“罗仕逵”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果12个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种三层联动机制的交互式综合能源系统实时调控方法-CN202010532777.8有效
发明人：殷林飞;罗仕逵;陈立春;陆悦江;吴云智;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种三层联动机制的交互式综合能源系统实时调控方法，用以解决综合能源系统的生产消费信息协同问题，以促进新能源消纳和高效利用。所提方法中，第一层采用提出的可拓展全局二次启发式规划算法，分配传统发电机组出力及分配其他综合能源出力总和。第二层采用提出的快速收缩调度优化算法，求解各类综合能源出力最优组合。第三层采用提出的微颗粒度实时控制算法，调控各类分布式能源、柔性负荷和储能设备。三层联动机制方法每一层调控根据各自区域及前一层的实时信息执行灵活的能源分配策略，解决了综合能源灵活协同控制问题。
一种三层联动机制交互式综合能源系统实时调控方法

[发明专利]一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法-CN202010680232.1有效
发明人：殷林飞;陈立春;罗仕逵;陆悦江;高放;雷嘉明 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种高维多分数阶双馈风机控制的高维多分数阶优化方法，该方法将高维多分数阶的控制思想运用到优化方法中，形成高维多分数阶优化方法。该方法利用高维多分数阶优化方法对高维多分数阶的控制器参数进行整定，通过高维多分数阶控制器对双馈风力发电系统中的转子侧变流器进行控制。本发明中高维多分数阶控制器引入了多维误差信息，提高了反馈信息的完整性；引入分数阶，提高了动态调整的范围，高维多分数阶优化方法通过高维多分数阶离散控制的形式对目标函数进行寻优，能缩短寻优时间，且能提高寻优的准确性。本发明能实现基于控制器思想的优化方法对双馈风力发电控制中四个控制器的最优参数整定，实现最大功率点追踪。
一种高维多分数阶双馈风机控制优化方法

[发明专利]一种综合能源系统的深度生成式对抗网络调度与控制方法-CN202010414841.2有效
发明人：殷林飞;张斌;罗仕逵;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：一种综合能源系统的深度生成式对抗网络调度与控制方法，该方法能解决目前综合能源系统以“电力系统+天然气系统+热力系统”多时间尺度形式的调度与控制方法中难以协调导致系统不稳定的问题。本发明提出结合调度与控制“一体化”的调度控制框架，利用深度生成式对抗网络对系统进行学习，并满足电力系统、天然气系统和热力系统的各种约束条件。本发明提出的方法根据综合能源系统特性和用户用能特点，实时监控能源系统运行数据，在满足供需平衡的基础上，合理分配能源，实现综合能源系统的最优控制，动态维持各能源与用户之间的经济利益最大化，保持频率和电压稳定，本发明方法能替代传统多时间尺度形式的调度与控制算法。
一种综合能源系统深度生成对抗网络调度控制方法

[发明专利]一种分布式微网电压多层协同控制方法-CN202110620175.2有效
发明人：殷林飞;罗仕逵;邱耀;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种分布式微网电压多层协同控制方法，该方法能解决目前微网电压控制中存在的能源响应灵活性不足与决策优化不充分的问题。首先，提出分布式微网电压多层协同控制框架将微网分为四个电压调控层。所提框架采用改进的执行依赖双启发式动态规划方法对电压控制系统的第一层执行调度；采用一致性方法对电压控制系统的第二层进行优化；采用线性优化方法对电压控制系统的第三层进行调度；采用量子多智能体协同强化学习对电压控制系统的第四层执行决策。所提分布式微网电压多层协同控制方法，对电压控制系统进行调度时考虑了不同层能源调节特性以及不同层能源策略的协调，能够优化电压控制的响应灵活性和决策准确性。
一种分布式微电压多层协同控制方法

[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]一种平行多层蒙特卡罗双馈异步风机参数优化方法-CN201910858822.6有效
发明人：殷林飞;黄天蔚;罗仕逵;吴云智;谢佳兴;孙志响;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种平行多层蒙特卡罗双馈异步风机参数优化方法，该方法通过平行多层的仿真系统来减少群体智能决策的时间，其核心是在每层仿真系统中灵活运用多区域多粒度蒙特卡方法，每层每区域所使用方法的参数不同，通过使用不同的参数来寻求系统最优化的参数，从而进行必要的决策。本方法的技术效果是：即可实现快速的参数寻优决策，又可以避免一般的蒙特卡罗方法寻优所遇到的“维数灾害”问题。本发明能够对双馈异步风机的比例积分微分控制器参数进行优化。
一种平行多层蒙特卡罗双馈异步风机参数优化方法

[发明专利]一种快速的解析式分布式多目标多微网经济调度优化方法-CN201910801887.7有效
发明人：殷林飞;孙志响;黄天蔚;罗仕逵;吴云智;谢佳兴;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种快速的解析式分布式多目标多微网经济调度优化方法，该方法可以在保证微网安全可靠及其电能质量的前提下，使整个微网能耗和运行费用最低，从而获得最大的经济效益。本发明采用了广义Benders分解算法(GBD)将原多目标多微网主动配电系统的经济调度优化问题分解成多个子区域对应的优化问题，各个子区域之间独立完成各自子问题的优化，区域间通过联络线交换边界变量和目标变量。本发明提出的方法在有效地解决多目标多微网经济调度优化问题同时，不仅能解决目前传统集中式优化中设备私密性和系统运行可靠性的问题，也能够有效地减少计算所需的内存从而加快计算速度。
一种快速解析分布式多目标多微网经济调度优化方法

[发明专利]一种可拓展深宽度自适应动态规划的智能发电控制方法-CN201910801884.3有效
发明人：殷林飞;罗仕逵;吴云智;孙志响;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种可拓展深宽度自适应动态规划的智能发电控制方法，该方法将可拓展深宽度自适应动态规划算法与学习率自适应算法结合，适用于未来综合能源互联系统(FIEIS)统一时间尺度下“即源即荷”的三态能源有功控制。该方法解决了电力系统在三态能源及间歇性能源的高渗透率下，传统发电控制难以适应有功频率的实时灵活控制问题，具有较强鲁棒性和稳定性，且迭代收敛速度和准确率得到提升。本方法框架上根据接入网络的三态能源类型数量自适应改变深度神经网络的深度和宽度，从而增强有功控制的实时性、准确性和稳定性。所提方法的深宽度模型预测网络、评价网络和执行网络，有效替代了传统多时间尺度组合式有功控制算法。
一种拓展宽度自适应动态规划智能发电控制方法

[发明专利]一种拒识深度微分动态规划实时发电调度与控制算法-CN201910554335.0有效
发明人：殷林飞;赵陆林;罗仕逵;高放;黄天蔚;孙志响;谢佳兴;吴云智 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明所提一种拒识深度微分动态规划实时发电调度与控制算法，该算法能有效解决传统“经济调度+自动发电控制+功率指令分配”组合式算法难以协调控制的问题。本发明所提算法由深度模型网模块、“深度评价网1”模块、“深度评价网2”模块和深度执行网模块组成，其中每个模块的核心均为深度神经网络。本发明所提拒识操作是将微电网系统输出的发电功率指令进行限制操作：当发电功率指令大于拒识阈值时则输出结果；而当发电功率指令小于或等于拒识阈值时，输出传统的比例积分微分算法的结果。本发明所提算法，是利用深度微分动态规划算法对该系统进行学习，使得系统具有较强的泛化能力，可以很好地解决微电网中的发电调度与控制问题。
一种深度微分动态规划实时发电调度控制算法

[发明专利]一种灵活电源的深度斯坦伯格自适应动态博弈方法-CN201910859368.6在审
发明人：殷林飞;吴云智;黄天蔚;罗仕逵;谢佳兴;孙志响;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种灵活电源的深度斯坦伯格自适应动态博弈方法，该方法将斯坦伯格博弈模型作为框架，以深度自适应动态规划算法作为核心算法，并将深度神经网络替换了自适应动态规划算法中原有的神经网络。本发明中的深度自适应动态博弈算法布置于灵活电源中，同时考虑传统发电厂和负荷消费者(用户)对灵活电源的影响，可以有效解决微电网在运行中存在的能量分布不合理、整体效益较低的问题。本发明提出的方法可以通过让每个灵活电源与传统发电厂和负荷消费者在共同的微电网之间进行博弈，从而设计出合理的利益引导策略，在追求灵活电源自身效益最大化的同时，实现微电网中供给侧与需求侧的双赢。
电源微电网灵活自适应动态规划博弈神经网络自适应算法发电厂效益最大化博弈模型博弈算法核心算法能量分布有效解决整体效益替换

[发明专利]一种多时空长短记忆深度网络精准预测方法-CN201910801527.7在审
发明人：殷林飞;谢佳兴;吴云智;罗仕逵;高放;黄天蔚;孙志响 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种多时空长短记忆深度网络精准预测方法，该方法能解决目前电力系统由于不同时间尺度和空间尺度的电力负荷波动较大而导致负荷预测精度较低的问题。本发明提出了结合电力系统负荷的多时空分布特性进行预测的思想，利用长短记忆深度神经网络对不同时间尺度和空间尺度的电力负荷数据进行学习，该神经网络是一种时间循环网络，有着很强的时间序列记忆能力，十分适用于电力系统负荷预测。本发明提出的一种多时空长短记忆深度网络精准预测方法，能根据实际所需预测地区的负荷分布特性的不同，改变预测模型的输入和输出个数，并对不同时间尺度和空间尺度的电力负荷进行精准预测。能替代用于负荷预测的传统统计模型和普通的机器学习模型。
空间尺度时间尺度预测负荷预测神经网络电力系统负荷预测电力负荷波动电力负荷数据电力系统负荷机器学习模型时空传统统计电力负荷电力系统负荷分布记忆能力时间序列时间循环时空分布预测模型网络输出替代学习

[发明专利]一种混合深度对抗网络滚动强化学习博弈策略-CN201910554358.1在审
发明人：殷林飞;张斌;罗仕逵;高放;谢佳兴;吴云智 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种混合深度对抗网络滚动强化学习博弈策略，该策略能解决目前能源分布和市场供求失衡问题，最大限度地实现供需均衡。本发明提出的混合深度对抗网络滚动强化学习算法框架，以基于深度对抗网络算法的智能体与多个基于强化学习算法的智能体进行博弈，并在多区域互联的能源系统中进行测试。本发明提出一种混合深度对抗网络滚动强化学习算法来探索一种长期的价格动态引导策略，动态地维持供电、供气、供暖、供冷、供氢和电气化交通等能源产消者之间的经济利益最大化。
强化学习算法博弈对抗滚动强化学习智能体网络经济利益最大化价格动态能源系统市场供求网络算法多区域供冷供氢供暖能源电气化供气失衡互联均衡测试供电交通探索

1
共 12 条