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公开(公告)号：CN119168344B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411680213.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10 , B60L53/64
Abstract: 本发明提出了考虑多类型供电商市场竞争能力的电动汽车优化调度方法，包括：建立考虑多时空场景因素下的多类型能源供电商（如光伏、风电和传统供电商）非合作博弈模型；基于电动汽车用户出行需求构建电动汽车用户演化博弈模型；以供电商目标效益最大化和用户满意度最大化为目标，通过分布式迭代算法，对双层博弈模型进行求解，实现系统竞价‑调度的整体优化。本发明所提出的方法通过将博弈理论应用于电力市场，挖掘各主体参与电力市场竞争潜力，提高了电网的运行效率，充分利用分布式能源的发电能力，减少能源浪费，推动新能源技术的发展与应用，促进能源低碳化发展，为电力市场低碳化的管理与优化提供了有效方法。
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公开(公告)号：CN119168344A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411680213.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10 , B60L53/64
Abstract: 本发明提出了考虑多类型供电商市场竞争能力的电动汽车优化调度方法，包括：建立考虑多时空场景因素下的多类型能源供电商（如光伏、风电和传统供电商）非合作博弈模型；基于电动汽车用户出行需求构建电动汽车用户演化博弈模型；以供电商目标效益最大化和用户满意度最大化为目标，通过分布式迭代算法，对双层博弈模型进行求解，实现系统竞价‑调度的整体优化。本发明所提出的方法通过将博弈理论应用于电力市场，挖掘各主体参与电力市场竞争潜力，提高了电网的运行效率，充分利用分布式能源的发电能力，减少能源浪费，推动新能源技术的发展与应用，促进能源低碳化发展，为电力市场低碳化的管理与优化提供了有效方法。
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公开(公告)号：CN118365361B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410799149.4
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及多市场联合交易建模技术领域，解决了目前碳市场、电力市场和绿证市场之间缺乏合理交易机制，导致联合交易的实现存在诸多困难的技术问题，尤其涉及一种基于混沌映射的考虑碳捕集的电‑碳‑绿证市场交易方法，该方法包括以下步骤：构建用于描述多元市场中各市场主体交互过程的交易策略，多元市场包括电力市场、碳市场、绿证市场；基于交易策略构建上层考虑碳排放结算的电‑碳‑绿证多市场联合交易模型。本发明所提出的方法依据各交易主体之间存在的能源交易流动建模，实现对可再生能源的高效利用以及低碳排放。
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公开(公告)号：CN116845989A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310853307.5
申请日：2023-07-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种基于异步动态事件触发的自能源集群双层分布式协同控制方法，所述方法包括：基于多智能体的自能源集群控制模型构建，所述模型用于描述自能源集群分布式控制框架；设计基于多智能体一致控制方法的异构能源网络输出控制策略；根据自能源集群多源异构特征，设计动态事件触发通信协议；建立以“碳‑能”混合价格为基准的内部设备控制策略。本发明基于一种基于异步动态事件触发的双层分布式协同控制方法解决自能源集群的综合能源系统的低碳与安全运行问题，所提出的控制方法可同时兼具异步通信、动态调节和分布式实施等特点，在保证系统的安全运行同时有效提高系统运行的经济性和低碳环保性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117350515B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311578796.4
申请日：2023-11-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，方法包括：海岛群能量流传输模式设计，以用于描述海岛群间能量传输过程；根据海岛群能量流传输模式，构建海岛群能量流传输模型；根据海岛群能量流传输模型，建立海岛群能源系统能量管理模型；使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度，并对能量管理策略求解。本发明基于多智能体强化学习方法，考虑海岛群的布局特点、可再生能源禀赋及电力船舶的移动储能特性，以满足对人居岛负载需求变化的自适应性。与其他算法相比本发明提出的方法在集中式训练、分布式执行的基础上，加入了基线函数，以提高算法的学习效率和稳定性，高效地处理远洋海岛群的能量流调度和能量管理问题。
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公开(公告)号：CN117350515A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311578796.4
申请日：2023-11-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，方法包括：海岛群能量流传输模式设计，以用于描述海岛群间能量传输过程；根据海岛群能量流传输模式，构建海岛群能量流传输模型；根据海岛群能量流传输模型，建立海岛群能源系统能量管理模型；使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度，并对能量管理策略求解。本发明基于多智能体强化学习方法，考虑海岛群的布局特点、可再生能源禀赋及电力船舶的移动储能特性，以满足对人居岛负载需求变化的自适应性。与其他算法相比本发明提出的方法在集中式训练、分布式执行的基础上，加入了基线函数，以提高算法的学习效率和稳定性，高效地处理远洋海岛群的能量流调度和能量管理问题。
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公开(公告)号：CN118472991A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410881115.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域，解决了目前电动汽车数量的急剧增长与行为数据的复杂多变，导致电网中电压超标与频率波动等技术问题，尤其涉及一种基于改进DBSCAN算法的电动汽车聚合可调度储能容量方法，该方法包括以下步骤：基于电动汽车时间和空间的调节灵活性定义可调度性储能标准，并根据可调度性储能标准设计符合电动汽车充放电行为边界；获取电动汽车‑充电桩储能系统的多模态数据，并采用改进的Grubbs算法对多模态数据进行预处理。本发明实现对分布式资源高效利用与调控，满足大规模电动汽车与省级电力调动中心互动场景，为参与调峰、调频和调压等多层级电力平衡辅助系统提供了决策依据。
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公开(公告)号：CN118365361A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410799149.4
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及多市场联合交易建模技术领域，解决了目前碳市场、电力市场和绿证市场之间缺乏合理交易机制，导致联合交易的实现存在诸多困难的技术问题，尤其涉及一种基于混沌映射的考虑碳捕集的电‑碳‑绿证市场交易方法，该方法包括以下步骤：构建用于描述多元市场中各市场主体交互过程的交易策略，多元市场包括电力市场、碳市场、绿证市场；基于交易策略构建上层考虑碳排放结算的电‑碳‑绿证多市场联合交易模型。本发明所提出的方法依据各交易主体之间存在的能源交易流动建模，实现对可再生能源的高效利用以及低碳排放，满足国家对于现有市场交易低碳化的部署要求，为现有能源交易市场提供了多元市场交易机制。
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公开(公告)号：CN102928543A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210430669.5
申请日：2012-11-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种液相微萃取测定地表径流中多环芳烃含量的方法，是基于中空纤维的液相微萃取提取地表径流中多环芳烃，采用密封萃取，在温度30-40℃萃取10-15min，萃取完成后注入到带有内衬管的样品瓶中用气质联用测定。本发明方法具有环境污染负荷小，萃取时间短效果好，操作简单、成本低廉、易与GC-MS联用等优点。
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