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公开(公告)号：CN115276093A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210968150.6
申请日：2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG算法的虚拟同步发电机参数自适应控制方法，先建立虚拟同步发电机控制模型，然后采集控制模型输出的有功功率P1、无功功率Q1、系统频率f1以及电压U1构成训练数据，结合DDPG算法对智能体进行训练，以获得对应状态下VSG系统最优控制变量：转动惯量J和阻尼系数D，训练完成后对智能体进行封装；最后，在实际运行中根据实时环境状态调整智能体输出，对系统的频率响应进行控制，进而提升系统运行性能。
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公开(公告)号：CN115276093B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210968150.6
申请日：2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG算法的虚拟同步发电机参数自适应控制方法，先建立虚拟同步发电机控制模型，然后采集控制模型输出的有功功率P1、无功功率Q1、系统频率f1以及电压U1构成训练数据，结合DDPG算法对智能体进行训练，以获得对应状态下VSG系统最优控制变量：转动惯量J和阻尼系数D，训练完成后对智能体进行封装；最后，在实际运行中根据实时环境状态调整智能体输出，对系统的频率响应进行控制，进而提升系统运行性能。
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公开(公告)号：CN114865696B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210439618.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 电子科技大学 , 国家电投集团西南能源研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC算法的混合能源系统在线调度方法，在不确定环境下，将风‑光‑抽水蓄能‑碳捕获混合能源系统互联运行，由于风力发电、光伏发电以及负荷需求的波动性、随机性，通过合理调度抽水蓄能电站的有功功率和碳捕获系统的功率来平衡不确定性波动，同时以最大碳捕获量为目标，最后采用一种基于最大熵强化学习框架的离线学习策略SAC算法，通过SAC算法训练智能体获取最优调度策略，达到最大碳捕获的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609758B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110812849.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 电子科技大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种新建风电场的功率预测方法，先分别采集新建风电场和源风电场的历史数据，然后利用建立时间较长的源风电场的大量历史数据来辅助新建立风电场的历史数据完成多任务高斯过程模型的训练，最后通过训练完成的模型实现新建风电场实时功率的预测，这样解决了新建立风电场历史数据不足而难以获得准确的功率预测结果的问题。
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公开(公告)号：CN113609758A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110812849.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 电子科技大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种新建风电场的功率预测方法，先分别采集新建风电场和源风电场的历史数据，然后利用建立时间较长的源风电场的大量历史数据来辅助新建立风电场的历史数据完成多任务高斯过程模型的训练，最后通过训练完成的模型实现新建风电场实时功率的预测，这样解决了新建立风电场历史数据不足而难以获得准确的功率预测结果的问题。
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公开(公告)号：CN116600343A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310351673.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W28/08 , H04W72/0453 , G06N3/092 , G06N3/04 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统模型；2）构建卸载通信模型；3）构建任务卸载计算模型；4）构建时延成本模型；5）构建多约束下的优化模型。这种方法考虑频谱资源分配，利用DDQN实现了更高效率的算法更新，并采用priority replay buffer改善了算法的收敛性能。
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公开(公告)号：CN116233927A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310249903.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W28/08 , G06F9/50 , H04W28/084
Abstract: 本发明公开了一种在移动边缘计算中负载感知的计算卸载节能优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统卸载模型；2）任务在本地计算建模；3）任务卸载处理建模；4）构建能耗成本模型。这种方法利用长短期记忆网络实现负载预测，并利用深度强化学习方法的特性实现了计算任务的高性能卸载，降低了用户的能耗，改善了用户的体验质量。
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公开(公告)号：CN114865696A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210439618.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 电子科技大学 , 国家电投集团西南能源研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC算法的混合能源系统在线调度方法，在不确定环境下，将风‑光‑抽水蓄能‑碳捕获混合能源系统互联运行，由于风力发电、光伏发电以及负荷需求的波动性、随机性，通过合理调度抽水蓄能电站的有功功率和碳捕获系统的功率来平衡不确定性波动，同时以最大碳捕获量为目标，最后采用一种基于最大熵强化学习框架的离线学习策略SAC算法，通过SAC算法训练智能体获取最优调度策略，达到最大碳捕获的目的。
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