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基于深度强化学习的微电网优化调度策略研究

基于深度强化学习的微电网优化调度策略研究

作者：陈自强南昌大学

学位级别：硕士

随着国家碳中和、碳达峰要求的提出,新能源行业得到快速发展。微电网因能有效实现分布式新能源发电单元与大电网交互,实现能源互补和经济运行,得到广泛关注。微电网通过能量管理系统(Energy Management System,EMS)对分布式单元优化调度... 详细信息

随着国家碳中和、碳达峰要求的提出,新能源行业得到快速发展。微电网因能有效实现分布式新能源发电单元与大电网交互,实现能源互补和经济运行,得到广泛关注。微电网通过能量管理系统(Energy Management System,EMS)对分布式单元优化调度,实现网内的能源互补和经济运行,对提高能源利用率,构建低碳高效的现代化能源体系具有重要意义。然而,电热能源微电网优化调度涉及多目标、非线性、非凸问题,传统方法在优化调度求解中计算实时性和收敛性等存在困难。因此,本文提出基于数据驱动的深度强化学习微电网优化调度策略。本文主要研究内容如下:(1)首先深入研究了微电网各类分布式发电单元的基本工作原理,构建含电热能源的微电网系统,建立了光伏电池的功率输出模型、储能电池充放电模型、热电联产模型和电锅炉模型。然后,对强化学习理论进行介绍,介绍了马尔科夫决策过程、Q学习、深度Q网络(Deep Q Network,DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的求解过程,为后续深度强化学习在微电网优化调度中的应用打下基础。(2)针对传统算法得到的调度策略计算实时性和迭代收敛性不足的问题,提出基于DQN算法的微电网调度策略。首先根据各个分布式单元的出力特性,提出一种考虑用户侧负荷需求的微电网调度策略,该优化调度策略基于DQN算法求解,实现多目标优化。在调度策略的作用下,通过控制储能的充放电动作充分消纳可再生能源出力,并考虑实时电价和大电网进行交易,最终实现微电网运行成本最低和污染物排放最少的优化目标。通过算例仿真得到调度结果,并对调度单元的出力进行分析,验证了调度策略的可行性和有效性。训练后的DQN算法模型可实时生成调度策略,避免了传统算法运算时间长且难以在线计算的问题。(3)针对基于DQN算法的离散动作微电网调度策略稳定性和精确性下降问题,提出基于DDPG算法的微电网调度策略。首先将微电网优化调度问题转化为连续性动作DDPG算法的优化求解问题,并得到优化算法。通过优化算法输出连续性动作,因无需对动作离散化处理,故输出动作更为精确。针对本文的微电网,在相同条件下基于两种优化算法进行优化调度,得到调度策略。通过对调度结果进行仿真对比分析,验证了基于DDPG算法的微电网调度策略能有效提高调度策略的稳定性和精确性并更好的实现微电网优化目标。

关键词：电热能源微电网优化调度深度强化学习深度Q网络深度确定性策略梯度

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双半球胶囊机器人爬坡动态性能研究

双半球胶囊机器人爬坡动态性能研究

作者：陈自强大连理工大学

学位级别：硕士

随着集成电路与微电子技术的快速发展,胶囊内窥镜体积明显减小,并被广泛用于胃肠道疾病的检查,相较传统的插入式电子胃窥镜,胶囊内窥镜在无创性、安全性和检查舒适性等方面优势显著。随着胶囊机器人技术的日渐成熟,主动驱动行走的无线... 详细信息

随着集成电路与微电子技术的快速发展,胶囊内窥镜体积明显减小,并被广泛用于胃肠道疾病的检查,相较传统的插入式电子胃窥镜,胶囊内窥镜在无创性、安全性和检查舒适性等方面优势显著。随着胶囊机器人技术的日渐成熟,主动驱动行走的无线胶囊机器人成为了医疗器械领域的研究重心。然而,人体胃及肠道质地柔软、凹凸起伏,这种多坡度非结构复杂环境对主动胶囊爬坡性能提出了更高要求。针对多数主动胶囊内置电源容量有限的问题,课题组利用空间万向旋转磁场作为外部动力源,配合胶囊内嵌的永磁体实现了双半球胶囊机器人的滚动行走,此方案不仅解决了机器人工作时长受限的难题,还使其位置与姿态的主动控制变得更加灵活高效。不过在实际的胃肠道检测中,胶囊机器人需翻越肠道内众多的大肠皱襞,此突起结构形成的坡度环境极大增加了机器人的稳定控制难度。为了保证机器人可以在多种场景中具备良好的动态表现与行走效果,本文着重对双半球胶囊机器人的爬坡动态特性、爬坡能力以及诸多可变化参数与系统稳定性的影响规律进行了探究。首先,本文利用力矩平衡及动量矩定理建立了双半球胶囊机器人爬坡时须满足的各项基本条件,探明了磁场参数、机器人结构参数等其他参数与胶囊爬坡运动条件的对应关系。此外,采用基于能量耗散的拉格朗日方法建立了胶囊前向爬坡动力学模型,分析了运动参数变化趋势,揭示了双半球胶囊机器人具备速度跟随的可能性;结合纯滚动条件,得到磁场强度及静摩擦因数对爬坡角度的影响情况,证明了双半球胶囊机器人突出的爬坡能力。其次,本文根据双半球胶囊机器人的运动形式得到了爬坡时的运动约束方程,选取了可描述系统位姿的广义坐标,利用拉格朗日乘子法建立可描述胶囊爬坡时姿态变化的完整动力学方程,为后续的姿态角回归能力分析及稳定性规律的探究提供理论支撑。然后,根据李雅普诺夫稳定性理论,本文对非线性时变微分方程组进行降阶及在不动点处的线性化处理,得到了可代替原系统进行分析且更易处理的线性时变系统。同时,采用区间状态转移矩阵逼近算法完成姿态角的数值解求解,并验证了该算法的适用性。为判断稳定性,将一周期状态转移矩阵特征值作为可表征系统稳定性的特征指数,探究了多个典型参数对系统稳定性的影响趋势,确定了稳定参数调控范围,为双半球胶囊机器人的临床稳定性控制铺平道路。最后,根据实验需求设计了可随意调整角度的斜坡装置,通过三部分试验探究了双半球胶囊机器人爬坡速度跟随能力、磁场强度对爬坡角度的影响情况以及典型参数对系统稳定性的改变趋势。经归纳可知,试验数据显现的规律与理论仿真得出的规律大致相同,理论分析具备实际应用性,为将来双半球胶囊机器人爬坡及其他复杂运动的稳定行走提供了参考借鉴。

关键词：双半球胶囊机器人爬坡滚动动力学爬坡性能爬坡姿态稳定性

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盗窃天然气违法行为的预防与惩治

天然气工业 2021年第4期41卷 160-166页

作者：陈自强童新雅西南石油大学法学院 610500

为了牟取私利而盗窃国家天然气、石油资源的违法犯罪活动对企业财产安全和公共安全都有可能造成不小的威胁,严重时甚至会影响相关油气企业正常的生产经营秩序。尽管近年来我国盗窃油气发案率呈现逐年下降的趋势,但是仍然有必要进一步控... 详细信息

为了牟取私利而盗窃国家天然气、石油资源的违法犯罪活动对企业财产安全和公共安全都有可能造成不小的威胁,严重时甚至会影响相关油气企业正常的生产经营秩序。尽管近年来我国盗窃油气发案率呈现逐年下降的趋势,但是仍然有必要进一步控制和降低我国盗窃油气犯罪的发案率和犯罪率。为了预防和惩治盗窃天然气的违法行为,基于大数据,通过裁判文书检索、数据分析等方式,统计分析了当前我国盗窃油气违法犯罪活动的年度和地域分布、犯罪行为方式和盗窃油气种类分类、犯罪结果与认定罪名分类、刑罚适用分类,以及相关司法解释在我国盗窃油气犯罪司法审判中的适用情况。进而分别从企业和社会层面、法律和司法层面提出了有针对性的预防建议和惩治建议。结论认为,只有不断提高对盗窃油气犯罪刑法功能的实现程度、高度关注刑法在盗窃油气犯罪预防及惩治中的自身完善等问题,才能切实有效地防控该类违法犯罪行为,保障我国油气资源的安全和油气企业的正常生产经营秩序。

关键词：盗窃油气裁判文书大数据司法审判预防惩治油气资源安全油气企业生产经营秩序

基于ECM和SGPR的高鲁棒性锂离子电池健康状态估计方法

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上海交通大学学报 2024年第5期58卷 747-759页

作者：崔显陈自强上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过... 详细信息

锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过程中动态地辨识了锂离子电池等效电路模型的各项参数,构建了工况不敏感的健康因子,结合稀疏高斯过程回归实现SOH的间接估计.该方法在多种工况下使用统一的信号处理方法和特征映射模型,兼具鲁棒性强和冗余度低的优点.实验结果表明,该方法在多种工况下的平均绝对误差不超过0.94%,均方根误差不超过1.12%,与现有方法相比,该方法在综合性能上具有显著优势.

关键词：锂离子电池健康状态健康因子粒子滤波稀疏高斯过程回归

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民法典不当得利返还责任体系之展开

法学研究 2021年第4期43卷 91-110页

作者：陈自强台湾大学法律学院

不当得利虽自民法通则即有规定,但到民法典才对其法律效果有进一步的规定。返还范围区别得利人为善意或恶意,似乎被认为理所当然。不当得利有给付与非给付得利两大类型,已蔚为共识,但如果返还效果规定无视启动返还因素的不同,无差别地... 详细信息

不当得利虽自民法通则即有规定,但到民法典才对其法律效果有进一步的规定。返还范围区别得利人为善意或恶意,似乎被认为理所当然。不当得利有给付与非给付得利两大类型,已蔚为共识,但如果返还效果规定无视启动返还因素的不同,无差别地适用于所有不当得利案型,"非统一说"并无实际意义。双务契约无效或被撤销,已为之给付没有法律依据,构成不当得利,但返还关系之内容,应优先适用民法典第157条,原物返还不能,应折价补偿,而不适用民法典第986条及第987条之规定。非基于双务契约的一方给付案型及侵害权益不当得利案型,为适用该二规定最重要的对象。金钱得利人负有金额返还义务,通常无所受利益不存在的问题,但在溢付薪资或扶养费案例,比较法上常基于不当得利法以外之价值判断,从宽认定所受利益不存在。民法典第987条恶意得利人赔偿损失规定之解释适用,有待厘清,若认为属侵权责任,则不当得利返还责任与侵权责任之关系,剪不断,理还乱。

关键词：不当得利返还责任双务契约无效契约之回复所受利益不存在恶意得利人责任

民贸民品优惠政策助力民族地区乡村振兴的内在机理与实践策略

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西南民族大学学报（人文社会科学版） 2022年第1期43卷 192-200页

作者：龙立军陈自强贵州民族大学社会学与公共管理学院贵州民族大学贵州民族大学政治与经济管理学院贵州贵阳550025

民贸民品优惠政策是国家民族政策的重要组成部分,在民族地区乡村振兴中扮演着举足轻重的作用,但其如何与乡村振兴内在契合并发挥作用,却是一个值得探讨的问题。通过分析发现,民贸民品优惠政策在乡村振兴的产业振兴、人才振兴、文化振兴... 详细信息

民贸民品优惠政策是国家民族政策的重要组成部分,在民族地区乡村振兴中扮演着举足轻重的作用,但其如何与乡村振兴内在契合并发挥作用,却是一个值得探讨的问题。通过分析发现,民贸民品优惠政策在乡村振兴的产业振兴、人才振兴、文化振兴、组织振兴和生态振兴等五个层面均有其独特作用,并且,在此过程中,利益联结机制、资源、参与、认同均是其内在机理的关键环节。因而,要实现民贸民品优惠政策有效助力民族地区乡村振兴,就必须将外源驱动力与内源驱动力相结合,发挥出内源驱动力的根本性作用。

关键词：民贸民品企业优惠政策民族地区乡村振兴农村经济

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可变环境温度下锂离子电池平均温度估计

上海交通大学学报 2021年第7期55卷 781-790页

作者：姜余陈自强上海交通大学海洋工程国家重点实验室高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240

锂离子电池的温度变化会极大地影响其使用性能,对锂离子电池进行温度信息采集对热管理系统的开发具有重要意义.为了解决传统温度传感器布置方式所导致的局部温度无法代替整体平均温度的问题,需要在可变环境温度下对10 A·h三元镍钴锰酸... 详细信息

锂离子电池的温度变化会极大地影响其使用性能,对锂离子电池进行温度信息采集对热管理系统的开发具有重要意义.为了解决传统温度传感器布置方式所导致的局部温度无法代替整体平均温度的问题,需要在可变环境温度下对10 A·h三元镍钴锰酸锂离子电池开展平均温度估计研究.首先,对锂离子电池进行建模并搭建实验平台,获取建模所需的参数.其次,提出了基于递推最小二乘与拓展卡尔曼滤波算法相结合的锂离子电池平均温度估计方法.最后,为了验证所提出方法的有效性,使用改进混合动力脉冲能力特性(IHPPC)测试工况获取电池在可变环境温度下的实验数据.结果表明:所提方法能够实时估计锂离子电池的平均温度.温度估计模型算法收敛后最大误差为1.8℃,平均误差仅为1℃.

关键词：锂离子电池时变环境温度改进混合动力脉冲能力特性(IHPPC) 平均温度估计

考虑不确定延迟的并联式气电混合动力系统模式切换控制

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上海交通大学学报 2024年

作者：傅圣来陈俐陈自强上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室海洋工程国家重点实验室

并联式气电混合动力系统排放少、动力性好，在低碳船舶上的应用前景广阔。但是，受多个执行延迟不确定的影响，混合动力模式切换过程中传动轴系易发生转速异常波动甚至剧烈冲击。本文提出级联内模控制（Internal Mode Control，IMC）思... 详细信息

并联式气电混合动力系统排放少、动力性好，在低碳船舶上的应用前景广阔。但是，受多个执行延迟不确定的影响，混合动力模式切换过程中传动轴系易发生转速异常波动甚至剧烈冲击。本文提出级联内模控制（Internal Mode Control，IMC）思路，设计显式包含名义延迟信息的滤波器，提高转速跟踪性能，消除延迟的影响。首先建立动力传动系统动力学模型，然后根据切换过程以离合器为分界的传动机理，设计级联IMC，包括抗饱和补偿器、两级跟踪控制器和两级抗干扰控制器，推导满足不确定延迟上界的鲁棒稳定性条件。仿真与台架试验结果表明，级联IMC对不确定延迟具有良好的鲁棒性，显著降低模式切换过程轴系冲击度，实现平稳切换。

关键词：气电混合动力系统模式切换控制不确定延迟级联内模控制鲁棒性

基于差分热伏安法和高斯过程回归的锂离子电池健康状态估计

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上海交通大学学报 2023年

作者：朱浩然陈自强杨德庆上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院

锂离子电池在工作过程中将发生容量衰退甚至恶化等现象，实现电池健康状态的有效估计是电池管理系统发展的关键挑战。该文提出了一种数据驱动模型与特征参数相融合的锂离子电池健康状态（State of Health， SOH）估计方法，使用差分热... 详细信息

锂离子电池在工作过程中将发生容量衰退甚至恶化等现象，实现电池健康状态的有效估计是电池管理系统发展的关键挑战。该文提出了一种数据驱动模型与特征参数相融合的锂离子电池健康状态（State of Health， SOH）估计方法，使用差分热伏安法（Differential Thermal Voltammetry， DTV）对锂离子电池实验数据进行预处理，提取六个有用的特征，建立以不同核函数的两步高斯过程回归（Gaussian Process Regression， GPR）为核心的SOH估计模型。结果表明，建立的模型能够更好地逼近实验值的同时缩短了训练和预测时间，SOH估计的平均绝对误差在0.67%～0.97%，相比单步GPR降低20%～30%。因此，该模型对锂离子电池健康状态的估计有较高的鲁棒性和准确性。

关键词：锂离子电池健康状态估计差分热伏安法高斯过程回归