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公开(公告)号：CN118536777A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410964042.0
申请日：2024-07-18
Applicant: 华北电力大学 , 南京德睿能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0204 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06Q50/43 , G06N3/092 , B60L53/31 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据可用性的多数据中心在线任务调度方法及系统，涉及数据中心任务调度技术领域。任务执行模块将不同时刻接收的多个任务存储到处理任务队列，在各个时刻选择处理队列中的部分任务分配到对应的数据中心执行；数据传输模块对数据中心集群的数据进行管理，在各个时刻对数据中心中的部分数据进行传输，并对多个数据中心中储存的数据进行更新；通过深度强化学习算法，耦合任务执行模块和数据传输模块，构建满足任务服务质量约束的服务提供商电费最小化模型。本发明在线调度未完成的任务和新生成的数据；通过深度神经网络学习处理大量的数据，适应于大量数据规模和多时间步的情况，在大规模下对大量数据和任务的场景进行有效求解。
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公开(公告)号：CN118536777B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410964042.0
申请日：2024-07-18
Applicant: 华北电力大学 , 南京德睿能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0204 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06Q50/43 , G06N3/092 , B60L53/31 , B60L53/64
Abstract: 本发明公开了考虑充电换电双模态下的车队与补能系统的联合调度方法，涉及车辆调度补能领域。包括调度MoD车队的车辆进行补能；同时调度空闲车辆前往客户流动区域进完成多个乘客出行订单；使用有向图对多个车辆的道路网络进行建模；将有向图扩展为三维增广图；每个节点均包括：车辆所在地点节点，时间和电池电量等级；弧集合包括连接路径、充电过程以及换电过程；基于车队的车辆的MoD运行成本，车队完成乘客出行订单的收益，以及车队未完成订单的惩罚，构建最小化车队运营成本的函数表达式；利用车队运营成本、充电站运营成本和换电站运营成本优化MoD车队、充电站和换电站的联合调度成本；实现了对电力交通耦合网络进行建模。
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公开(公告)号：CN118485282B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410940750.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒强化学习的电动汽车充电调度方法及系统，将电动汽车充电调度决策构造为马尔科夫决策模型，并且设计了一种鲁棒强化学习算法，通过提高传统强化学习算法的鲁棒性，增强电动汽车充电调度系统受网络攻击的防御水平，本方案中的鲁棒充电调度算法，面对潜在的网络攻击时，仍具备较好的调度能力，本方案提供的鲁棒强化学习算法既确保了模型在未受攻击的情况下有良好的策略表现，并且在受对抗攻击的场景中同样具备良好的策略表现，使得电动汽车在面对网络攻击进行充电调度的情况下仍能取得最优决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485282A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410940750.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒强化学习的电动汽车充电调度方法及系统，将电动汽车充电调度决策构造为马尔科夫决策模型，并且设计了一种鲁棒强化学习算法，通过提高传统强化学习算法的鲁棒性，增强电动汽车充电调度系统受网络攻击的防御水平，本方案中的鲁棒充电调度算法，面对潜在的网络攻击时，仍具备较好的调度能力，本方案提供的鲁棒强化学习算法既确保了模型在未受攻击的情况下有良好的策略表现，并且在受对抗攻击的场景中同样具备良好的策略表现，使得电动汽车在面对网络攻击进行充电调度的情况下仍能取得最优决策。
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公开(公告)号：CN119558445A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411424296.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑不确定性的多能源虚拟电厂协同参与调峰和备用辅助服务市场鲁棒竞价方法及相关装置。鲁棒竞价方法，包括以下步骤：构建多能源虚拟电厂MEVPP系统实时运行阶段虚拟电厂内部各系统的运行模型；通过引入能源不确定性变量并构建不确定性集，构建MEVPP系统日前竞价阶段虚拟电厂参与调峰和备用辅助服务市场的竞价模型；以运行模型和竞价模型为约束条件，建立MEVPP两阶段鲁棒优化模型；采用组合范畴语法C&CG算法求解MEVPP两阶段鲁棒优化模型，得到MEVPP参与市场鲁棒竞价策略以及实时运行策略。进一步集成了电能、热能、制冷能和天然气等多种能源，使其能够灵活参与调峰和备用辅助服务市场。
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公开(公告)号：CN119514748A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411408938.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
Abstract: 一种基于神经网络的电动汽车型虚拟电厂的灵活性预测方法，包括以下步骤：构造电动汽车的灵活性模型；采集虚拟电厂内电动汽车的原始数据；将各辆电动汽车的原始数据输入电动汽车的灵活性模型计算得到各辆电动汽车的调节功率和调节电量；以各单辆电动汽车原始数据、调节功率和调节电量为样本库，构建训练集；将训练集输入基于卷积神经网络和门循环单元的预测算法中进行训练，并结合分位数回归损失函数对各单辆电动汽车灵活性进行概率预测；聚合虚拟电厂中现有的电动汽车的概率预测结果，获得电动汽车型虚拟电厂的灵活性概率预测结果。能够在在面对电价、用户意愿等多元不确定因素影响下，准确预测电动汽车型虚拟电厂灵活性。
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