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公开(公告)号：CN117272842B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311555960.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了一种用于多工业园区综合能源系统的协同控制系统及方法，涉及自动控制技术领域，该协同控制系统包括：多个综合能源子系统，智能体驱动装置和协同控制模块，智能体驱动装置包括多个智能体，并且各智能体与各综合能源子系统一一对应进行信息交互和强化学习，并利用多智能体深度确定性策略梯度算法MADDPG对协同调控状态模型POMDP进行求解，得到由各训练好的智能体选择的调控动作构成的联合动作，通过联合动作实现对多个综合能源子系统的协同控制。本公开实现在保护工业园区隐(56)对比文件Yu, S 等.Research on WargameDecision-Making Method Based on Multi-Agent Deep Deterministic PolicyGradient.APPLIED SCIENCES-BASEL.2023,全文.孙彧 等.多智能体深度强化学习研究综述.计算机工程与应用.2020,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN117272842A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311555960.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了一种用于多工业园区综合能源系统的协同控制系统及方法，涉及自动控制技术领域，该协同控制系统包括：多个综合能源子系统，智能体驱动装置和协同控制模块，智能体驱动装置包括多个智能体，并且各智能体与各综合能源子系统一一对应进行信息交互和强化学习，并利用多智能体深度确定性策略梯度算法MADDPG对协同调控状态模型POMDP进行求解，得到由各训练好的智能体选择的调控动作构成的联合动作，通过联合动作实现对多个综合能源子系统的协同控制。本公开实现在保护工业园区隐私的基础上，降低各园区的经济成本；利用集中训练、分散执行的方法提高了算法的性能，降低了精确建模和求解难度。
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公开(公告)号：CN117394461B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311684444.7
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06N7/01 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本公开提供一种用于综合能源系统的供需协同调控系统及方法；涉及综合能源系统控制技术领域。所述方法包括：根据综合能源系统的历史运行数据构建原始马尔可夫决策模型，并利用双延迟深度确定性策略梯度算法对所述原始马尔可夫决策模型进行求解，以最大化累计奖励为目标函数对所述原始马尔可夫决策模型的参数进行训练，得到目标调控策略；根据所述目标调控策略对所述综合能源系统中的调控决策对象进行调控。本公开实现了对综合能源系统中各个调控决策对象的在线调控，解决了综合能源系统中能源供需不平衡的问题，提高了综合能源系统的运行效率、经济效益和环保效益。
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公开(公告)号：CN117060491B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311309623.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本公开提供一种风光混合储能系统的运行优化方法、系统、介质和设备；涉及微电网系统运行技术领域。包括：根据风光混合储能系统中新能源出力和负荷出力的不确定数据建立箱型不确定集；结合箱型不确定集和系统设备的运行约束条件，并以系统在预设时间段的运行成本最低为目标函数，建立两阶段鲁棒运行优化模型，利用列约束生成算法对该模型进行迭代求解，得到系统在运行成本最低时系统设备的出力。本公开在对风光混合储能系统进行全场景决策优化时考虑了新能源出力和负荷出力的随机性和不确
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公开(公告)号：CN117394461A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311684444.7
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06N7/01 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本公开提供一种用于综合能源系统的供需协同调控系统及方法；涉及综合能源系统控制技术领域。所述方法包括：根据综合能源系统的历史运行数据构建原始马尔可夫决策模型，并利用双延迟深度确定性策略梯度算法对所述原始马尔可夫决策模型进行求解，以最大化累计奖励为目标函数对所述原始马尔可夫决策模型的参数进行训练，得到目标调控策略；根据所述目标调控策略对所述综合能源系统中的调控决策对象进行调控。本公开实现了对综合能源系统中各个调控决策对象的在线调控，解决了综合能源系统中能源供需不平衡的问题，提高了综合能源系统的运行效率、经济效益和环保效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060491A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311309623.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本公开提供一种风光混合储能系统的运行优化方法、系统、介质和设备；涉及微电网系统运行技术领域。包括：根据风光混合储能系统中新能源出力和负荷出力的不确定数据建立箱型不确定集；结合箱型不确定集和系统设备的运行约束条件，并以系统在预设时间段的运行成本最低为目标函数，建立两阶段鲁棒运行优化模型，利用列约束生成算法对该模型进行迭代求解，得到系统在运行成本最低时系统设备的出力。本公开在对风光混合储能系统进行全场景决策优化时考虑了新能源出力和负荷出力的随机性和不确定性，可以精确地得到使系统总运行成本最低的运行策略，同时还能满足系统在最恶劣场景下的负荷需求，提高系统运行的稳定性和经济性。
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公开(公告)号：CN117707095A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410020916.7
申请日：2024-01-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于仿真强化学习的基站制冷控制优化方法与系统，该系统的仿真部分通过仿真学习到基站暖通空调系统的初步温控策略；实际部署部分包括中央处理器、智能控制器、基站暖通空调系统、环境状态感知模块、规则越界判定器等，该部分实现仿真温控策略的实际部署。本发明通过引入EnergyPlus仿真解决传统数据驱动模型高度依赖数据质量，无法实现迁移泛化、以及动作越位的问题，实现在无数据积累和输入少量基础参数的情况下能够安全有效地从仿真模型中学习得到较优的初始温控策略。将学习到的控制策略部署到实际基站环境中进行本地模型推理，的进一步优化温控策略，提高基站能效并达到最小的运行成本。
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公开(公告)号：CN116451569A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310338660.X
申请日：2023-03-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的室内动态温度场预测方法、系统及设备，该方法以时空深度卷积残差网络作为预测模型，充分考虑了影响建筑室内温度分布的各种复杂因素，采用数据机理双驱动的方法，一方面充分利用数据驱动优势，构建基于深度学习的深度卷积残差网络模型，实现在保证预测精度的同时降低模型的复杂度及对先验知识的需求；另一方面引入机理信息来提升数据驱动模型的可解释性与泛化能力，同时通过构建和施加具有物理意义的边界约束使得预测结果保持在物理现实允许的范围内，提升预测结果的可靠性与准确性。此外，该方法利用迁移学习建立源任务与目标任务的映射关联，通过微调预训练模型实现迁移，提升模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115146856A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210807179.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种零碳智慧能源系统优化调度方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取零碳智慧能源系统的历史数据，根据零碳智慧能源系统中的不确定变量及其上下限，随机选取N个场景；其中，N为非零自然数，所述不确定变量的上下限通过所述历史数据确定；基于N个场景中各所述不确定变量在目标调度时段的不确定性，得到N个场景的不确定性集；根据N个场景的不确定性集建立所述零碳智慧能源系统的调度模型；基于场景树方法求解所述调度模型，以得到所述零碳智慧能源系统在目标调度时段的运行策略；控制所述零碳智慧能源系统中的设备根据所述运行策略运行。通过上述方法能够在零碳智慧能源系统随机优化中有效兼顾计算复杂度和可行性，以提高系统运行效率。
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公开(公告)号：CN112539449B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011133378.0
申请日：2020-10-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多能耦合的恒温供水系统及其优化方法，该方法收集用户的需求数据；根据收集的用户需求数据，对燃料(天然气、氢气等)、电、热等多能源耦合的恒温供水系统进行运行优化，得到多能源恒温供水系统的最优运行策略集；根据得到的最优运行策略集对所述多能源恒温供水系统进行实时控制。本发明有效解决了系统内多能耦合的问题，降低需求不确定性对系统运行的影响，实现对系统水流量和水温的实时精确控制，完成系统内各设备的优化调度，降低供水系统的运行成本；同时通过一系列传感器以及控制执行装置，实现对多输入多输出储水装置的智能控制，完成空间供暖和生活热水供给的协调配合。
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