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[发明专利]突发应急条件下城市综合能源系统韧性评估方法和系统-CN202310747578.2在审
发明人： 周开乐;马思宇;陆信辉;丁涛;虎蓉;陈鸣飞 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本发明提供一种突发应急条件下城市综合能源系统韧性评估方法和系统，涉及能源管理技术领域。本发明通过构建层次化的综合能源系统韧性评估指标体系，能为城市综合能源系统的韧性提升提供依据，有助于解决目前综合能源系统韧性评估考虑因素不全面、可解释性差等问题，提高综合能源系统韧性评估方法的准确性。同时，本发明通过模糊层次分析法与熵权法组合赋权的方法，不仅综合考虑了评估过程中主客观因素的影响，还明确了不同指标之间的相对重要性，有助于综合能源相关部门对重点薄弱部分进行针对性改造提升。
突发应急条件下城市综合能源系统韧性评估方法

[发明专利]电网黑启动网架重构决策方法和系统-CN202310747545.8在审
发明人： 周开乐;钱璟;陆信辉;丁涛;邵臻;李兰兰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种电网黑启动网架重构决策方法和系统，涉及电力系统技术领域。本发明使用QMIX算法构建城市黑启动网架重构问题的多智能体深度强化学习模型，具体较强的感知电网复杂运行状态的能力，能够有效提升对设备状态的感知力，通过为每一个黑启动电源构建智能体，实现黑启动电源的协同合作，为网架重构提供重要的基础。通过多智能体深度强化学习模型对实时电网数据进行处理，提高恢复问题的求解速度和质量，实现实时的网架重构。
电网启动网架决策方法系统

[发明专利]基于用户行为耦合建模的综合需求响应方法和系统-CN202310736092.9在审
发明人： 周开乐;虎蓉;殷辉;陆信辉;丁涛;陈鸣飞 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供一种基于用户行为耦合建模的综合需求响应方法和系统，涉及能源管理技术领域。本发明通过获取并预处理城市综合能源系统的历史数据；通过预处理后的历史数据和长短期记忆神经网络，获取UIES需求预测模型，通过UIES需求预测模型预测多元负荷预测数据和电价预测数据；基于历史数据、预测多元负荷预测数据和电价预测数据确定模型参数，构建IB‑IDR收益模型；基于IB‑IDR总体收益模型，依据多智能体理论，采用自适应的方法为各能源子系统求解最优IB‑IDR策略。本发明能够克服UIES需求侧的不确定性，实现获取对每个消费者更加准确、一体化的IB‑IDR激励策略，以获取更多的需求响应资源，促进UEIS供需平衡。
基于用户行为耦合建模综合需求响应方法系统

[发明专利]基于双层区块链的电力点对点交易方法和系统-CN202111532227.7有效
发明人： 周开乐;邢恒恒;胡定定;张增辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q20/22 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双层区块链的电力点对点交易方法、系统、存储介质和电子设备，涉及电力交易技术领域。本发明包括大电网区块链和多个微电网区块链，提出双层区块链技术，实现交易主体将其用能计划或供能计划优先在其所属微电网区块链内进行两次调度匹配，仍未满足的用能计划或剩余的供能计划将被上传至大电网区块链进行第三次调度匹配，有效缓解了区块节点过多所带来的潮流越限、信息存储容量、算力要求等方面的压力；同时利用区块链的去中心化、不可篡改、公开透明的特性，解决了大量产消者并入电力交易系统给传统电力运营中心化机构带来的挑战。
基于双层区块电力点对点交易方法系统

[发明专利]基于深度强化学习的智能园区空调负荷调控方法和系统-CN202111532228.1有效
发明人： 周开乐;彭宁;费志能;丁涛 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： F24F11/46 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度强化学习的智能园区空调负荷调控方法、系统、存储介质和电子设备，涉及空调负荷预测技术领域。本发明包括采集并预处理园区的历史数据；根据预处理后的历史气象数据和历史负荷数据，构建园区空调负荷短期预测模型，获取园区的空调负荷预测数据；根据预处理后的空调历史运行数据和空调负荷预测数据，构建园区空调制冷系统能耗优化的学习模型；采用深度强化学习方法进行寻优，获取园区的最优空调负荷调控方案。基于园区空调负荷短期预测值对园区空调负荷进行整体调控，提高园区能源的利用效率和整体经济性；在园区空调负荷预测的基础上对园区空调负荷进行优化调控，对于实现园区空调系统节能运行也有重要意义。
基于深度强化学习智能空调负荷调控方法系统

[发明专利]基于两阶段强化学习的园区微网负荷优化调度方法及系统-CN202110860153.3有效
发明人： 周开乐;周昆树;张增辉;陆信辉;殷辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于两阶段强化学习的园区微网负荷优化调度方法及系统，涉及微网负荷优化调度技术领域。本发明获取园区各微网的相关参数，然后负荷代理基于所述相关参数利用基于随机策略梯度的强化学习算法获取各微网的最优价格；最后基于最优价格，利用深度强化学习Actor‑Critic算法对园区各微网进行优化调度。本发明的技术方案由负荷代理参与，并使用两阶段强化学习作为最优价格获取和微网优化调度的算法，能够在获取不完全用户信息和环境信息，以及不依赖设备的具体运行模型、参数的情况下，更加准确、及时、高效的提供园区微网运行最优策略，同时可保护微网用户的隐私和提高微网的经济性。
基于阶段强化学习园区微网负荷优化调度方法系统

[发明专利]基于博弈的电动汽车充电站的选址方法及系统-CN202310276165.0在审
发明人：陆信辉;周宗典;周开乐;李浩斌;卢子瑞 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明提供一种基于博弈的电动汽车充电站的选址方法及系统，涉及充电站选址技术领域。本发明基于充电站经营者的博弈策略确定上层目标函数，基于电动汽车车主的博弈策略确定下层目标函数，然后基于上述上层目标函数和下层目标函数构建充电站选址优化模型，并基于预设的启发式算法求解所述充电站选址优化模型，以获取最优的电动汽车充电站选址方案。本发明考量了电动汽车充电站选址过程中各主体之间的信息交互，基于充电站经营者和电动车车主之间符合真实情况的博弈，所得到的充电站选址结果更精准，从而使得充电站经营者和电动汽车车主的利益最大化，同时提高了充电站经营者的收益和资源利用率。
基于博弈电动汽车充电站选址方法系统

[发明专利]基于云网边端一体化的综合能源负荷优化调度方法及系统-CN202110858534.8有效
发明人： 周开乐;费志能;丁涛;郭金环;李兰兰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于云网边端一体化的综合能源负荷优化调度方法及系统，涉及综合能源负荷优化调度技术领域。本发明基于云侧，网络侧，边缘侧，以及端侧构建云网边端一体化的信息架构，能够充分利用云计算，边缘计算和5G移动网络的协同优势，共同解决综合能源负荷优化调度问题，既能实现综合能源负荷的自适应优化调度，使优化决策更精准，也可以减轻云端数据处理和通信压力，提高优化决策求解效率，同时利用边缘侧进行数据处理，可以保护不同微网内用户的信息安全和隐私安全。
基于云网边端一体化综合能源负荷优化调度方法系统

[发明专利]微网环境下储能容量配置方法及系统-CN202210487370.7有效
发明人： 周开乐;周昆树;杨善林 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明提供一种微网环境下储能容量配置方法及系统，涉及储能容量配置技术领域。本发明获取光伏发电相关的时间序列数据并进行预处理后，利用Time GAN神经网络模型进行数据增强；并基于增强后的时间序列数据利用分布鲁棒优化模型对储能容量进行配置。本发明使用Time GAN神经网络模型对新建微网所能获取的有限数据进行数据增强，使得新建微网在数据量严重不足的情况下仍然能够较好的利用分布鲁棒优化模型对储能容量进行准确的配置，提高了数据的利用效率和微网建设效率。
环境下储能容量配置方法系统

[发明专利]考虑储能退化成本的共享储能能量调度方法及系统-CN202210487382.X有效
发明人： 周开乐;张增辉;丁涛 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑储能退化成本的共享储能能量调度方法及系统，涉及多微网能量调度技术领域。本发明获取共享储能多微网系统中各微电网的能量数据之后，建立各微网间的点对点交易模型；然后构建多微网系统与其共享储能设备间的共享储能交易模型；接着构建多微网系统与公用电网间的公用电网交易模型；最后基于上述构建的模型以所述多微网系统的总运行成本最小为目标函数，求解所述目标函数获取各阶段各微网的功率数据，以实现能量共享的多微网系统的能量精准调度。
考虑退化成本共享能量调度方法系统

[发明专利]基于联盟链的多微网能源交易方法及系统-CN202110860164.1有效
发明人： 周开乐;郭金环;陆信辉;丁涛;张增辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联盟链的多微网能源交易方法及系统，涉及多微网能源交易技术领域。本发明的技术方案基于信用值对欲参与交易的各微网节点进行资质审核，然后对通过资质审核的各微网节点利用鲁棒优化方法获取其购售电决策，再基于该购售电决策将满足交易条件的微网节点分组排序以及匹配完成交易，并在交易完成后通过联盟链构建的各微网节点间的违约金智能合约，最后根据实时交易量与合约交易量之间的违约量更新各微网节点的信用值，并对违约微网节点按照违约金智能合约执行违约惩罚操作。本发明可以精准量化各微网主体的信用值与各微网主体识别和规避风险行为之间的对应关系，同时基于更新的信用值对多微网能源交易方案进行动态优化。
基于联盟多微网能源交易方法系统

[发明专利]基于区块链的分布式光伏发电点对点交易方法及系统-CN202310107174.7在审
发明人： 周开乐;孟宇繁;虎蓉;陆信辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于区块链的分布式光伏发电点对点交易方法及系统，涉及电力交易技术领域。该方法包括获取初始数据信息；基于非对称加密技术将初始数据信息进行加密；基于气象信息和预先训练完成的发电预测模型，获取光伏发电的预测发电数据；基于用户用电信息和预先训练完成的用户模型，获取用户的用电负荷数据；基于预测发电数据和用电负荷数据，确定不同的用电交易市场；基于智能合约规则进行发电方和用电方的智能合约交易。基于上述处理，分布式光伏的用户利用P2P形式进行电力交易，通过大数据技术赋能用户发用电的监管和预测，自动进行智能合约交易，实现了用户之间公平、实时、相互信任的电力交易，满足分布式电力交易的需要。
基于区块分布式发电点对点交易方法系统

[发明专利]基于云边协同的移动式工业园区环境监测方法及系统-CN202211683980.0在审
发明人：陆信辉;卢子瑞;周开乐;李浩斌;周宗典 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于云边协同的移动式工业园区环境监测方法及系统，涉及工业园区环境监测技术领域。本发明首先基于移动监测设备实时获取工业园区环境监测相关数据；然后基于边缘端对环境监测相关数据进行预处理和数据解析，并基于云端对解析后的环境监测相关数据进行深度处理和环境质量监管；最后将上述各环节的数据进行可视化展示。本发明相比于现有技术可以更高效、精准地实现对工业园区环境的全面动态监测。
基于协同移动式工业园区环境监测方法系统

[发明专利]基于激励需求响应的虚拟电厂负荷优化调度方法和系统-CN202211419445.4在审
发明人： 周开乐;彭宁;陆信辉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供一种基于激励需求响应的虚拟电厂负荷优化调度方法和系统，涉及电力调度技术领域。本发明通过基于深度神经网络的预测模型来预测电力批发价格、光伏输出功率和用户负荷，克服了可再生能源与其不确定性，以及环境的不确定性，将预测得到的数据输入预先构建的虚拟电厂的激励需求响应模型的目标函数中，通过强化学习获取不同用户的最优激励率，根据最优激励率，得到虚拟电厂内部市场中柴油发电机组、光伏以及储能系统的最优运行策略。
基于激励需求响应虚拟电厂负荷优化调度方法系统

[发明专利]基于云边协同的空压机集群运行调节方法及系统-CN202110858519.3有效
发明人： 周开乐;张增辉;胡定定;费志能;郭金环 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： F04B51/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于云边协同的空压机集群运行调节方法及系统，涉及空压机调节技术领域。本发明将获取的空压机集群中所有空压机运行数据发送至云端；并对空压机运行数据进行异常检测和数据预测处理，然后基于异常检测数据和预测值进行故障预警和执行运行决策，最后利用强化学习的思想对运行决策执行结果进行记录和反馈以优化下一轮决策过程。本发明不仅节约了大量本地算力和存储空间，提高了调节效率，同时还提高了决策的可靠性和质量，使得空压机集群运行调节的自动化程度高，同时调节决策质量高。
基于协同空压机集群运行调节方法系统

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