专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种适应现货市场的储能集群聚合方法和装置-CN202310071655.7在审
  • 王彬;赵昊天;孙宏斌;郭庆来 - 清华大学
  • 2023-01-13 - 2023-06-23 - H02J3/00
  • 本发明属于电力系统的运行控制技术领域,涉及一种适应现货市场的储能集群聚合方法和装置。本方法首先建立储能集群聚合优化模型的目标函数:建立现货市场条件下,储能集群聚合优化模型的约束:将目标函数和约束条件构成的优化模型线性化,得到混合整数线性随机规划模型:使用分支定界法求解该模型,得到储能集群分段功率本发明考虑了现货市场出清价格的随机性和波动性带来的影响,在满足储能站运行安全约束的同时,实现最小化供能成本的数学期望值,有效应对现货市场的随机性和波动性。
  • 一种适应现货市场集群聚合方法装置
  • [发明专利]一种基于强化学习的现货市场售电商报价方法-CN202210274106.5在审
  • 刘秋华;方正聪;何晓敏 - 南京工程学院
  • 2022-03-18 - 2022-08-12 - G06Q30/02
  • 本发明公开了一种基于强化学习的现货市场售电商报价方法,包括:设定现货市场交易规则,采用购售电双方双边集中竞价方式进行市场交易,通过分时段阶梯报价方式,并采用统一边际出清方式出清结算;建立售电商收益模型,给出不同类型售电商报价策略的目标模型,并对模型进行假设条件和初值设定;引入强化学习算法,并根据强化学习算法对模型中所有售电商的状态空间、动作空间、奖赏函数进行定义,建立基于强化学习的现货市场售电商报价模型本发明能够有效模拟电力现货市场下售电商的竞价行为,并得到一系列最优的报价策略,使售电商采取恰当的报价行为,获得更大的利润空间。
  • 一种基于强化学习现货市场商报方法

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