一种融合阻容模型的物理信息神经网络建筑空调负荷预测方法

    公开(公告)号:CN118606893A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410780897.8

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 一种融合阻容模型的物理信息神经网络建筑空调负荷预测方法,包含以下步骤:建立基于建筑物理特性的阻容模型;将阻容模型与普通信息神经网络进行融合,形成物理信息神经网络;数据准备与预处理,收集该建筑的历史空调负荷数据、室内外温度数据以及湿度数据,并构建时间序列数据集;利用数据集对物理信息神经网络模型进行训练;利用实时数据对物理信息神经网络模型进行参数辨识,并调整阻容模型中的物理参数,以响应建筑系统的时变性;利用训练好的物理信息神经网络模型实施建筑空调负荷预测。本发明结合了神经网络的非线性拟合能力和建筑空调系统的物理特性,通过物理信息神经网络的设计和建模,实现了对建筑空调负荷的精准预测。

    一种基于多智能体深度强化学习的配电网双时间尺度电压控制方法

    公开(公告)号:CN118017518A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311838575.6

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体深度强化学习的配电网双时间尺度电压控制方法,该方法包括以下步骤:建立基于DDQN算法的配电网慢时间尺度电压控制模型;建立慢时间尺度电压控制的马尔可夫博弈过程;建立基于EA‑MASAC算法的配电网快时间尺度电压控制模型;建立快时间尺度电压控制马尔可夫博弈过程;分别求解所述配电网慢时间尺度电压控制模型和所述配电网快时间尺度电压控制模型,将求解出来的上层智能体的调度指令传输至下层智能体中,实现双时间尺度的电压协同控制。与现有技术相比,本发明具有不仅可以显著地降低配电网的网损,同时缓解了分布式电源接入配电网引起的电压波动等优点。

    一种搭载制氢装置的半潜式海上风机系统

    公开(公告)号:CN117514635A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311627253.7

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种搭载制氢装置的半潜式海上风机系统,包括:三个半潜支撑柱,呈正三角形等间距排列,各个半潜支撑柱的底部均设有浮力调节舱;海上风机,安装在一个半潜支撑柱的顶部;两个制氢装置,分别安装在两个半潜支撑柱的顶部,各制氢装置分别连接海上风机;两个储氢舱,分别安装在两个半潜支撑柱的顶部,并分别连接对应的制氢装置;三个防火防爆安全墙组,每个防火防爆安全墙组分别连接在两个相邻的半潜支撑柱之间,各防火防爆安全墙组和半潜支撑柱相互围合,形成正三角形区域;各防火防爆安全墙组内均设有电化学储能装置,各电化学储能装置分别连接海上风机。与现有技术相比,本发明具有稳定可靠,降低了电缆铺设成本等优点。

    一种基于海上风机雷击竞争接闪的雷电分析方法

    公开(公告)号:CN117195649A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311206520.3

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于海上风机雷击竞争接闪的雷电分析方法,方法包括:S1、建立海上风机三维模型;S2、设置多个叶片旋转角度,发展下行先导,得到多个下行先导节点集;S3、判断下行先导节点集对应的风机叶片是否形成初始电晕,若是,对于形成初始电晕的节点集执行S4,反之回到S2发展下行先导;S4、发展下行先导,判断是否满足上行稳定先导起始,若是则发展上行先导并执行S5,反之,重复S4;S5、发展上行先导,判断是否发生最后一跳,若发生,继续参数分析,并改变风机参数,返回S1,反之,回到S4。与现有技术相比,本发明具有实现大量的不同型号、不同布置方式的风机的受雷击的情况的模拟分析等优点。

    基于需求响应虚拟电厂分层交互框架的用户负荷规划方法

    公开(公告)号:CN117039906A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310776495.6

    申请日:2023-06-28

    Abstract: 本发明涉及负荷能源管理领域,公开了一种基于需求响应虚拟电厂分层交互框架的用户负荷规划方法,通过框架内部的信息交互,为居民用户制定需求响应计划,进而缓解高峰用电压力。该方法主要包括:构建由虚拟电厂运营商、多个聚合代理商及其通过家庭能源管理系统连接的多个居民用户构成的分层交互框架;采用负荷优化模型根据虚拟电厂运营商提供的需求响应价格范围及用户负荷特征,通过双层粒子群优化算法进行首次优化得到需求响应价格和总体的电器规划结果;而后根据优化后的需求响应价格和用户负荷特征进行二次优化得到个体的电器规划结果;进而再考虑用户使用电器的习惯制定出需求响应计划;居民用户据此调整自己的用电模式。

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