的决策能力和深度学习的计算能力，在新能源电力系统中的应用必将改变传统的能源利用模式，使系统更加智能化。

公开(公告)号：CN114330113A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111548873.2

申请日：2021-12-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张曦 ,  李清明 ,  单熙雯 ,  王作为

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00 ,  H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的新能源电力系统弹性优化方法，能够大幅减少了在调度过程中产生的人力成本，也避免了人工沟通的延时性带来的影响。本发明引入神经网络的深度强化学习可通过试错和探索在高度动态的随机环境中进行学习，互动情境使其具有较强的学习能力和适应能力，更适合用于解决具有复杂非线性和不确定性的新能源电力系统有功功率调度问题。深度强化学习兼具强化学习的决策能力和深度学习的计算能力，在新能源电力系统中的应用必将改变传统的能源利用模式，使系统更加智能化。

公开(公告)号：CN208096232U

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201820357732.X

申请日：2018-03-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张子艺 ,  曹家滨 ,  蓝雨汐 ,  王作为 ,  张云淼 ,  娄文忠 ,  金鑫

IPC: A44C5/00 ,  G08B13/24

Abstract: 本实用新型提供一种手机防盗智能手环，手机和手环的蓝牙断开设定时间长度后，手环的蜂鸣器发出警报，从而提醒用户第一时间发现手机丢失；同时手环的液晶显示屏上的箭头能够直观显示手机所在方位，使用户能够尽可能迅速寻回丢失的手机。