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公开(公告)号：CN115167103A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210680085.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国科学院自动化研究所 , 国家电网公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种发电过程中PID控制器的参数确定方法及装置，涉及发电过程控制技术领域，其中方法包括：获取PID控制系统的历史数据；其中，PID控制系统用于基于PID控制器控制发电过程中的被控设备，历史数据包括历史输入数据和历史输出数据；基于历史数据和至少一个预设工况模型，确定PID控制系统的目标工况模型；基于目标工况模型确定PID控制器的PID参数。本发明基于PID控制系统的历史数据和至少一个预设工况模型，确定PID控制系统的目标工况模型，并基于目标工况模型可获得PID控制器的参数，无需人工整定PID控制系统的PID控制器参数，从而提高了PID控制器参数的整定效率。
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公开(公告)号：CN115729109A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211477780.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种火力发电系统优化控制方法、装置、设备和介质，该方法包括：构建火力发电系统的网络模型、控制网络及评价网络，在预设学习速率下迭代更新评价网络的权值，得到控制网络的最优性能指标的值函数，并基于最优性能指标的值函数迭代更新控制网络的权值，直至得到最优控制策略；在控制网络达到预设收敛精度的情况下，保留当前控制网络的最优性能指标的值函数，并基于保留的最优性能指标的值函数获取火力发电系统的目标最优控制策略，以根据目标最优控制策略对火力发电系统进行优化控制，由此本发明利用预设学习率函数、迭代值函数和迭代控制策略进行局部迭代，有效地减轻了火力发电系统的计算负担，提高火力发电系统的控制效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN115933380A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211436526.5
申请日：2022-11-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种发电过程的策略预测模型的训练方法及相关设备，其中方法包括：对初始的策略预测模型进行初始化，其中策略预测模型包括控制网络、干扰网络、模型网络以及评价网络；获取历史发电数据，并根据历史发电数据对模型网络进行权值优化，得到优化后的中间策略预测模型；基于历史发电数据，对中间策略预测模型进行训练，得到优化后的评价网络、控制网络和干扰网络；确定训练后的策略预测模型是否收敛，并在确定收敛时得到策略预测模型。通过各网络之间的相互限制，同时引入控制和干扰因素对发电的影响，提高发电策略预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115167106A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210744940.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国科学院自动化研究所 , 国家电网有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种基于除氧器系统的比例积分微分PID参数整定方法，通过基于神经网络构建动作网络来模拟PID控制器，并构建评价网络来评估PID控制器的性能，以便于利用神经网络所具有的自学习以及自适应的特点进行动作网络和评价网络的优化迭代，并结合除氧器系统的运行状态数据可以实现针对实际应用场景中具体的运行稳定性问题，自适应优化动作网络和评价网络，以达到优化动作网络所模拟的PID控制器控制性能的目的，从而基于优化后的PID控制器控制除氧器系统以稳定的运行状态运行，以消除由于除氧器系统的运行稳定性问题导致锅炉给水处理系统存在安全隐患、系统超调或者延迟的缺陷。
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公开(公告)号：CN116735962A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310484456.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种螺栓损伤检测模型的迭代方法和螺栓损伤检测方法，其中迭代方法包括：对目标音频数据进行音频信号提取，得到音频波形图，并对音频波形图进行数据处理，得到音频特征图；将音频特征图输入至初始损伤检测模型，得到初始损伤检测模型输出的目标螺栓的预测损伤检测结果；基于目标损伤检测结果和预测损伤检测结果，对初始损伤检测模型进行参数迭代，得到螺栓损伤检测模型，以敲击螺栓获得的声学振动信号对应的目标音频数据，为螺栓损伤的状态反馈，并以此作为模型输入用以训练得到用于螺栓损伤检测的螺栓损伤检测模型，为快速准确的螺栓损伤检测提供了依据，同时保障了检测过程的安全性，降低了检测成本，提升了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112101597A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011094216.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 辽宁电能发展股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 郑永健 , 薛思萌 , 黄川 , 闫春生 , 禹勇 , 杨徐东 , 白挺玮 , 钟栗广 , 綦伟 , 孙宏伟 , 王达 , 孟祥睿 , 王畅 , 张欢 , 刘丹 , 薛激光 , 赵旭亮 , 魏庆来
Abstract: 本发明属于新能源汽车故障预判领域，具体涉及了一种电动汽车租赁运营平台车辆故障预判系统、方法及装置，旨在解决的问题。本发明包括：故障诊断专家知识库，用于存储专家经验数据、实验数据和历史数据；信息获取模块，实时获取平台车辆运行数据；模糊逻辑模块，进行车辆故障症状与故障原因之间的模糊关系的结构性知识表达，获得模糊规则库；故障推理模块，基于平台车辆运行数据和故障诊断专家知识库的数据，通过车辆故障预判网络获取车辆故障预判结果。本发明能够对电动汽车可能存在的故障进行预测和诊断，及时发出预警，提醒雇主司机车辆故障，避免事故的发生，预判成本低、准确性与精度高。
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公开(公告)号：CN111532150A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010411783.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 辽宁电能发展股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 薛激光 , 闫春生 , 郑永健 , 代宇 , 戴洵 , 高白羽 , 黄川 , 薛思萌 , 李德伟 , 周思成 , 范宇辰 , 秦悦维 , 张潇祺 , 董思同 , 张笑怡 , 修雨蔷 , 崔赫 , 王赫妍 , 孙宏伟 , 孟祥睿 , 汤野 , 程文玉 , 黄聪潇 , 魏庆来
Abstract: 本发明属于电动汽车智能充电优化技术领域，具体涉及了一种基于自学习的电动汽车充电控制策略优化方法及系统，旨在解决现有电动汽车充电控制策略受用户端、环境影响导致电网载荷大、负载不平衡以及用户充电成本高的问题。本发明包括：相关参数初始化；全局循环，初始化评价网络和动作网络权值；局部循环，利用ADP训练评价网络和动作网络；若局部循环完成则更新迭代性能指标函数和迭代控制律，以获得最优解；若全局循环网络满足收敛精度则获得最优电池控制策略，并计算用户充电成本。本发明无需构建模型，采用自适应动态规划方法获得相应时间段内电池最优控制策略，降低电网峰谷载荷差值，提高电网灵活性、兼容性和可靠性，同时降低用户的充电成本。
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公开(公告)号：CN103679292B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310695793.9
申请日：2013-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种智能微电网双电池电能协同优化方法，其包括：对双电池电能协同优化方法进行相关参数初始化；开启全局循环，初始化评判网络权值；开启外循环，初始化电池控制策略，并根据实际用电情况对所述电池控制策略进行调整；开启内循环，利用采集到的系统状态与调整后的电池控制策略循环修正评判神经网络权值，并利用该评判网络权值评测当前电池控制策略的性能；判断当前内循环是否完成，如果尚未完成，则返回内循环，否则判断当前外循环是否完成，如果尚未完成，则返回外循环，否则判断当前全局循环是否完成，如果尚未完成，则返回全局循环；搜索程序完全运行之后，根据所评判得到的性能保存最优的电池控制策略并计算用电成本。
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公开(公告)号：CN114967445B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210476313.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中广核工程有限公司
Abstract: 本发明提供一种核电系统控制方法及装置，核电系统控制方法包括：获取核电系统运行参数；将核电系统运行参数输入至核电系统动作模型，确定核电系统动作模型输出的核电系统控制策略；其中，核电系统动作模型为在核电系统评价模型的指导下，基于核电系统样本参数进行迭代训练，直至达到目标迭代次数和目标收敛精度，得到最优控制策略的情况下更新为目标权值得到的。本发明提供的核电系统控制方法及装置，通过在核电系统评价模型的指导下，在满足目标迭代次数和目标收敛精度，得到最优控制策略的情况时确定核电系统动作模型的目标权值，这样使得核电系统动作模型的训练更加充分，扩大核电系统控制方法的应用场景，降低控制过程的误差，提高准确率。
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公开(公告)号：CN111753468B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010599600.X
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的电梯系统自学习最优控制方法及系统，所述控制方法包括：建立运行模型和概率分布模型；对电梯系统的数据信息进行预处理，得到当前数据信息；根据当前数据信息进行全局迭代，通过多个异步线程迭代进行局部处理：针对每一异步线程，根据当前数据信息，利用深度强化学习训练局部动作评价网络，并修正动作评价网络的权值；直至多线程迭代结束及全局迭代结束，根据动作评价网络的权值确定全局动作评价网络；根据全局动作评价网络得到最优的电梯控制策略，以确定平均等待时间。本发明在全局迭代过程中，通过多个异步线程迭代进行局部处理，确定动作评价网络的权值，通过自学习得到最优的电梯控制策略。
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