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[发明专利]一种电网调频型飞轮储能系统的矢量强化学习控制方法-CN202010900512.9有效
发明人：殷林飞;李钰;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明提供一种电网调频型飞轮储能系统的矢量强化学习控制方法，该方法能解决目前电力系统因新能源发电和分布式发电的随机性、波动性和不确定性对电网的冲击而造成的传统调频资源无法满足调频要求的现状。本发明将飞轮储能系统调频与矢量强化学习相结合，通过对电压进行矢量强化学习选择飞轮储能系统的最优动作，控制系统电机工作于发电机/电动机状态达到系统工作于放电/充电模式，从而达到调整电力系统频率的目的。本发明提出的电网调频型飞轮储能系统的矢量强化学习控制方法，其响应速度远优于传统调频资源，可实现快速调节电网频率，保持电网频率在允许偏差范围之内，维持系统频率稳定性，从而保证电网运行的可靠性和安全性。
一种电网调频飞轮系统矢量强化学习控制方法

[发明专利]一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法-CN202110590249.2有效
发明人：殷林飞;高奇;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明提出一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法。该方法将李群机器学习方法和引导注意推理网络方法进行结合，用于电动汽车充电站选址。首先，所提方法中引导注意推理网络方法主要用于交通数据的特征提取，判别电动汽车流量信息。其次，所提方法中李群机器学习方法作为引导注意推理网络方法的阈值函数的参数，提高引导注意推理网络方法的训练效率。最后，将电动汽车流量信息网格化，获得电动汽车充电的需求量，通过经纬度网格划分，将车流和网格关联，在密集网格处确定最佳的充电站地址。
一种李群引导注意推理网络电动汽车充电站选址方法

[发明专利]一种相似证据非完全降解设备剩余稳定使用寿命预测方法-CN202010683969.9有效
发明人：殷林飞;王涛;雷嘉明;马晨骁;李钰;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种相似证据非完全降解设备剩余稳定使用寿命预测方法，该方法能对设备剩余稳定使用寿命进行预测，无需设备从开始使用到当前状态的所有数据，只需设备当前数据即可预测设备未来稳定使用寿命。本发明提出了结合证据相关性分析法，通过设备参数相关性分析计算得到相关参数类型、相关系数及其权重函数，本发明提出了表示设备使用稳定性的稳定因子概念，利用马尔科夫预测链对表示设备使用稳定性的稳定因子进行预测，通过设备证据构建反向传播神经网络得到设备使用寿命稳定性的稳定因子变化曲线，利用神经网络分析当前及未来时刻设备稳定因子的稳定性，从而得出未来非完全降解设备剩余稳定使用寿命。
一种相似证据完全降解设备剩余稳定使用寿命预测方法

[发明专利]一种深度并行柔性发射网络的电力终端指纹识别方法-CN202010780676.2有效
发明人：殷林飞;马晨骁;罗仕逵;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种深度并行柔性发射网络的电力终端指纹识别方法，该方法利用深度并行柔性发射网络模型对电力终端设备运行时的电压和电流波形信息进行学习，形成电力终端指纹与设备名称的关联模型。所提方法是基于柔性发射网络和深度学习结合的深度柔性发射网络模型；且在训练时，所提方法使用不同的深度柔性发射网络参数进行并行学习。在电力系统中新接入电力终端时，所提方法根据其电力终端指纹完成对电力终端的识别。所提方法能对接入电力系统的电力终端进行识别，为电力系统安全运行与控制和负荷预测提供了参考，有效提高电力系统智能化水平。
一种深度并行柔性发射网络电力终端指纹识别方法

[发明专利]一种量子迁移平行多层蒙特卡罗双馈风机参数优化方法-CN202011016328.4有效
发明人：殷林飞;黄天蔚;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提出一种量子迁移平行多层蒙特卡罗双馈风机参数优化方法，该方法包括基于量子位概率幅的种群编码方法和迁移平行多层蒙特卡罗方法优化方法；同时提出双馈风机转子侧控制器比例积分微分参数的优化框架。首先，基于量子位概率幅的种群编码方法生成蒙特卡罗随机点，可在种群数不变的情况下提高种群的多样性。然后，通过多层多粒度的平行多层蒙特卡罗方法获得多组比例积分微分参数以及体现控制器性能的适应度值。其次，通过迁移学习来学习以往的经验知识，以提高优化计算速度。最后，再通过多层多粒度的平行多层蒙特卡罗优化方法获得控制性能良好的双馈风机转子侧控制器的比例积分微分参数。
一种量子迁移平行多层蒙特卡罗双馈风机参数优化方法

[发明专利]一种双馈风力发电机的量子深度强化学习控制方法-CN202010833105.0有效
发明人：殷林飞;雷嘉明;李钰;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种双馈风力发电机的量子深度强化学习控制方法，该方法能解决电网故障切除后以及在电网电压不对称骤升时的双馈风力发电机定子磁链变化的控制问题。所提方法为贝叶斯量子反馈控制、深度学习和强化学习结合的控制方法。贝叶斯量子反馈控制过程分为状态估计和反馈控制两步，且反馈的输入为历史测量和当前测量记录。贝叶斯量子反馈能有效控制固态量子比特中的消相干。深度学习部分采用卷积神经网络模型和反向传播方法。强化学习部分利用基于马尔科夫决策过程的Q学习作为所提方法整体的控制框架。本发明所提方法能有效提升双馈风力发电机的控制稳定性，提高风能利用效率。
一种风力发电机量子深度强化学习控制方法

[发明专利]一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法-CN202011394571.X有效
发明人：殷林飞;陈培文;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明所提一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法，该方法包含深度神经网络模块、多步自适应动态规划模块、图形神经网络模块和混合同构异构模块；深度神经网络模块实现从自动语言翻译到图像识别的功能，通过多层非线性变换对高复杂性数据建模；多步自适应动态规划模块包含自适应动态规划和自适应多步校正方法，用于解决大规模复杂非线性系统优化控制问题；图形神经网络模块构建电动汽车充电时空预测模型；混合同构异构模块包含同构网络和异构网络，其作用为处理同类和不同类信息；该方法能够有效地解决电动汽车充电负荷在时间和空间具有随机性难以预测的问题。
一种混合同构深度神经网络充电时空预测方法

[发明专利]一种双层分布式的多区域配电网经济调度的优化方法-CN202010900513.3有效
发明人：殷林飞;孙志响;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提出一种双层分布式的多区域配电网经济调度的优化方法，该方法不仅包括区域分解的母线撕裂法和子区域优化的分布式一致性方法，同时也提出了考虑风电、光伏等新能源的双层分布式多区域配电网经济调度优化框架。首先，母线撕裂法一方面能将大规模电力系统分为若干子区域系统，从而解决大系统复杂度高、计算慢的问题；另一方面区域之间通过共享边界虚拟节点部分信息可实现区域间分布式优化，能很好保护区域之间的信息安全。其次，分布式一致性方法能有效地解决每个子区域配电网内部的信息私密性问题。最后，在大规模互联电力系统中，双层分布式优化方法可以快速、安全且有效地获得多区域配电网的经济调度指令。
一种双层分布式区域配电网经济调度优化方法

[发明专利]一种平行并行量子人工情感深度学习的多层电压控制方法-CN202110074022.2有效
发明人：殷林飞;张辰微;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种平行并行量子人工情感深度学习的多层电压控制方法，该方法将量子行走搜索方法与基于人工情感的深度神经网络进行结合，用于电力系统多层电压控制。首先，量子行走方法作为平行控制系统中的人工控制模型对历史电压数据进行概率统计，用于量子快速获取目标控制策略，同时获取更多的原始电压数据。其次，基于人工情感的深度神经网络方法利用量子行走方法产生的电压数据以及历史电压数据提取特征，实现对电压的精准预测。最后，电力系统决策优化模型根据预测的电压实现最优控制。所提方法能有效解决电力系统电压数据样本不足的问题，实现电网电压的精准控制；采用并行式数据流传输，高效地完成平行系统间的数据交换。
一种平行并行量子人工情感深度学习多层电压控制方法

[发明专利]一种基于增量协同注意力移动卷积的电力终端识别方法-CN202110449092.1有效
发明人：殷林飞;马晨骁;韦潇莹;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于增量协同注意力移动卷积的电力终端识别方法，该方法将增量学习、协同注意力机制和移动卷积神经网络结合应用到电力终端识别中。所提方法基本步骤为：用电数据获取，数据预处理，协同注意力机制和移动卷积神经网络训练，识别和未被学习的电力终端的增量处理。增量处理包括自选择增量表征学习和学习率控制。所提方法能实现对电力终端的快速、精准识别。
一种基于增量协同注意力移动卷积电力终端识别方法

[发明专利]一种双尺度平行强化学习的质子交换膜燃料电池控制方法-CN202110415361.2在审
发明人：殷林飞;刘东端;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-04-18 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： H01M8/04992 文献下载
摘要：本发明提出一种双尺度平行强化学习的质子交换膜燃料电池控制方法，该方法用于实际质子交换膜燃料电池控制系统。实际质子交换膜燃料电池控制系统的双尺度强化学习的参数来源于12个人工虚拟质子交换膜燃料电池控制系统的双尺度强化学习的最优参数。12个人工虚拟质子交换膜燃料电池控制系统同时运行，得到比实际质子交换膜燃料电池控制系统更优的双尺度强化学习参数时，将得到的更优的双尺度强化学习的参数输入给实际质子交换膜燃料电池控制系统的双尺度强化学习。双尺度强化学习设定0.01秒和0.001秒两个时间尺度。本发明所提适用于质子交换膜燃料电池的控制。
一种尺度平行强化学习质子交换燃料电池控制方法

[发明专利]一种法医调查强化多步模型预测的非均匀光伏发电方法-CN202011250405.2在审
发明人：殷林飞;苏志鹏;马晨骁;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种法医调查强化多步模型预测的非均匀光伏发电方法，该方法能解决非均匀光照下光伏发电系统难以快速跟踪最大功率点的问题。本发明所提方法的框架由法医调查模块、深度强化学习模块和强化多步模型预测模块构成。其中，强化多步模型预测模块包括强化预测环节和强化计算环节。本发明所提方法利用法医调查方法在非均匀光照条件下快速搜索最大功率点参考值。本发明所提方法中的深度强化学习模块可调整强化多步模型预测模块的参数。强化多步模型预测模块在强化预测环节预测系统未来状态并在强化计算环节寻找出最优控制量。本发明所提方法能有效解决非均匀光照条件下光伏发电最大功率点跟踪问题。
一种法医调查强化模型预测均匀发电方法

[发明专利]一种基于改进雷达图的主动配电网运行态势评估方法-CN201711025147.6在审
发明人： 马晨骁;李鸿奎;吉兴全;刘琪;王明强;高军;乔朋利;赵承楠 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司;国家电网公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进雷达图的主动配电网运行态势评估方法，建立主动配电系统运行态势评价指标体系，并给出各项具体指标的归一化方法，通过组合赋权法确定各项指标的权重，将各项主动配电系统运行态势评价指标数值按长度在指标轴上标出相应的点，依次连接各扇形区域的外围点，得到多边形雷达图，根据多边形雷达图对各类指标的评价结果进行综合评估。本发明采用改进传统雷达图法的特征量计算方法,对各类指标的评价结果进行综合评估，使得主动配电系统运行态势评估结果简明、清晰、直观。
一种基于改进雷达主动配电网运行态势评估方法

[发明专利]一种基于报文解析的通信故障定位系统-CN201510211065.5有效
发明人： 马晨骁;王思远;李鸿奎;邓影;李福建;王启龙;牛文惠;龚珍 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司
申请日： 2015-04-29 - 公布日： 2015-09-30 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种基于报文解析的通信故障定位系统。所述系统是基于报文解析技术，并以电力数据网为通信通道，系统整体为星型结构，分别设置有连接到电力数据网的主站端和厂站端，所述主站端为管理对象，并设有故障智能研判服务器、工作站和电力EMS，所述厂站端为被管理对象，包括后台机、远动机和设置在电力数据网各节点上的PC，所述后台机、远动机和PC上均设有报文解析及故障告警单元。本发明的主站端通过接受厂站端的报警信息，可智能判断通信故障的发生地点及故障类型，并且还可统计通信通道故障历史记录。
一种基于报文解析通信故障定位系统

[实用新型]一种基于报文解析的通信故障定位系统-CN201520267993.9有效
发明人： 马晨骁;王思远;李鸿奎;邓影;李福建;王启龙;牛文惠;龚珍 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司
申请日： 2015-04-29 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本实用新型涉及电力系统领域，特别涉及一种基于报文解析的通信故障定位系统。所述系统是基于报文解析技术，并以电力数据网为通信通道，系统整体为星型结构，分别设置有连接到电力数据网的主站端和厂站端，所述主站端为管理对象，并设有故障智能研判服务器、工作站和电力EMS，所述厂站端为被管理对象，包括后台机、远动机和设置在电力数据网各节点上的PC，所述后台机、远动机和PC上均设有报文解析及故障告警单元。本实用新型的主站端通过接受厂站端的报警信息，可智能判断通信故障的发生地点及故障类型，并且还可统计通信通道故障历史记录。
一种基于报文解析通信故障定位系统

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