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公开(公告)号：CN113935600B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111149873.5
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网宁夏电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自适应经济调度系统，其特征在于：它包括负荷矩阵构建模块、自适应学习模型及训练样本集构建模块、学习模型的训练目标构建模块、差异化训练样本集构建模块、长短期记忆网络构建模块和实时经济调度自适应学习模型构建模块；本发明基于完美调度理念生成学习模型训练目标，并利用系统中存储的海量历史数据对LSTM‑IIU网络对进行训练，一旦学习模型构建完成，将目标调度时刻的预测数据输入即可得到对应的实时经济调度方案。
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公开(公告)号：CN114240144A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111541829.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗模仿学习的电力系统动态经济调度系统及方法，首先，生成器网络模块观测电力系统状态，采用强化学习近端策略优化算法生成调度策略；其次，完美调度模块生成完美调度策略；再次，判别器网络模块将所述生成器网络模块生成的调度策略与完美调度策略进行对比，得出反馈信息来训练生成器网络参数与判别器网络参数；最后，生成器网络模块基于判别器网络模块训练后的生成器网络参数，结合电力系统状态获得最终的调度策略。本发明结合生成对抗网络，避免了深度强化学习中人为定义奖励函数引入的主观性，实现策略到策略的端到端的学习，改善了算法的收敛性问题，降低建模难度，增强了算法应对高维复杂问题时的能力。
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公开(公告)号：CN113935600A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111149873.5
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自适应经济调度系统，其特征在于：它包括负荷矩阵构建模块、自适应学习模型及训练样本集构建模块、学习模型的训练目标构建模块、差异化训练样本集构建模块、长短期记忆网络构建模块和实时经济调度自适应学习模型构建模块；本发明基于完美调度理念生成学习模型训练目标，并利用系统中存储的海量历史数据对LSTM‑IIU网络对进行训练，一旦学习模型构建完成，将目标调度时刻的预测数据输入即可得到对应的实时经济调度方案。
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公开(公告)号：CN114240144B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111541829.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 国网宁夏电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗模仿学习的电力系统动态经济调度系统及方法，首先，生成器网络模块观测电力系统状态，采用强化学习近端策略优化算法生成调度策略；其次，完美调度模块生成完美调度策略；再次，判别器网络模块将所述生成器网络模块生成的调度策略与完美调度策略进行对比，得出反馈信息来训练生成器网络参数与判别器网络参数；最后，生成器网络模块基于判别器网络模块训练后的生成器网络参数，结合电力系统状态获得最终的调度策略。本发明结合生成对抗网络，避免了深度强化学习中人为定义奖励函数引入的主观性，实现策略到策略的端到端的学习，改善了算法的收敛性问题，降低建模难度，增强了算法应对高维复杂问题时的能力。
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