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公开(公告)号：CN112510700A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011347411.X
申请日：2020-11-26
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
Abstract: 本发明公开了一种计及风速变化的控制器自适应鲁棒优化方法，首先结合最小二乘法与指数函数构造具有抗噪声能力辨识目标函数，然后引入神经网络进行系统等效传递函数的辨识；最后基于辨识的函数结合小增益理论建立控制器参数鲁棒优化模型，并通过深度强化学习算法迭代优化，从而实现了附加控制器的自适应鲁棒调整，这样也确保了在不同风速情形下均可有效抑制系统振荡，增强了不同风速情形下的稳定性。
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公开(公告)号：CN112436511A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011292222.7
申请日：2020-11-18
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
Abstract: 本发明公开了一种在电力/氢气市场下氢存储系统的运行优化方法，先构建风‑电解的氢存储系统的模型，再通过计及CVaR来度量风‑电解的氢存储系统在电力市场/氢气市场环境下的风险，并基于风险值构建氢存储系统的目标函数及约束条件，运用基于场景的随机优化算法优化氢存储系统的目标函数，从而得到最大利润max REH。
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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：CN112510700B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011347411.X
申请日：2020-11-26
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
Abstract: 本发明公开了一种计及风速变化的控制器自适应鲁棒优化方法，首先结合最小二乘法与指数函数构造具有抗噪声能力辨识目标函数，然后引入神经网络进行系统等效传递函数的辨识；最后基于辨识的函数结合小增益理论建立控制器参数鲁棒优化模型，并通过深度强化学习算法迭代优化，从而实现了附加控制器的自适应鲁棒调整，这样也确保了在不同风速情形下均可有效抑制系统振荡，增强了不同风速情形下的稳定性。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115130662B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210966397.4
申请日：2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的配电网时变拓扑状态估计方法，先采集几种有代表性的源拓扑量测数据以及对应状态数据信息，进行数据预处理，以满足神经网络的输入需求；然后构建深度残差神经网络对源拓扑状态估计，得到多个深度残差网络模型。然后采集新拓扑少量数据，利用贝叶斯岭回归方法进行训练确定组合模型权重，来实现对新拓扑进行状态估计。
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公开(公告)号：CN118898032A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410917989.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法、装置、电子设备及存储介质，通过对海量钻井数据进行数据清洗和数据预处理，采用LOWESS算法实现海量钻井数据的平滑降噪，利用Borderline‑SMOTE方法调整井漏样本与安全钻进样本的类别权重系数，并结合机器学习框架LightGBM搭建井漏智能预警模型。本发明采用上述的一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法、装置、电子设备及存储介质，以解决钻井工程中钻井数据可利用率不高、样本类别不平衡、井漏风险预警智能化程度不高的问题。
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公开(公告)号：CN118797348A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410901120.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的环境承载力的评估方法、装置、存储介质及电子设备，包括首先通过地理信息系统技术(GIS)得到环境热力图，并制定环境承载力的分类标准，接着建立残差网络的深度学习模型对环境热力图进行评估分析，再分类，科学、准确地对环境污染情况进行分类。本发明采用上述的一种基于残差网络的环境承载力的评估方法、装置、存储介质及电子设备，通过地理信息系统技术(GIS)得到环境承载力的分类方法，最后建立残差网络的深度学习模型，对环境热力图进行评估分析，以实现科学和准确的环境监测。
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公开(公告)号：CN118783801A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410749310.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M7/5387 , H02M1/38 , H02M1/08 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态DDPG的光伏单级逆变器控制方法和装置，设定动态DDPG模型的状态、动作和奖励函数，其中状态包括光伏单级逆变器的输入电压、输入电流、输出电压和输出电流，动作包括光伏单级逆变器载波频率信号和死区时间，对动态DDPG模型进行设置并离线训练，实时采集光伏单级逆变器的输入电压、输入电流、输出电压和输出电流，采用训练好的动态DDPG模型中的策略网络得到载波频率信号和死区时间，根据载波频率信号和死区时间生成驱动信号，对光伏单级逆变器中开关元件进行控制。本发明在传统DDPG算法引入延迟更新与动态调整策略，改善其参数调整困难、边界收敛性差的优化难题，并对光伏单级逆变器的结构进行改进，提高光伏发电的能量转换效率。
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公开(公告)号：CN115313424B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211006246.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MRNO算法的低频振荡阻尼控制器设计方法，先根据实际电网的输入脉冲与输出电压数据建立电力系统的等效传递函数模型，接下来建立低频振荡阻尼控制器的等效传递函数模型，然后将控制器模型并联至电力系统等效模型上，并利用MRNO算法进行优化，获取效果良好且能够较好抑制振荡的低频振荡阻尼控制器参数。
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