公开(公告)号：CN118134697A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410414328.1

申请日：2024-04-08

Applicant: 国网安徽省电力有限公司 ,  安徽理工大学 ,  安徽南瑞继远电网技术有限公司

Inventor： 杨铖 ,  刘路登 ,  方林波 ,  田宏强 ,  王波 ,  毛荀 ,  贾伟 ,  郑晓亮 ,  王欢 ,  来文豪 ,  杨晓亮 ,  娄家川

IPC: G06Q50/06 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q10/067 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于RSA改进ELM的火电机组度电煤耗评估方法，将爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm，RSA)用于改进极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)，实现ELM网络模型中对权值、阈值矩阵的自寻优，最后将寻优到的参数代入到ELM模型中结合火电机组度电煤耗相关的各项指标数据及历史度电煤耗数据实现对火电机组度电煤耗的评估。本发明提供的基于RSA改进的ELM算法不仅能够省去繁琐的人工参数寻优过程并且能够进一步地提高传统ELM火电机组度电煤耗评估模型的预测精度，降低评估误差。该评估方法为火电机组的度电煤耗评估提供了新的途径，为预火电机组的高效稳定运行提供重要参考。

公开(公告)号：CN116800847A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310526782.1

申请日：2023-05-11

Applicant: 安徽理工大学 ,  国网安徽省电力有限公司 ,  南京南瑞继保工程技术有限公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 郑晓亮 ,  来文豪 ,  邵腾 ,  于洋 ,  孙伟 ,  陈旭 ,  杨晓亮 ,  汪伟 ,  邵庆祝 ,  金震 ,  李奇越

IPC: H04L67/60 ,  H04L67/10 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种本安型轻量边缘计算资源协同优化方法，包括如下步骤：S1、本安型仪表采集与其连接的若干组设备的基础信息，基础信息包括：能耗信息、最大功率信息以及运行状态信息；S2、根据若干组设备的工作状态，采用协同优化算法对所有设备需要的资源进行计算，得出资源分配初次方案；S3、采用边缘计算方法对资源分配初次方案进行演算，得出资源分配最终方案；S4、本安型仪表根据资源分配最终方案对与其连接的若干组设备分别提供资源。本发明批量梯度下降法和随机梯度下降方法形成矩阵算法，批量梯度下降法在每次参数更新时都会使用上所有样本的信息，梯度下降每次加载整个数据集计算梯度，不仅降低了计算开销，还确保了计算准确度。

公开(公告)号：CN117294249A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311234720.X

申请日：2023-09-22

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 来文豪 ,  郑晓亮 ,  闫鹏程 ,  宋奇 ,  张玉婷 ,  王虎 ,  杨晓亮

IPC: H02S50/00 ,  H02S20/30 ,  H02S40/00 ,  H02S40/10 ,  B63B22/00 ,  G01D21/02 ,  G01D11/30 ,  F24S30/40

Abstract: 本发明涉及新能源电力系统监测技术领域，具体的说是一种用于新能源电力系统在线监测装置，包括光伏板及框架，框架内活动安装有调节框，框架的后端固定安装有监测架，监测架位于光伏板的后侧，且监测架中安装有遮蔽杆，监测架的顶部固定安装有风速仪，监测架的左右两侧活动安装有浮标，本发明通过监测架中遮蔽杆的防尘、除杂及雨水收集作用，可在为光伏板提供防护的同时，降低自然环境中水质对光伏组件冷却或清理造成的不良影响，通过风速仪及浮标的双重监测，配合调节框的主动角度调节，可降低恶劣环境下强气流或强波浪可能对光伏板表面形成的冲击或拍打力度，提升光伏板的运行安全及稳定性，同时降低人工巡检作业时的风险及范围局限程度。

公开(公告)号：CN117077885A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310464272.6

申请日：2023-04-27

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 夏迎节 ,  郑晓亮 ,  来文豪 ,  杨晓亮 ,  张玉婷 ,  张向阳

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种基于NGBoost的火电厂发电能力评估方法、系统及存储介质。本发明把自然梯度提升(NGBoost)作为评估模型的核心算法，利用多个火电厂的海量历史数据训练模型，并且定期把新的历史发电量数据用于评估模型的在线学习，更新评估模型参数，进而构建出具有一定的参数自适应性的发电能力评估模型。本发明将深度学习领域算法NGBoost用于构建火电厂发电能力评估，评估精度高、速度快、效果好、能处理大规模数据、支持自定义损失函数，能在线评估火电厂发电能力。

公开(公告)号：CN118504400A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410637325.4

申请日：2024-05-22

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 来文豪 ,  郑晓亮 ,  宋奇 ,  陈华亮 ,  杨晓亮 ,  刘朵朵 ,  张玉婷 ,  王虎

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/33 ,  G06N3/006 ,  G06F17/10 ,  G06F111/06 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种改进海象优化的光伏电池模型参数辨识方法及系统，涉及参数辨识技术领域，包括：接收待辨识的TDM光伏电池模型参数，标记为待辨识参数，确定待辨识参数的边界条件，根据待辨识参数和待辨识参数的边界条件，生成TDM光伏电池模型最佳参数的目标函数；利用改进的海象优化算法对TDM光伏电池模型最佳参数的目标函数进行求解辨识，输出得到辨识光伏电池最佳参数，其中，所述改进的海象优化算法通过从开发阶段和探索阶段改进基于元启发式海象优化算法得到，能够实现多二极管结构光伏电池模型参数更可靠和更精确的辨识。