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[发明专利]一种农村家庭能源管理系统运行优化调度方法-CN202210563570.6在审
发明人：赵安军;王鹏柱;于军琪;周敏;李旺;高之坤 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种农村家庭能源管理系统运行优化调度方法，包括如下过程：确定农村家庭用能组成；基于所述农村家庭用能组成的运行特性，对农村家庭用能组成进行分类，根据分类结果进行建模，得到设备运行模型；建立农村家庭能源管理系统运行优化调度的优化目标和约束条件；结合所述设备运行模型、优化目标以及约束条件，求解农村家庭能源管理系统最优运行调度策略，实现农村家庭能源管理系统运行优化调度。本发明在全面考虑农村家庭用电设备类型的基础上，基于负荷转移和功率削减的运行调度思想，建立家庭能源管理系统运行优化调度模型，以进一步提高系统运行调度策略的有效性。
一种农村家庭能源管理系统运行优化调度方法

[发明专利]一种分布式架构下的换热站并联水泵优化控制方法及系统-CN202111058215.5有效
发明人：赵安军;席江涛;于军琪;杨航杰;张萌芝;赵啸;王鹏柱;米璐 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： F24F11/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式架构下的换热站并联水泵优化控制方法及系统，基于分布式控制架构，通过添加智能设备对换热站内机电设备进行升级，使得并联水泵的整个控制系统成为分布式控制系统；将集中式框架下的优化模型通过惩罚函数转化为分布式架构下的子优化模型，并且使用自适应因子对目标函数进行改进；使用改进的元启法式方法SCAFOA对优化模型进行求解，并且基于分布式架构将其转换为改进的分布式果蝇优化算法D‑SCAFOA，下载至各控制器中以此来完成优化模型的求解；最后以实际工程数据为基础的情况下，对一组不同型号的并联水泵进行组合与分配优化，以满足终端用户的热负荷需求。本发明避免了陷入局部最优的问题，可用于换热站并联水泵的节能优化控制。
一种分布式架构换热站并联水泵优化控制方法系统

[发明专利]一种农村家庭新能源系统优化配置方法-CN202111003925.8在审
发明人：赵安军;王鹏柱;于军琪;周敏;李旺;高之坤;高娇娇 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种农村家庭新能源系统优化配置方法，包括如下过程：确定农村家庭新能源系统的组成；根据市场电价机制和农村家庭能源系统各组成的用能特征，制订农村家庭新能源系统的综合能量管理策略；建立农村家庭新能源系统配置屋顶光伏安装容量的优化目标和约束条件；结合所述优化目标、约束条件以及综合能量管理策略，计算得出农村家庭新能源系统优化配置的最优配置方案。本发明提供的方法能够结合农村家庭的实际情况，实现农村家庭新能源系统屋顶光伏安装容量的最优配置，对农村家庭新能源系统实现高经济性、低碳排放运行具有重要意义。
一种农村家庭新能源系统优化配置方法

[发明专利]一种面向功能分区的商场冷负荷预测方法及系统-CN202110815667.7在审
发明人：赵安军;杨航杰;张萌芝;席江涛;赵啸;王鹏柱 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向功能分区的商场冷负荷预测方法及系统，根据目标商场建筑平面图与业态空间布局完成功能分区划分，根据灰色关联度分析发完成各功能分区关键影响因素的筛选；建立基于注意力机制改进的Attention‑LSTM冷负荷预测模型。通过网格搜索和交叉验证法寻求冷负荷模型的最优参数；各功能分区独立完成区域冷负荷预测，最终经预测结果加和指令得到整个商场建筑的冷负荷预测结果。这种面向功能分区的商场冷负荷预测，高度提取建筑冷负荷波动特征，解决现有技术中商场冷负荷数据呈现高维性、非线性、高延迟性和强时变性的特点。使得空调系统能有效地跟踪负荷变化，为输配供冷多级泵系统能效研究提供有力控制依据，从而改善室内热环境和降低空调能耗。
一种面向功能分区商场负荷预测方法系统

[发明专利]一种BP神经网络的光伏发电量预测系统和方法-CN202110333911.6在审
发明人：于军琪;高娇娇;赵安军;惠蕾蕾;王鹏柱;聂己开;冉彤;段佳音;赵啸 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种BP神经网络的光伏发电量预测系统和方法，选取影响T时刻光伏发电量的输入变量，利用关联度分析法分析所述输入变量与T时刻光伏发电量的相关性，剔除关联度低于设定值的输入变量，保留剩余输入变量；根据保留的输入变量的个数以及T时刻光伏发电量建立BP神经网络；利用和声搜索算法优化建立的BP神经网络；利用优化后的BP神经网络进行发电量预测，得到预测值。本发明利用和声搜索算法的全局搜索能力找到BP神经网络的最优权值和阈值，克服了BP神经网络在权值选择上的随机性，提高了BP神经网络的收敛速度和学习能力。
一种 bp 神经网络发电量预测系统方法

[发明专利]一种基于统计模式的能耗数据识别与修复方法-CN202010864776.3在审
发明人：于军琪;王鹏柱;赵安军;聂己开;赵啸;田颖;高娇娇 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开一种基于统计模式的能耗数据识别与修复方法，包括：将样本数据按照数据源分成多个子集；将每个子集的数据矩阵划分为时间序列形式，明确每个子集中各个已知量及未知数；根据是否含有缺失数据对子集进行划分，将未知数个数为0的子集记为无缺失数据集SO、将未知数个数大于0的子集记为缺失数据集Sd；对无缺失数据集SO进行G‑test识别，并采用期望最大值算法进行修正；对缺失数据集Sd利用缺失率对数据缺失情况进行划分，对于缺失率预设值A的数据集采用EM算法进行能耗数据修复，对于缺失率≥预设值A的数据集采用稀疏贝叶斯时间序列方法进行能耗数据修复。本发明解决了现有数据修复方法所造成的修复效果不好的问题。
一种基于统计模式能耗数据识别修复方法