公开(公告)号：CN119209472A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411169248.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 石文卓 ,  杜宇华 ,  王雷 ,  张泽龙 ,  孙显卓 ,  吴华仪 ,  阮嘉祺 ,  丁奕博 ,  许昭 ,  皇甫宜耿

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于电网优化技术领域，尤其涉及一种面向新能源接入配电网的量子深度Q学习重构方法及系统，包括：S1：构建基于神经网络的配电网模型；S2：构建量子深度Q学习重构方法；S3：训练量子深度Q学习。通过精确控制配电网中的开关操作，本发明能够在保障电网稳定运行的基础上，最大化新能源的利用率，减少不必要的能源损耗；利用量子计算和深度学习的结合，本发明能够使配电网在面对新能源接入和负荷变化时，自动优化重构策略，增强配电网的自适应性和智能化管理水平。

公开(公告)号：CN119272976A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411169249.5

申请日：2024-08-23

Applicant: 西北工业大学 ,  陕西顷刻能源科技有限公司

Inventor： 石文卓 ,  俞天瀛 ,  张泽龙 ,  王雷 ,  李鹏 ,  丁奕博 ,  杜宇华 ,  皇甫宜耿 ,  许昭

IPC: G06Q10/063 ,  B60L58/40 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N10/20

Abstract: 本发明属于混合动力系统的能量管理技术领域，公开了一种面向多堆燃料电池混合动力系统的量子策略学习能量管理方法及系统，包括：建立多堆燃料电池混合动力系统模型，包括燃料电池功率模型、锂电池等效电路模型及功率平衡；构建量子混合神经网络，与建立的混合动力系统环境交互，分配不同功率源的输出功率并构建状态－动作－奖励集合；在收集的状态－动作－奖励数据集的基础上评估和更新策略，进而优化能量管理策略。本发明通过融合变分量子电路与传统神经网络，保证锂电池的荷电状态维持在理想区间的同时确保燃料电池系统高效运行；利用参数转移规则精确计算量子电路参数的梯度，使得量子策略学习能量管理策略的优化过程更加精确和高效。