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[发明专利]一种风光柴储微电网系统的多目标智能规划方法-CN202310668538.9在审
发明人：吴烈;曾国强;陆康迪;秦臻;王环;苏立业;徐明雷;邱勇;陈贤钰;杨仲豪 -专利权人：浙江九宏电力工程有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明公开了一种风光柴储微电网系统的多目标智能规划方法，该方法将风光柴储微电网系统中风机、光伏板、柴油机发电机组和蓄电池组待安装的数量、光伏板安装仰角和风机安装高度作为优化变量，将等年值投资总成本、污染物排放和系统供电缺失率作为优化目标，设计了一种高效的多目标优化求解技术，从而实现了风光柴储微电网系统的多目标智能规划。相比现有技术，本发明获得了在投资成本、污染物排放和供电可靠性等多性能指标的折衷优化效果，在满足相同供电可靠性指标的情况下系统投资成本和污染物排放均更少，且多目标智能规划方法易于工程实施。
一种风光柴储微电网系统多目标智能规划方法

[发明专利]SAR图像DNN分类器的后门攻击设计及评估系统与方法-CN202310283389.4在审
发明人：曾国强;魏海南;李理敏;耿光刚;翁健;陆康迪;张宇 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种SAR图像DNN分类器的后门攻击设计及评估系统与方法，获取来自SAR历史数据库的图像数据集，对其进行数据解析和归一化，得到干净数据集，并对DNN模型进行训练，得到干净模型；基于后门攻击触发器的多目标离线优化设计模块获取最优后门触发器，将其注入到待中毒干净数据集生成后门攻击数据集，并对干净模型进行训练，得到嵌入后门的中毒模型，并评估测试精度、后门隐蔽性和攻击成功率。本发明首次实现了针对SAR图像DNN分类器的后门嵌入触发器的多目标自动优化，在保持后门触发器具有较高隐蔽性的同时，仅使用少量后门样本便能达到极高的攻击成功率，且对遭遇后门攻击后的安全风险和性能进行了量化评估。
sar 图像 dnn 分类后门攻击设计评估系统方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的智能电网攻击定位方法-CN202110486649.9有效
发明人：吴争光;陆康迪 -专利权人：群智未来人工智能科技研究院（无锡）有限公司
申请日： 2021-05-01 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开一种基于卷积神经网络的智能电网攻击定位方法，首先基于交流模型下智能电网的非线性量测方程获取测量数据，再将数据传输到坏数据检测装置进行数据预处理剔除坏数据，并将预处理之后的测量数据作为训练样本；然后，将智能电网攻击定位问题描述为多标签分类问题，采用卷积神经网络提取交流模型下测量数据的内在高维特征；最后，将已训练的卷积神经网络作为多标签分类器，并将其嵌入到坏数据检测装置之后实现实时在线攻击定位。采用本发明可实现对智能电网的攻击定位，具有现有技术所不具备的以下优点：本发明可以更加准确获取智能电网的非线性特征，不仅能检测电网攻击而且能获得更高的攻击定位准确率，更高的检测效率。
一种基于卷积神经网络智能电网攻击定位方法

[发明专利]融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法-CN202310283388.X在审
发明人：曾国强;王超;李理敏;耿光刚;翁健;陆康迪;黄家承 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法，将工业控制系统(ICS)历史数据集的数据特征选择进行二进制编码和种群初始化，通过SVM‑强化学习进行离线训练，将在验证集上得到的准确率作为适应度函数，设计基于累计概率的交叉操作和变异操作对种群进行更新，经过迭代优化后从而获得最优特征集合；基于最优特征集合对ICS实时数据集进行特征选择，通过支持向量机(SVM)‑强化学习对实时数据集进行在线入侵检测测试，从而获得入侵检测性能指标。本发明采用了基于SVM‑强化学习新模式，并在此基础上融合了最优特征选择的智能优化，提升了ICS入侵检测系统的智能化设计水平和入侵检测的精度。
融合强化学习特征选择优化 ics 入侵检测系统方法

[发明专利]基于多目标变长CNN离散优化的电力CPS入侵检测系统及方法-CN202211569035.8在审
发明人：曾国强;黄家承;耿光刚;翁健;陆康迪;张宇 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标变长CNN离散优化的电力CPS入侵检测系统及方法。将经过预处理的电力信息物理系统历史监控数据作为输入数据集，对构建卷积神经网络模型的卷积模块数量、模型拓扑结构、每一个卷积模块的架构参数和批大小、学习率、优化器类型、权重正则化等超参数进行变长离散编码，将CNN模型在验证集上的指标和模型浮点运算次数作为优化目标，设计一种多目标离散优化方法对基于变长卷积模块的CNN模型架构与参数进行多目标并行优化，从而获得兼顾模型性能和模型复杂度的Pareto最优CNN模型。针对电力CPS实时监控数据，在线部署最优CNN模型，从而实现电力CPS的在线入侵检测。本发明在保证模型高精度性能指标的同时还降低了模型的复杂度。
基于多目标变长 cnn 离散优化电力 cps 入侵检测系统方法

[发明专利]一种基于DQN算法的智能电网DoS攻击检测方法-CN202210672597.9有效
发明人：张阔;吴争光;陆康迪 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DQN算法的智能电网DoS攻击检测方法。传统的坏数据检测法十分依赖阈值设置，本发明通过使用DQN算法减少对于阈值设置的依赖程度。在观察值构造方面，本发明使用连乘积的方式构造观察值，相较于传统的滑窗法，可以对观察值进行大幅度的降维。同时，在检测到攻击后，本发明对未收到的信号进行剔除得到一个新的状态估计，该估计可作为后续计算的参照。最后使用DQN算法对DoS攻击检测进行训练。本发明实现了DoS攻击的快速检测，增加了检测速度与成功率，其实现方法简单，检测效率能够有显著提升。
一种基于 dqn 算法智能电网 dos 攻击检测方法

[发明专利]基于CNN架构与参数并行优化的电网入侵检测系统及方法-CN202211025573.0在审
发明人：曾国强;黄家承;耿光刚;翁健;陆康迪;张宇 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN架构与参数并行优化的电网入侵检测系统及方法，从智能电网的量测数据管理系统中采集电网运行状态的历史监控数据，解析数据获取各传感器的读数信息并进行基于标准分数的标准化处理，作为智能电网入侵检测离线优化训练模块的输入数据集，将CNN模型拓扑架构、卷积模块参数和训练参数进行编码，设计基于遗传算法的CNN模型架构与参数并行优化平台，获得最优CNN模型的架构与参数信息。针对智能电网的量测数据管理系统采集到的电网实时监控数据，在线部署最优CNN模型，从而实现智能电网入侵检测的在线检测。本发明不仅提升了智能电网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了智能电网入侵检测的准确率和F1评分等性能指标。
基于 cnn 架构参数并行优化电网入侵检测系统方法

[发明专利]智能电网虚假数据注入攻击的广义累积和检测方法-CN202110378252.8有效
发明人：吴争光;陆康迪;刘妹琴 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开一种智能电网虚假数据注入攻击的广义累积和检测方法，利用获取的电网拓扑结构、历史系统状态估计值和线路参数数据建立智能电网状态估计的离散时间动态模型，采用迭代最小二乘估计法作为估计方法实时估计系统状态，再结合电网过去时刻的估计值采用分数阶微积分理论预测系统下一时刻的状态特性，在此基础上，利用预测的状态值和估计的状态值设计一种高效的广义累积和检测方法，实时检测系统是否受到虚假数据注入攻击。采用本发明可检测智能电网虚假数据注入攻击，相比现有技术具有更高的检测精度，更快的检测速度，确保电网安全控制和稳定运行。
智能电网虚假数据注入攻击广义累积检测方法

[发明专利]基于进化计算的电力系统分数阶预测辅助状态估计方法-CN202110378235.4有效
发明人：吴争光;陆康迪;刘妹琴 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于进化计算的电力系统分数阶预测辅助状态估计方法，以预测辅助状态估计为基础，通过分数阶微积分理论建立分数阶状态转移矩阵表示电力系统动态特性，采用分数阶拓展卡尔曼滤波器作为滤波方法，然后从优化角度，将系统估计结果与参考值之间误差的平均值作为优化目标函数，以遗传优化求解方法进行优化求解克服分数阶参数整定难题，设计最优分数阶拓展卡尔曼滤波方法，实现电力系统分数阶辅助状态估计。该发明的有益效果为：相比基于整数阶的系统建模，本发明能更加准确建立电力系统的动态特性模型，且具有更高的状态估计准确度；相比基于经验规则整定方法，本发明可以更加智能的整定分数阶阶次，实施更为简单，整定效率更高。
基于进化计算电力系统分数预测辅助状态估计方法

[发明专利]基于卷积神经网络架构优化的工控入侵检测系统及方法-CN202110886083.9在审
发明人：曾国强;黄家承;翁健;陆康迪;耿光刚;谭武征;张宇 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络架构优化的工控入侵检测系统及方法。从工控系统历史数据库中采集生成过程的历史监控数据，经过数据解析和归一化后作为工控入侵检测离线训练模块的输入数据集，设计基于离散群体演化方法的卷积神经网络架构优化平台，获得工控入侵检测特征库和最优架构的卷积神经网络模型，针对工控系统实时数据库中的实时监控数据，从而实现工控入侵检测的在线检测。本发明不仅可实现用于工控入侵检测系统的卷积神经网络架构的自动生成和优化设计，提高了工控入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了工控系统入侵检测的精准率、召回率和F1评分等性能指标。
基于卷积神经网络架构优化入侵检测系统方法

[发明专利]一种石油炼化过程中分馏塔液位自适应控制方法-CN201810822563.7有效
发明人： 陆康迪;周武能;陈杰 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种石油炼化过程中分馏塔液位自适应控制方法。该方法采用了反向误差神经网络和极值优化方法作为自适应工具，再结合实际操作过程的输入和输出量设计预测PI控制策略。本发明先利用数据采集装置收集系统过去的输入量和输出量，再设计极值优化算法作为求解器在线调整神经网络权重，从而高效且精准的训练神经网络；在满足设定的误差约束之后，将训练得到的神经网络权重作为系统的辨识参数，建立出接近实际情况的系统模型，最后设计预测PI控制对石油炼化过程中的分馏塔液位进行控制。采用本发明方法可有效地缓解了模型失配对系统的干扰，提高了控制性能，同时也促进了先进控制在工业过程控制中的应用。
一种石油过程分馏塔自适应控制方法

[发明专利]多区互联电力系统负荷频率的约束GPC优化控制方法-CN201610901013.5有效
发明人：曾国强;陆康迪;刘海洋;吴烈;谢晓青;戴瑜兴;李理敏;王环 -专利权人：温州大学
申请日： 2016-10-17 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种多区互联电力系统负荷频率的约束GPC优化控制方法，通过小信号机理分析建模方法和Z变换建立多区互联电力系统负荷频率的受控自回归积分滑动平均模型，采用约束广义预测控制作为控制方法，将系统预测输出与参考轨迹之间误差的平方值、控制器输出增量的平方值和控制输出的平方值这三者的加权值作为优化目标函数，并设计一种高效的自适应进化优化求解器实现约束GPC的在线滚动优化，实时更新系统各个变量从而实现负荷频率优化控制。采用本发明可实现多区互联电力系统负荷频率优化控制效果，相比现有技术具有更优良的稳态性能和动态性能以及更健壮的鲁棒性。
多区互联电力系统负荷频率约束 gpc 优化控制方法

[发明专利]一种基于非线性集成深度学习的短期风速预测方法-CN201810822591.9在审
发明人：陈杰;周武能;陆康迪 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非线性集成深度学习的短期风速预测方法，包括如下步骤：将采集得到的历史风电场风速数据进行归一化处理；初始化一簇具有不同隐含层层数和不同神经元个数的长短期记忆LSTM网络群；基于处理后的数据，利用初始化后的LSTM网络群进行时间序列预测，产生不同的风速预测序列；将所述风速预测序列传递至支持向量回归机SVM；通过粒子群优化算法PSO优化得到SVM的参数；风电场短期集成风速预测的结果由PSO优化后的SVM给出。本发明方法充分挖掘隐藏在风速时间序列下的非线性关系，大大提升了风速预测准确性和精确性，同时还具备更强大的学习能力、泛化能力和鲁棒性能，可大规模应用于风电场风速预测。
风速预测风电场短期风速预测非线性集成初始化网络群粒子群优化算法支持向量回归机神经元风速时间序列时间序列预测大规模应用非线性关系归一化处理风速数据鲁棒性能学习能力隐含优化采集传递挖掘学习

[发明专利]一种强迫风冷散热系统热结构的多目标优化设计方法-CN201810474420.1在审
发明人：曾国强;王琳;陆康迪;吴烈;戴瑜兴;张正江;王环;李理敏 -专利权人：温州大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种强迫风冷散热系统热结构的多目标优化设计方法。本发明从多目标优化的角度，首先将强迫风冷散热系统热结构优化设计问题转化为一个同时考虑散热系统热阻、压降、总重量等性能指标的典型多目标约束优化问题，然后采用一种基于非支配排序遗传优化求解方法进行优化求解，从而获得满足散热系统热阻、压降、总重量等多性能指标需求的最优热结构设计参数。采用本发明可以获得同时满足散热系统热阻、压降、总重量等多性能指标需求的折中设计方案，具有现有技术所不具备的以下优点：在保证相同的散热系统热阻和压降性能的情况下，所设计的强迫风冷散热系统的总重量更小。
散热系统强迫风冷热结构热阻多目标优化压降多性能指标优化求解优化设计问题设计参数压降性能优化问题多目标排序遗传转化保证

[发明专利]模块化多电平变换器多目标特定谐波抑制脉宽调制方法-CN201610224398.6有效
发明人：曾国强;沈洁贝;李理敏;王环;吴烈;戴瑜兴;陆康迪;陈杰 -专利权人：温州大学
申请日： 2016-04-12 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种模块化多电平变换器多目标特定谐波抑制脉宽调制方法，本发明依据实际工程应用需求确定模块化多电平变换器特定谐波抑制的目标谐波阶次及抑制上限值，通过傅氏变换法建立基于1/4周期对称的模块化多电平变换器特定谐波抑制的多目标优化函数及约束条件，设计多目标自适应极值优化求解器获得一组非支配的开关角，将其传输给模块化多电平变换器的脉宽调制模块，通过示波器检测模块化多电平变换器电压输出波形和对应的总谐波畸变率。采用本发明可实现满足多性能指标折中优化的模块化多电平变换器多目标特定谐波抑制脉宽调制效果，模块化多电平变换器电压输出波形具有更优的谐波特性，对应的总谐波畸变率更低，开关损耗更低。
模块化电平变换器多目标特定谐波抑制脉宽调制方法

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