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[发明专利]一种综合能源系统规划鲁棒优化配置方法及系统-CN202211138079.5在审
发明人：梁涛;孙立刚;徐家斌;刘亚祥;王锋;刘玉昌;赵吉祥;张辉;安舒 -专利权人：山东电力工程咨询院有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括，获取综合能源系统的资源条件与负荷需求参数，建立以项目内部收益率最大为优化目标的IES优化配置模型；建立风光出力与冷热电负荷需求参数的不确定集模型，基于IGDT结合IES优化配置模型，构建面向投资收益的IES鲁棒优化模型；简化IES鲁棒优化模型，求解最大不确定性波动半径和对应最恶劣场景的不确定场景参数；在不确定场景参数确定的条件下，求解投资收益最大化的优化配置方案；根据不同预期收益偏差计算形成IES优化配置方案集以最大化投资收益率为优化配置目标，并基于信息间隙决策，在达到预期收益的前提下，求解配置方案。
一种综合能源系统规划优化配置方法

[发明专利]一种基于博弈论的电动汽车充电站建设方法及系统-CN201910831563.8有效
发明人：梅生伟;方宇娟;魏韡;陈来军;刘锋 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：该方法包括：获取消费者类型和投资站类型，得到电动汽车充电站建设模型；其中，电动汽车充电站建设模型包括演化博弈表达式集合和支付矩阵；基于电动汽车充电站建设模型，计算得到投资站点的综合期望收益；基于演化博弈表达式集合和综合期望收益，计算得到演化博弈结果；对综合期望收益增加基于费米演化规则的演化更新算法，得到具有自动演化更新规则的电动汽车充电站期望收益预测更新模型，并输出投资收益结果。本发明实施例通过基于博弈论建设电动汽车充电站建设模型，输出预期收益投资结果，有效地帮助投资者进行决策和推动电动汽车充电站的建设。
一种基于博弈论电动汽车充电站建设方法系统

[发明专利]一种样本筛选方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211471064.0有效
发明人：王剑;陈炯峄;黄恺杰;苏云飞;胡鸿略;李瑞林;冯超 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本筛选方法、装置、设备及计算机可读存储介质，应用于网络安全领域，包括：获取待筛选样本对应的待筛选恶意代码特征；计算待筛选恶意代码特征对应的待筛选特征向量；调用恶意代码检测基础模型计算待筛选特征向量对应的置信度和伪标签；计算待筛选特征向量对应的汉明距离值；调用收益风险评估模型计算待筛选特征向量对应的收益风险评估值；收益风险评估模型中包括置信度参数和汉明距离值参数；根据收益风险评估值对待筛选特征向量进行筛选，得到带伪标签的目标样本本发明通过收益风险模型从收益与风险角度进行样本筛选，通过恶意代码检测基础模型对样本伪标签进行标注，提高了样本的筛选速度，减少伪标签标记错误情况的发生。
一种样本筛选方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种计及实时碳减排的需求响应机制模型建立方法-CN202210881013.9在审
发明人：陈明;祁佟;朱月尧;徐子鲲;万晔;高原;李锦狄 -专利权人：国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开发明了一种计及实时碳减排的需求响应机制模型建立方法，建立系统碳排放模型，并在双曲正切函数的基础上进行模型设计，建立碳成本折扣因子模型；针对产消者的负荷调节量，构建电价折扣因子模型；根据碳成本折扣因子模型以及电价折扣因子模型，确定总体折扣因子模型；根据总体折扣因子确定售电商总收益模型；构建产消者自身用电收益模型、产消者舒适度损失数学模型；根据总体折扣因子模型、产消者自身用电收益模型、产消者舒适度损失数学模型确定产消者总收益模型；基于粒子群算法对售电商最优电价以及最优折扣进行迭代优化，实现售电商与产消者智能终端的协同，最终得到模型中售电商最优电价信号以及最优折扣信号。
一种实时碳减排需求响应机制模型建立方法

[发明专利]一种基于博弈论的移动目标防御最优防御策略选取的方法-CN201811426730.2有效
发明人：张旻;李亚龙;陈勤;汤景凡;姜明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：发明是一种基于博弈论的移动目标防御最优防御策略选取的方法，按照如下步骤进行：建立攻防博弈模型；攻击者选择攻击策略；防御者观察到攻击策略，攻防双方计算收益；精炼贝叶斯均衡求解得出最优防御策略。其中建立攻防博弈模型的步骤还包括：定义攻防博弈模型；定义攻防收益量化。防御者观察到攻击策略，攻防双方计算收益步骤包括：防御者根据观察到的攻击策略计算后验概率；攻防双方计算各自收益。针对IDS可能发生误判、错判等情况，考虑防御策略风险收益，使收益量化更加准确，进而选取最优的防御策略。
一种基于博弈论移动目标防御最优策略选取方法

[发明专利]跨省区电力双边交易定价方法-CN202110825453.8在审
发明人：宋莉;刘敦楠;李竹;张圣楠;庞博;赵宁宁;孙田;杨海燕;许小峰 -专利权人：北京电力交易中心有限公司;华北电力大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提出跨省区电力双边交易定价方法，包括如下步骤：构建跨省区电力双边交易的总收益模型；构建非对称纳什讨价还价博弈的利益分配模型，基于纳什讨价还价博弈对总收益进行分配，使得送端省份和受端省份得到合理收益；根据纳什讨价还价模型中分配所得的送端省份收益及送端省份的发电成本，推导出跨省区电力双边交易的价格。本发明首先合理分配跨省区电力双边交易总收益，然后基于合理收益推导得到的定价方法，在合理分配跨省区交易总收益的基础上，本方法可使得跨省区交易双方更容易接受定价方法，从而促进跨省区交易开展。
省区电力双边交易定价方法

[发明专利]储能系统运行优化方法、系统及可读存储介质-CN202011488174.9在审
发明人：李路遥 -专利权人：上海电气分布式能源科技有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种储能系统运行优化方法、系统及可读存储介质，所述优化方法包括：获取储能系统在一优化时间区间内的运行参数；将优化时间区间划分为多个单位周期；基于运行参数构建峰谷套利收益模型；峰谷套利收益模型用于获取储能系统的最大峰谷套利收益；基于峰谷套利收益模型确定每个单位周期内储能系统的充放电功率数据；基于充放电功率数据对每个单位周期内储能系统的充放电进行调整。本申请基于运行参数构建峰谷套利收益模型，在满足最大峰谷套利收益的目标下，获取充放电功率数据，进而对每个单位周期内储能系统的充放电进行调整，以实现对储能系统的运行优化。
系统运行优化方法可读存储介质

[发明专利]一种基于多目标粒子群算法的云储能优化出清方法-CN202010645648.X有效
发明人：袁越;吴彦铮;朱俊澎;陈继忠 -专利权人：河海大学;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标粒子群算法的云储能优化出清方法，包括如下步骤：(1)制定由客户、分布式发电运营商和云储能运营商这三方利益主体参与的运营机制；(2)分析用户侧收益来源，初步分析并定义用户出借储能的机会成本，建立机会成本模型及收益模型；(3)分析分布式发电运营商收益来源，建立收益模型；(4)分析云储能运营商收益来源并建立优化调度模型，一次性解决云储能定价出清问题。本发明能够分析云储能参与者的收益来源并对储能资源进行优化调度，一次性解决云储能优化出清问题。
一种基于多目标粒子算法云储能优化出清方法

[发明专利]一种模型训练、信息生成方法、装置、设备及存储介质-CN202210323371.8在审
发明人：黄涛;刘丽;阳锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练、信息生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：获得包含第一样本和第二样本的样本集合，以及样本集合中每一样本的标注信息；将样本集合包含的样本输入待训练模型中的第一子模型和第二子模型，对输入的样本进行收益预估；根据第一子模型和第二子模型针对输入样本的收益预估结果和标注信息，确定第一子模型对第一样本进行收益预估的第一损失值、以及第二子模型对第二样本进行收益预估的第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，对第一子模型和第二子模型进行模型训练。应用本公开实施例提供的方案能够训练得到用于生成收益预估信息的模型。
一种模型训练信息生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于荷电状态检测的电动汽车调频优化控制方法-CN201510591608.0在审
发明人：王晓亮;王璐;岳东;谢俊;黄崇鑫;毛文博;李亚平 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2015-09-16 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于荷电状态检测的电动汽车调频优化控制方法，包括步骤：获取配电网实时电价数据与调频价格数据；在充电时段获取电动汽车充电负荷特性数据及电动汽车SOC曲线；以所述电动汽车SOC曲线为约束条件，建立电动汽车充电成本模型；建立电动汽车参与调频的调频收益模型；结合所述电动汽车充电成本模型和调频收益模型建立用户最终收益模型，并根据所述配电网实时电价数据与调频价格数据求出用户最终收益模型的最优解；根据所述模型最优解获得电动汽车参与调频的充电策略及控制充电策略的执行本发明在满足用户的出行需求的同时，合理分配电动汽车在可充电时段内的充电和调频时段，使用户获得最大的收益，有效地减少了电池的寿命损耗成本。
一种基于状态检测电动汽车调频优化控制方法

[发明专利]一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法及系统-CN202011164297.7有效
发明人：伍卫国;张祥俊;柴玉香;阮庭珅;杨诗园;王雄 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法及系统，通过初始化移动设备层连接边缘服务层和云服务器层的信道和时间槽，建立多个卸载模型，基于能源模型和不同卸载模型的能耗模型，计算当前传输的下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型，迭代更新当前时刻满足约束条件的最大收益的卸载模型，直至下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型的最大收益小于等于其自身最大收益，形成了考虑了能源和能耗的卸载方式，弥补传统云端二体协同计算以及小型同步MEC
一种边缘网络环境分布式计算卸载方法系统

[发明专利]一种面向负荷聚合商的虚拟电厂多类型储能优化配置方法-CN202310272859.7在审
发明人：窦文雷;高靖;宋卓然;王征;佟永吉;洪博浩;颜宁;马少华 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院;沈阳工业大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：其建立双层收益模型上层是聚合商收益最大和下层是虚拟电厂全寿命周期运行成本最低的多类型储能系统优化配置模型，实现虚拟电池的经济运行。具体包括：步骤1、建立光伏发电模型；步骤2、建立燃气轮机的相关模型；步骤3、建立储能系统各部分模型；步骤4、建立约束条件模型；步骤5、获取储能系统运行约束；步骤6、获取可中断负荷运行约束；步骤7、建立负荷聚合商收益最大的数学模型；步骤8、建立以负荷聚合商收益最大模型为上层模型；步骤9、建立以虚拟电厂全寿命周期运行成本最低的下层模型。
一种面向负荷聚合虚拟电厂类型优化配置方法

[发明专利]一种用户侧储能系统协调化运行策略的生成方法-CN202110136891.3在审
发明人：刘文霞;杨梦瑶;张舒婷 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： H02J3/28 文献下载
摘要：本发明提出一种用户侧储能系统协调化运行策略的生成方法，基于储能系统设备成本模型和储能系统设备运行收益模型，在现有市场价格机制下，基于优先选择获取高收益的原则，比较储能系统参与获取不同收益的经济性，按照储能系统参与延缓电网升级改造收益、提升供电可靠性收益、参与电能量市场收益、参与辅助服务市场收益的先后顺序，确定t时的储能运行功率及持续时间，最终确定各天各小时的储能系统运行情况。
一种用户侧储能系统协调运行策略生成方法

[发明专利]考虑辅助服务收益的电解铝负荷参与调峰控制方法及系统-CN202310473076.5有效
发明人：邱日升;廖思阳;徐箭;李玲芳;皮山泉;段平生;陈义宜;司大军;吴琛 -专利权人：武汉大学;云南电网有限责任公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H02J3/14 文献下载
摘要：本发明涉及考虑辅助服务收益的电解铝负荷参与调峰控制方法及系统，首先依次构建电解铝负荷模型及其功率波动模型、电力系统日负荷曲线模型以及电解铝负荷收益模型；然后根据模型构建基于辅助服务收益以及约束条件的目标函数采用本发明的方法能够有效降低电解铝负荷的用电成本，提高电解铝企业的收益，实现荷‑网‑源总经济效益的提升。
考虑辅助服务收益电解铝负荷参与控制方法系统

[发明专利]一种基于强化学习算法的交易电量优化方法-CN202111641572.4在审
发明人：钱晓瑞;詹祥澎;陈筱珺;董美蓉;肖恺;卢威;林女贵;沈一民 -专利权人：国网福建省电力有限公司营销服务中心
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于强化学习算法的交易电量优化方法，包括如下步骤：S1、构建用电量预测模型和售电收益模型；S2、输入用户本月已用电量数据至用电量预测模型，得到用户本月用电预测量数据；S3、根据售电收益模型，构建基于强化学习算法的交易电量优化模型；S4、输入用户本月用电预测量数据至交易电量优化模型，得到使售电收益最大化的交易电量。
一种基于强化学习算法交易电量优化方法