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[发明专利]一种孤岛中压微电网下抑制电网频率波动的控制方法-CN202111148524.1有效
发明人：李辉;周彦博;彭寒梅;冯裕祺;谭貌 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种孤岛中压微电网下抑制电网频率波动的态势感知与利导方法；首次将态势感知与利导方法相结合运用于孤岛中压微电网，来保证孤岛中压微电网在分布式电源输出功率波动时也能持续稳定频率；包括孤岛中压微电网建模；基于历史数据的态势感知；抑制频率波动的态势利导方法三个部分；本发明提供的方法，在孤岛中压微电网运行时，信息采集单元先提取风机风速和电网频率信息作为历史数据，再进行态势感知，对电网系统频率态势进行超前预测，然后根据孤岛中压微电网的耦合关系得出有功功率和无功功率的预测值，进行态势决策系统和态势执行系统控制来实现态势利导功能，可有效抑制频率波动，降低对电网系统的冲击，使系统频率在分布式电源输出功率波动的时能继续保持稳定。
一种孤岛中压微电网抑制频率波动控制方法

[发明专利]一种电力物联网架构下的需量态势感知方法-CN202110898414.0有效
发明人：冯裕祺;何峰;李辉;陈翔;谭貌;唐力军 -专利权人：湘潭大学;湖南华菱湘潭钢铁有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力物联网架构下的需量态势感知方法，包括以下步骤：构建混合传感器网络；配置中继节点；数据上传云端；构建多维时间序列；需量自相关性分析；多变量相关性分析；数据预处理；构建需量预测模型；进行超短期需量预测。本发明通过构建需量态势感知网络，采用需量态势感知方法对多维时间序列数据进行挖掘，首先通过电压、电流、功率传感器采集数据构建多维时间序列；然后利用中继节点、网关节点将数据传送到云端，并通过自协方差方程等进行相关性分析；最后设计长短期记忆网络需量预测模型结构，实现对需量的高精度态势感知，有效提高了需量的态势感知准确度。
一种电力联网架构态势感知方法

[发明专利]一种基于多代理系统的主动配电网多故障恢复方法-CN202310378713.0在审
发明人：彭寒梅;邹嘉乐;肖千皓;谭貌;苏永新 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H02H3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多代理系统的主动配电网多故障恢复方法，1)以馈线上的分段开关将主动配电网划分为多个区域，每个区域设置1个区域代理，各区域代理检测到故障发生，故障馈线及其下游分支馈线上的区域代理断开所管控区域的分段开关；2)各区域代理识别自身所管控区域的状态，标识其类型，再根据自身所管控区域和相邻区域的类型，做出故障恢复决策并执行开关动作，进入下一步骤；3)各区域代理识别自身所管控区域的类型是否发生变化，若是，则返回上一步骤，否则，故障恢复过程结束。该方法通过区域代理的协调配合实现故障恢复，不需要全局信息，计算简单，恢复过程的智能化程度高，判断迅速、准确，具有较好的故障恢复效果。
一种基于代理系统主动配电网故障恢复方法

[发明专利]一种面向弹性提升的配电网电力-通信故障协同修复方法-CN202110929362.9有效
发明人：彭寒梅;王维首;贺炜煜;苏永新;谭貌 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向弹性提升的配电网电力‑通信故障协同修复方法，包括如下步骤：1)极端事件后，判定配电网通信系统中光纤故障的紧急性，将影响遥控联络开关的光纤故障定为紧急光纤故障，生成其修复方案并进行修复，非紧急的光纤故障暂不修复；2)将配电网的电力节点和移动基站划分1、2级网格，确定网格修复顺序，生成2级网格中电力故障和移动基站故障修复方案，非紧急移动基站故障暂不修复；3)生成通信系统中非紧急光纤故障和非紧急移动基站故障的修复方案并进行修复。该方法考虑了配电网通信系统故障给配电网负荷恢复带来的影响，将配电网的通信故障与电力故障协同修复，可带来更有效和快速的故障恢复，进而提高配电网的弹性。
一种面向弹性提升配电网电力通信故障协同修复方法

[发明专利]一种基于DDPG算法的电-气区域综合能源系统安全校正控制方法-CN202310304127.1在审
发明人：彭寒梅;胡磊;李金果;谭貌;苏永新 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DDPG算法的电‑气区域综合能源系统安全校正控制方法，1)构建基于DDPG算法的安全校正控制模型，设置智能体交互的环境、状态空间、动作空间和奖励函数；2)生成能流越限样本数据，将预先产生的专家经验数据集存放于经验回放池，对智能体进行离线训练；3)由训练好的智能体实时在线决策，得到系统紧急状态下的安全校正控制策略。该方法具备较好的泛化能力，能解决状态变量与控制变量强耦合的综合能源系统安全校正控制问题，使在消除系统能流越限以满足静态安全约束的同时，最小化能量枢纽的运行成本及其弃风光量。
一种基于 ddpg 算法区域综合能源系统安全校正控制方法

[发明专利]一种灾后电-气区域综合能源系统双层博弈故障恢复方法-CN202310286222.3在审
发明人：彭寒梅;李金果;邹嘉乐;谭貌;苏永新 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种灾后电‑气区域综合能源系统双层博弈故障恢复方法，1)设定上层为故障恢复策略制定，博弈策略为配电网开关状态集，博弈支付为负荷损失价值最小；2)设定下层为配电网、配气网运行方案制定形成的非合作博弈，并与上层形成主从博弈，博弈策略分别为购电功率和燃气轮机出力、购气量和电转气设备出力，博弈支付为各自的运行成本最小；3)基于粒子群优化算法通过上、下层主从博弈交互迭代计算，得到开关状态集和系统运行方案策略，作为故障恢复方案。该方法进行分模块处理，降低了复杂度，并计及多能互补协调运行对故障恢复的支撑，降低失负荷量的同时兼顾配电网和配气网的经济利益，具有较好的工程实用性和经济性。
一种灾后电区域综合能源系统双层博弈故障恢复方法

[发明专利]一种基于需量控制的钢包炉优化调度方法-CN201910557945.6有效
发明人：李辉;唐旻泰;周鑫;谭貌 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型，包括：1、根据钢铁工业工艺流程，建立生产过程资源‑任务网络(RTN)模型，建立各任务节点及资源节点，对除电力外的资源节点设立布尔变量表示资源状态，任务节点运行状态同样设一布尔变量表示；2、对钢包炉的精炼任务过程建模，并对平移、中断、削减等多种受电控制方法建立相应约束条件；3、对于受电控制手段可能会造成的转移成本、损耗成本及风险成本，计及上述成本建立钢包炉优化调度损耗模型；4、针对实时最大需量计费背景下的目标函数，建立基于需量控制的钢包炉负荷优化调度模型。本发明相比于传统基于分时电价重排全天任务时段的优化调度方法，可在不影响全天其余时段任务下减小峰值需量，大幅降低了生产用电成本外，对于电网而言，还减小了钢铁工业用户对电网变电设施后备容量的压力，降低了电网建设成本。
一种基于控制钢包优化调度方法

[发明专利]一种基于信号分解与对抗学习的家庭负荷短期预测方法-CN202210717873.9在审
发明人：苏永新;何琪瑶;彭寒梅;谭貌;李辉 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号分解与对抗学习的家庭负荷短期预测方法，涉及电力负荷分析领域，其步骤包括：首先，获取家庭的负荷数据、气象数据和日期数据；其次，对家庭负荷数据进行分析，将受到居民行为影响的负荷划分为行为负荷，将不受到居民行为影响的负荷划分为非行为负荷；然后，基于以长短期记忆网络为生成器、以卷积神经网络为判别器的带惩罚项的条件Wasserstein生成对抗网络CWGAN‑GP分别构建行为负荷和非行为负荷预测模型，并进行行为负荷和非行为负荷的预测；最后，将行为负荷与非行为负荷的短期预测结果相加得到家庭负荷短期预测结果。本发明解决了家庭负荷的多源不确定性问题和多因素相关性问题，能有效提高家庭负荷短期预测精度。
一种基于信号分解对抗学习家庭负荷短期预测方法

[发明专利]一种基于强化学习的变容热水器需求响应优化方法-CN202211128919.X在审
发明人：苏永新;徐梦瑶;陈磊;谭貌;彭寒梅;陈颉 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的变容热水器需求响应优化方法，其核心步骤为：1)建立变容热水器运行的水温和水量安全约束；2)获取电网未来24小时的能源价格数据以及预测的用户未来24小时热水需求量，生成未来能源价格趋势信号和未来热水需求量趋势信号；3)建立基于DQN的变容热水器需求响应优化的强化学习模型；4)根据强化学习输出的控制动作，维持实际变容量热水器运行。本发明提出的方法满足实时性要求，同时能够应对调度过程中的不确定性，实现变容热水器需求响应的自动优化，不仅节约了能源，还减少了用户的电费支出。
一种基于强化学习热水器需求响应优化方法

[发明专利]一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法-CN202210955307.1在审
发明人：谭貌;廖骋臣;王陆陆;苏永新;陈颉;陈才学;任宇玲 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法，该方法包括以下步骤：数据采集与预处理；计算负荷参与因子；替换负荷数据；构造样本序列；构建多元负荷预测模型；多元负荷预测。本发明通过负荷参与因子提取多元负荷与总体负荷之间的隐匿信息，建立神经网络模型挖掘多元负荷之间的耦合特性，提高了多元负荷预测的精确度。此外提出了负荷参与因子应用准则，提高了预测方法在不同应用场景的泛化能力。
一种基于负荷参与因子综合能源系统多元预测方法

[发明专利]一种基于多任务学习的非侵入式负荷分解方法-CN202210956739.4在审
发明人：谭貌;张政;别岳超;廖骋臣;肖俊;苏永新;潘瑞 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的非侵入式负荷分解方法，该方法包括以下步骤：电器负荷数据采集；数据预处理；模态信号分解；构建基于深度神经网络的多任务负荷分解模型；电器负荷分解。本发明利用变分模态分解，将复杂的负荷时间序列分解为频率更加集中、周期性更强的多个子序列，并用多任务学习共享不同电器负荷之间的参数，减少训练误差，提高训练精度与稳定性，更适用于非侵入式负荷分解领域。
一种基于任务学习侵入负荷分解方法

[发明专利]一种多节点电力负荷预测方法-CN202110898421.0有效
发明人：谭貌;何峰;胡程林;陈翔;李辉;唐力军;苏永新 -专利权人：湘潭大学;湖南华菱湘潭钢铁有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多节点电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，电力负荷数据采集：获取电力系统中待预测负荷节点及其上层节点的历史负荷数据，构建多节点电力负荷原始数据集；步骤二，数据预处理：构建多节点负荷样本数据集；步骤三，构建多节点电力负荷预测模型；步骤四，多节点电力负荷预测：将多节点负荷样本输入到多节点电力负荷预测模型进行在线预测，一次性得到多节点电力负荷的预测结果。本发明增加了上层节点负荷与待预测节点负荷相关性的考虑，并通过多个节点网络的组成的多节点电力负荷预测模型对多节点时间序列数据进行挖掘，同时预测多个节点的负荷，采用同时预测每个节点的方式替代传统的逐一单点预测方法，使得预测更为高效。
一种节点电力负荷预测方法

[发明专利]一种家庭电器负荷分解方法-CN202210453503.9在审
发明人：谭貌;别岳超;肖俊;潘瑞;苏永新;廖骋臣;李子彬 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种家庭电器负荷分解方法。所述方法主要包括以下步骤：采集家庭一段时间内家用电器有功功率数据；数据预处理；对每个家庭电器的有功功率序列进行聚类，辨识出电器运行状态的个数，将电器分为开关型、多状态型、连续型三类；用贝叶斯优化算法对神经网络模型中的超参数进行优化，用优化后的神经网络模型对三类电器分别进行训练，将总负荷的有功功率序列输入到训练好的模型中可以得到所有电器的有功功率序列。本发明依据电器运行状态将电器分为三类并运用贝叶斯优化算法进行负荷分解，在一定程度上提高了负荷分解的准确率。
一种家庭电器负荷分解方法

[发明专利]一种特征增强的非侵入式负荷分解方法-CN202210466293.7在审
发明人：谭貌;张政;肖俊;潘瑞;苏永新;廖骋臣;李子彬 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征增强的非侵入式负荷分解方法，该方法包括以下步骤：采集总负荷和各用电负荷的有功功率数据；数据预处理；特征增强；特征拼接；构建用电负荷分解模型；用电负荷分解。传统的非侵入式负荷分解方法特征单一，分解精度不高。基于此，本发明提出了一种特征增强的非侵入式负荷分解方法，利用采集数据的时序关系对特征进行增强，从而提高负荷分解精度，更适用于非侵入式负荷分解领域。
一种特征增强侵入负荷分解方法

[发明专利]一种基于CNN-GRU的电压态势感知方法-CN202111563878.2在审
发明人：李辉;冯裕祺;周彦博;谭貌;彭寒梅;李利娟;苏永新 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑GRU的电压态势感知方法，包括以下步骤：采集电压、有功功率和太阳辐照度数据；构建电压时间序列；电压自相关性理解；变量因素相关性理解；时间序列数据预处理；构建电压态势预测模型；进行短期电压态势预测。本发明通过构建电压态势感知网络，采用电压态势感知方法对时间序列数据进行挖掘，首先通过电力参数测量仪、传感器单元采集电压、有功功率、太阳辐照度数据；然后提取数据构建电压时间序列，并通过最大信息系数等进行相关性理解；最后设计CNN‑GRU态势预测模型结构，实现了对电压的高精度态势预测。
一种基于 cnn gru 电压态势感知方法

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