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公开(公告)号：CN118748436A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410765761.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06N3/006 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种面向主动配电网的双层多目标优化调度方法，包括以下步骤：针对主动配电网分布式资源出力特性建模；基于分布式电源出力建立实时电价响应模型；考虑需求响应和配电网安全稳定运行约束条件，建立了主动配电网双层多目标优化调度模型；提出一种自适应蛇鹭优化算法，并基于Pareto理论设计多目标蛇鹭优化算法，分别求解下层和上层模型；得出主动配电网最优优化调度策略；本发明考虑了需求侧响应，加强了供电侧与用电侧的互动，从而提高配电网运行的经济性；通过寻优性能良好的ASBOA和MOSBOA，分别对下层模型和上层模型进行求解，最终得出最佳的主动配电网优化调度策略，以满足配电网的运行要求。
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公开(公告)号：CN118228976A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410261745.7
申请日：2024-03-07
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种考虑阶梯型碳交易的虚拟电厂调度策略，包括：构建含风机、光伏、碳捕集电厂、P2G为内部结构的虚拟电厂；基于分时电价和阶梯型碳交易机制，建立以系统运行成本、新能源丢弃率二者效益为目标的多目标能效模型；基于能效模型构建目标函数：分别构建以运行成本最小化、新能源丢弃率最小化的目标函数；建立模型约束条件，模型需满足电力供需平衡约束和各设备的运行约束；根据线性加权法，将多目标问题归一化为单一问题；采用自适应混合星鸦优化算法建立虚拟电厂日前优化调度策略。本发明可解决现有的分析方法对综合能源系统经济性和低碳性考虑不足而使得综合能源利用效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN118797403A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410765754.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F18/24 , G01N21/65 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱的变压器故障诊断方法，包括：利用表面增强拉曼散射技术获得故障变压器油拉曼光谱的信息，得到故障变压器油拉曼光谱数据集；在光谱数据预处理中，利用K点循环快速傅里叶变换中值法进行故障变压器油拉曼光谱的去噪预处理，利用蚁狮优化堆栈稀疏自编码器进行故障变压器油拉曼光谱的降维预处理，利用自适应迭代重加权惩罚最小二乘进行故障变压器油拉曼光谱的基线校正；利用蚁狮优化Elman神经网络分类识别模型处理预处理后的故障变压器油拉曼光谱信息。
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公开(公告)号：CN118052149A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410317288.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G06F18/2431 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及空调特性分析领域，更具体的说是联合ETP模型与随机森林模型的空调特性模型构建方法，包括以下步骤：搭建实验平台获取空调运行功率、室内温湿度、室外温湿度数据，统计房间参数与空调参数及其他对空调运行会产生影响的因素；对获取的数据进行处理；用实验平台获取的数据以及房间参数和空调参数构建ETP模型，并计算其预测功率与空调实际运行功率的差值；对除房间参数和空调参数的其余影响空调运行的因素进行偏相关性分析，筛选出优选特征；将ETP模型的输入与优选特征作为输入构建数据集，构建随机森林回归模型来对ETP模型预测空调功率与实际空调功率的差值进行预测；结合随机森林模型的预测结果来对ETP模型进行补偿修正，得到修正后的空调特性模型，具有良好的预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118196469A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410026259.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于SKNET注意力机制的复合老化绝缘子多光谱图像识别模型，具体步骤如下：(1)老化复合绝缘子多光谱图像信息获取；(2)老化复合绝缘子多光谱图像样本划分；(3)通道注意力SKNET模块进行通道筛选(4)通道注意力模块ISKNET进行特征提取；(5)MLP老化复合绝缘子识别模型构建。本发明采用了SKNET模块进行通道筛选以及新的ISKNET模块对老化复合绝缘子多光谱图像进行特征提取，可以有效提取更多、更有效的特征信息，过滤掉更多不重要的特征信息，非常适用于老化绝缘子的精准、快速检测。
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公开(公告)号：CN117973070A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410278459.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种面向虚拟电厂的分布式资源优化调度方法，包括以下步骤：搭建一种多能互补虚拟电厂模型；以日内最小运行成本为目标，以外部能源价格响应信息为策略信号，建立模型的目标函数；基于搭建的多能互补虚拟电厂模型，结合系统内多能装置运行状态信息制定调度策略，建立模型的约束条件；采用自适应土拨鼠优化算法(Adaptive Prairie Dog Optimization)对模型进行优化求解，制定该系统的日内多能优化调度策略；该方法能够充分利用各种可再生能源资源的优势，提高可再生能源的使用效率；同时，通过自适应土拨鼠优化算法对模型进行求解，可以自适应得到的最优的分布式资源优化调度方案。
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公开(公告)号：CN117314085A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311264815.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N3/006 , G06F17/15 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂日前调度策略建立方法，包括：构建含风机、光伏、电池储能、废弃矿井抽水蓄能为内部结构的虚拟电厂；分别建立以经济效益最大化、环境效益最大化为目标的多目标能效模型，用以满足不同用户对电和碳排放的要求；基于能效模型构建目标函数：分别构建以运行成本最小化，以新能源消纳率最大化，以碳排放量最小化的目标函数；建立模型约束条件，模型需满足系统运行约束和各设备的运行约束；采用自适应多目标人工蜂鸟算法建立虚拟电厂日前优化调度策略。本发明能够在不同时间段内实现风光能发电与用户用能需求之间的动态平衡，从而降低碳排放量并减少环境污染，达到了环境和经济效益的目的。
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公开(公告)号：CN118213986A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410317300.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力负荷预测领域，更具体的说是涉及一种基于经验小波分解和足球队训练优化算法的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取负荷数据；负荷分解；计算信号重要度并合并分量；对合并分量提取时域特征、频域特征、熵特征；将时域特征、频域特征、熵特征合并得到联合特征；构建预测模型。采用ICEEMDAN对负荷数据进行分解，通过DHFTTA算法对CatBoost模型的参数进行寻优，构建DHFTTA‑CatBoost模型对得到的联合特征进行预测，具有较好的预测性能并具有较好的鲁棒性，易于实现。
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公开(公告)号：CN117494889A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462333.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及电力负荷预测领域，更具体的说是涉及一种短期电力负荷预测模型的建立方法，包括以下步骤：获取负荷数据；负荷分解；计算信号重要度并合并分量；对合并分量提取时域特征、频域特征、熵特征；将时域特征、频域特征、熵特征合并得到联合特征；构建预测模型。采用ICEEMDAN对负荷数据进行分解，通过OMA算法对XGBoost模型的参数进行寻优，构建OMA‑XGBoost模型对得到的联合特征进行预测，具有较好的预测性能并具有较好的鲁棒性，易于实现。
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