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[发明专利]一种基于混合时间尺度DRL的综合能源在线调度方法-CN202111411829.7有效
发明人：何昊;赵伟哲;王静;熊俊杰;何伟;彭春华;陈思畏;陈龙;曾伟;李佳;饶臻 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混合时间尺度DRL的综合能源在线调度方法，构建综合能源系统的热电联产机组模型、电锅炉模型、燃气锅炉模型；将多时间尺度同步协调为混合时间尺度，建立混合时间尺度IES环境经济调度模型；分别定义混合时间尺度状态空间、混合时间尺度动作空间以及环境经济归一化奖励函数；采用近端策略优化算法实现基于混合时间尺度实时反馈的在线决策。本发明应用DRL解决IES环境经济调度问题，可为推进“双碳”目标提供可行性方案；将多时间尺度同步协调为混合时间尺度，填补了DRL方法应用在多时间尺度优化调度的空缺。
一种基于混合时间尺度 drl 综合能源在线调度方法

[发明专利]一种含分布式光伏配电网有功无功协调优化控制方法-CN201710265431.4有效
发明人：唐云峰;张颖;陈荣成;刘钰鹏 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种含分布式光伏配电网有功无功协调优化控制方法，所述方法包括：S1、基于模型预测控制方法，根据不同时间尺度的控制目标和控制变量，将配电网系统控制过程分为长时间尺度优化控制、短时间尺度优化控制，并建立长时间尺度优化控制模型和短时间尺度优化控制模型；S2、将长时间尺度优化控制和短时间尺度优化控制的求解问题转化为二阶锥规划问题；S3、长时间尺度优化控制模型基于光伏出力及负荷需求预测信息，采用多步滚动优化求解各可控装置的有功无功出力，短时间尺度优化控制模型以长时间尺度的优化控制模型的求解结果为基准值，滚动求解各可控装置的有功无功出力增量。
一种分布式配电网有功无功协调优化控制方法

[发明专利]基于深度强化学习的双时间尺度新能源电网电压优化方法-CN202111217697.4有效
发明人：李鹏;姜磊;王加浩;夏辉;高一航;李建宜 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于深度强化学习的双时间尺度电网电压优化方法，包括：分别对双时间尺度方法中的长时间尺度间隔和短时间尺度间隔进行划分；基于DQN算法进行长时间尺度电网电压优化，得到长时间尺度并联电容器组投切计划；基于DDPG算法进行短时间尺度无功电压优化，得到短时间尺度连续无功补偿装置出力计划。
基于深度强化学习时间尺度新能源电网电压优化方法

[发明专利]一种H-CRAN下基于多时间尺度协同优化的资源分配方法-CN201810437109.X有效
发明人：朱晓荣;张晓逸;汪悦 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种H‑CRAN下基于多时间尺度协同优化的资源分配方法，将资源分配视为大时间尺度—小时间尺度的双层模型：从大时间尺度角度，根据用户移动轨迹等长期平均信息，通过查询和匹配专家系统的先验知识，建立基于专家系统的大时间尺度资源分配模型；从小时间尺度角度，根据信道质量等短期瞬时信息，利用深度强化学习的自学习和自优化特性，建立基于深度强化学习的小时间尺度资源分配模型；从协同优化角度，基于主从博弈的视角，建立以大时间尺度为主、小时间尺度为从的协同优化资源分配模型
一种 cran 基于多时尺度协同优化资源分配方法

[发明专利]一种基于实时电价机制的微电网多时间尺度能量调度方法-CN201710999110.7在审
发明人：戴志辉;陈冰研;杨熙;寇博绰 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实时电价机制的微电网多时间尺度能量调度方法，所述基于实时电价机制的微电网多时间尺度能量调度方法包括日前调度时间尺度和日内调度时间尺度，并以优先级调度策略连接日前调度时间尺度和日内调度时间尺度，采用粒子群优化算法求解微网多时间尺度的鲁棒优化问题。满足实时电价机制的需求，适用于峰谷分时电价体系，其步骤简洁，在每个调度时段都能为微网内各分布式电源提供实时、明确的调度优先级，进而充分利用可再生能源，减少弃风弃光，提高负荷供电可靠性，并且基于实时电价信息的调度策略与多时间尺度理论的结合，增强了日前调度对日内调度的指导作用，促进了两个时间尺度调度的协调配合，减少了短时间尺度调度的负担。
一种基于实时电价机制电网多时尺度能量调度方法

[发明专利]时间尺度检查方法、装置及电子设备-CN202011542967.4有效
发明人：谭帆;王芳;沈旭 -专利权人：海光信息技术股份有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请涉及一种时间尺度检查方法、装置及电子设备。本申请实施例提供的时间尺度检查方法，包括：根据仿真器对系统源文件进行编译时所记录的编译日志，获得与多个模块一一对应的多条时间尺度信息，系统源文件为目标子系统的寄存器传输级电路设计源文件，目标子系统包括多个模块；判断多个模块中是否存在时间尺度来源失配的目标模块；若多个模块中存在时间尺度来源失配的目标模块，则从多条时间尺度信息中确定出与目标模块对应的目标时间尺度信息，以及获取目标模块的失配等级；根据目标模块对应的目标时间尺度信息和目标模块的失配等级生成检查结果表征文件本申请实施例提供的时间尺度检查方法、装置及电子设备能够提高时间尺度的检查效率。
时间尺度检查方法装置电子设备

[发明专利]一种锂离子电池变时间尺度模型参数估计方法-CN201610428588.X有效
发明人：戴海峰;魏学哲;孙泽昌;朱乐涛 -专利权人：同济大学
申请日： 2016-06-16 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种锂离子电池变时间尺度模型参数估计方法，对锂离子电池二阶等效电路数学模型进行参数估计，用以分别获取大、小时间尺度环节的时间常数，包括以下步骤：1)确定锂离子电池二阶等效电路模型中小时间尺度环节和大时间尺度环节对应时间常数的时级范围；2)分别估计大时间尺度环节的时间常数和小时间尺度环节的时间常数；3)采用时级范围对大时间尺度环节的时间常数和小时间尺度环节的时间常数进行验证，获取最终的时间常数。
一种锂离子电池时间尺度模型参数估计方法

[发明专利]一种提高Modelica仿真模型求解效率的方法-CN202010623355.1有效
发明人：王珺;吕文军 -专利权人：西安中锐创联科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高Modelica仿真模型求解效率的方法，包括以下步骤：以变量变化频量为基准，将待处理的Modelica仿真模型拆分成大时间尺度模型和小时间尺寸模型；其中，大时间尺度模型为易收敛的离散系统模型，小时间尺度模型为不易收敛的连续系统模型；分别对拆分的大时间尺度模型、小时间尺度模型进行建模；大时间尺度模型采用离散系统建模，小时间尺度模型采用连续系统建模；采用连续‑离散混合建模的方法对建模后的大时间尺度模型和小时间尺度模型进行模型重构
一种提高 modelica 仿真模型求解效率方法

[发明专利]可在电脑内被执行的方法、可读取式电脑媒体及其系统-CN201010613439.3无效
发明人：约翰欧·霍尔奎斯特 -专利权人：爱发股份有限公司
申请日： 2010-12-24 - 公布日： 2011-08-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明是有关于一种可在电脑内被执行的方法、可读取式电脑媒体及其系统，能以一有限元素分析模型来处理一产品的一时间逼近模拟试验。其中，该有限元素分析模型包括至少一多尺度子结构。该产品的时间逼近模拟试验是以第一组时间尺度和第二组时间尺度来处理，该第一组时间尺度和该第二组时间尺度是在该有限元素分析模型里有不一样的有效长度，而当第一组时间尺度用于全面结构或主集体，第二组时间尺度则用于子结构或是副集体，且第一组时间尺度的时间步骤系大于第二组时间尺度，然后在每一次第一组时间尺度求解过程的最后将所有的响应同步化。
电脑执行方法读取媒体及其系统

[发明专利]一种新型工程设备剩余寿命预测方法-CN202310526554.4在审
发明人：裴洪;耿鑫月;郑建飞;胡昌华 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型工程设备剩余寿命预测方法，包括：S1、构建工程设备在双时间尺度下的随机退化模型；其中，双时间尺度包括连续时间尺度和离散时间尺度；S2、对构建的随机退化模型进行模型参数估计，并确定双时间尺度下工程设备寿命及其剩余寿命分布；S3、基于双时间尺度下工程设备寿命及其剩余寿命分布，对随机退化设备进行双时间尺度下的剩余寿命预测。本发明提供的方法同时考虑了连续与离散时间尺度对当前退化预测精度的影响，因此能够有效提高RUL预测的精度，为设备的维修安排提供参考，具有广阔的应用空间。
一种新型工程设备剩余寿命预测方法

[发明专利]一种阶梯式碳交易机制下跨时间尺度配额的优化调度方法-CN202310164474.9在审
发明人：曾艾东;王佳伟;邹宇航;万亚恒;郝思鹏;宁佳;张东东;董亮;张小莲;刘海涛;陈光宇;倪良华 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-02-25 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种阶梯式碳交易机制下跨时间尺度配额的优化调度方法，包括：阶梯式碳交易机制成本计算方法，根据不同时间尺度的调度结果，对下一级时间尺度的调度模型进行碳配额并建立碳交易模型；根据实际调度结果，对不同时间尺度的碳交易模型进行实时修正；确立阶梯式碳交易机制下的多时间尺度协调调度模型；构建不同时间尺度的调度目标以及约束条件；采用混合整数线性规划算法对多时间尺度模型分级求解，获得阶梯式碳交易机制下综合能源系统跨时间尺度配额的优化调度方法
一种阶梯交易机制时间尺度配额优化调度方法

[发明专利]一种高炉CO利用率影响因素分析方法及系统-CN201711225332.X在审
发明人：安剑奇;吴敏;杨玉婉;曹卫华;申笑菱;欧阳丽玉 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种高炉CO利用率影响因素分析方法及系统，高炉生产过程存在着多时间尺度特性，高炉最关键的操作手段是布料和送风，而这两种操作对状态的调节是不同的时间尺度的；送风操作实时调节，改变后对在小时间尺度下对高炉CO利用率产生影响，布料一天至几天改变一次，固体炉料投入后，完全反应需要一定的时间，所以在大时间尺度上缓慢作用于高炉CO利用率。基于高炉生产过程多时间尺度特性，分析多时间尺度下对高炉CO利用率影响较大的因素。根据高炉实际生产状况，采用小波分解方法去除样本数据噪声，采用支持向量机SVM算法，分别找到小时间尺度下透气性指数、全压差和顶温影响CO利用率的时间尺度，大时间尺度下布料影响CO利用率的时间尺度。该方法能很好的分析多时间尺度下高炉CO利用率影响因素，可用于指导高炉布料操作。
一种高炉 co 利用率影响因素分析方法系统

[发明专利]基于Kalman滤波器实时预测值调整时间尺度算法-CN201410479099.8有效
发明人：伍贻威;龚航;朱祥维;孙广富;黄新明;刘增军;刘文祥;李井源 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2014-09-18 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G01S19/25 文献下载
摘要：本发明属于时间频率、信号处理领域，提供一种基于Kalman滤波器的实时预测值调整时间尺度算法。时间尺度基本方程表明：时间尺度算法的核心是通过(N-1)组观测量(钟差)计算得到N台钟的权重和预测值。传统方法主要关注如何设置权重来提高时间尺度的稳定度。本发明提出通过实时调整预测值来建立时间尺度，并提高时间尺度的稳定度，同时保证时间尺度的连续性。本发明的技术方案包括：1)测量得到(N-1)组观测钟差；2)运用(N-1)个相互独立的Kalman滤波器对这(N-1)组观测钟差分别进行状态估计；3)对时差序列进行重构；4)定义预测值；5)进行实时预测值调整，建立时间尺度相比传统算法，本发明可以建立一个稳定度更高，同时也是连续的、实时的、可预测的时间尺度。
基于 kalman 滤波器实时预测调整时间尺度算法

[发明专利]融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法-CN202211326448.3在审
发明人：于鹤洋;孙玉玺;徐崇钧;耿光超;江全元;王晨旭;马骏超 -专利权人：浙江大学;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法。该方法首先进行用电数据采集和预处理，然后对是否发生电器事件和功率序列是否波动进行检测。当事件结束后以及发现功率序列正在波动后，提取多时间尺度电器特征、构造感知模型并训练，最后进行融合多时间尺度电器特征的负荷感知。本发明能够综合多时间尺度上的电器特征，不同时间尺度上更全面的电器特性提取，并实现有效平衡不同时间尺度上的分类结果误差，最终科学合理地进行多时间尺度的非侵入式负荷感知。
融合多时尺度电器特征侵入负荷感知方法

[发明专利]一种多时间尺度记忆增强的人工神经网络-CN202011635173.2在审
发明人：郭雨晨;孙希明;孙翀贻;丁贵广;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提出一种多时间尺度记忆增强的人工神经网络，包括：特征数据提取模块，用于对输入数据进行特征提取，得到输入数据的特征数据；记忆编码模块，用于基于时间尺度因子和记忆采样时间因子对特征数据进行记忆编码，获得与特征数据对应的记忆信息；多时间尺度变换模块，用于对记忆信息进行多时间尺度变换，获得多时间尺度的记忆信息；记忆提取模块，用于将多时间尺度的记忆信息与记忆模块之中记忆信息进行匹配，以提取出与多时间尺度的记忆信息匹配的目标记忆信息；记忆融合模块，用于将多时间尺度的记忆信息与目标记忆信息进行融合，获得针对输入数据的增强表示；推理模块，用于对增强表示进行推理，以得到针对输入数据的推理结果。
一种多时尺度记忆增强人工神经网络

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