深度Q网络驱动的电力系统运行方式自动趋优调整方法

    公开(公告)号:CN111523737A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010478336.4

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种深度Q网络驱动的电力系统运行方式自动趋优调整方法;以典型运行方式为调整的基准方式,确定负荷波动范围,并结合拉丁超立方抽样方法生成大量用于训练和测试的目标方式样本数据;确定电网模型中所有可行的单次控制动作,并进行编号,将其设定为动作空间;初始化电网模型,判断是否存在未训练过的样本,若存在则将样本中的负荷数据赋值给电网模型,并对当前运行方式发电机出力数据进行收敛性优化处理,若不存在则终止训练等。本发明保证计算速度的同时弥补了最优潮流方法在求解多目标最优潮流时难以收敛的问题,调整后所得方式的各项指标并无过大偏差,为深度强化学习应用于电网优化和控制问题提供方法参考。

    一种电能质量本体模型的建模方法、系统及应用方法

    公开(公告)号:CN110990493A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911150775.6

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明公开一种电能质量本体模型的建模方法、系统及应用方法。该建模方法包括:对包含电能质量术语的标准文本进行预处理,得到领域术语的集合、关系词的集合、特征词的集合和数学表达式的集合;遍历所述标准文本中具有所述领域术语的每一备选语句,且基于所述备选语句中包含的所述关系词、所述特征词和/或所述数学表达式,获取所述领域术语的函数关系;根据每一维度的所述领域术语以及所述领域术语的所述函数关系,建立每一所述维度的电能质量本体单元;根据所述电能质量本体单元,建立电能质量本体模型。本发明可以实现对电能质量相关知识的充分表达与有效利用,克服本体种类单一、通用性不强的缺点,构建更合理的电能质量本体模型。

    一种电力系统的异常事件的识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110108980A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910357037.2

    申请日:2019-04-29

    Abstract: 本发明公开一种电力系统的异常事件的识别方法及装置。该方法包括:对电力系统的线路上发生的已知异常事件进行仿真,得到已知异常事件的数据;将已知异常事件的数据按照时间排序,得到已知异常事件的状态迁移时间序列;提取同类已知异常事件的状态迁移时间序列的最长子序列,作为确定的支持度下的同类已知异常事件的特征序列,得到特征序列表;在确定的支持度下,遍历特征序列表,获取电力系统的线路上发生的未知异常事件的状态迁移时间序列与特征序列之间的包含关系;若未知异常事件的状态迁移时间序列包含一个同类已知异常事件的特征序列,则确定未知异常事件的种类与该类已知异常事件的种类相同。本发明可对识别异常事件,准确率和可靠性较高。

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