公开(公告)号：CN111815159A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010647289.1

申请日：2020-07-07

Applicant: 江南大学

Inventor： 沈艳霞 ,  谭永强

IPC: G06Q10/06 ,  G06F30/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于BPSO和综合储能策略的HEMS调度方法，涉及家庭能源管理优化控制技术领域，该方法包括：基于工作特性分析，分类建立HEMS各子模块的数学模型；划分HEMS各子模块的工作时隙,收集环境电气变化数据；根据工作时隙和实时电价制定储能系统的综合储能调度策略；建立以电费最小化为优化目标的家庭智能用电设备优化调度模型，基于改进的BPSO算法求得最佳家庭用电优化计划。该方法改进了家庭能源管理中低综合性、单种设备调度等不足问题，综合考虑到电动汽车的接入、蓄电池和用电负荷的多端调控等情况，且寻优过程效率高、具有较好的应用前景。

公开(公告)号：CN113657937A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110944777.3

申请日：2021-08-17

Applicant: 江南大学

Inventor： 沈艳霞 ,  谭永强 ,  陆欣

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于EEMD‑CNN+SAE‑RFR混合算法的日前电价预测方法，其包括步骤：A、将历史电价及其影响因素原始数据联合构成当前预测日d的原始特征时序矩阵；B、对所述原始特征时序矩阵进行数据预处理；C、利用集合经验模态分解将经过预处理的原始特征序列矩阵分解成多个多频率的模态分量，并根据频率的高低联合子序合并为多个多频率二维特征矩阵；D、通过基于卷积神经网络‑堆叠自编码器的深度学习网络模型对各频次的二维特征矩阵进行预测，并根据频率的高低输出多个多频率的预测时间序列子项；E、利用随机森林回归算法将所有预测时间序列子项进行重构拟合，得到电价最终预测值。本发明具有准确度高、模型学习收敛速度快、结果稳定性好的优点。