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公开(公告)号：CN113363998A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110701019.9
申请日：2021-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法，涉及电气工程技术领域和计算机科学技术领域，包括：步骤10)构建针对电容器组、光伏逆变器、储能装置多种调压装置的配电网多时间尺度电压控制模型；步骤20)将控制变量分配给多个智能体，将电压控制问题转换成马尔科夫决策过程；步骤30)采用基于多智能体深度确定性策略梯度的多智能体深度强化学习算法解该MDP过程，其中针对离散调压装置特性对该算法进行改进；步骤40)训练并执行多智能体以实现多时间尺度电压控制方法。与现有技术相比，该方法从优化配电网电压控制的角度，建立了多时间尺度控制系统，并提出了基于的算法同时处理连续和离散调压装置以控制电压。
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公开(公告)号：CN112036010A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010777482.7
申请日：2020-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的光伏系统动态过程混合等效建模方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法通过光伏系统的精确仿真模型，确定光伏系统的结构和动态输出特性的影响因素；基于馈线等效和参数等效原则建立光伏系统的等效模型；设定了光伏系统的常规运行工况，针对每种工况随机生成了多组影响因素组合，获取对应的光伏系统精确模型的动态输出和等效模型的动态输出数据；利用精确模型与等效模型动态输出的误差数据，基于循环门控单元神经网络数据驱动模型建立误差修正模型；将误差修正模型与等效模型相结合，得到光伏系统动态过程动态等效模型。本发明在保证精确度的情况下大大减少复杂光伏系统的仿真时间。
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公开(公告)号：CN111552911A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010185925.3
申请日：2020-03-17
Applicant: 东南大学 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多场景生成的技术线损影响因素定量分析方法，所述方法首先确定技术线损的影响因素，构建技术线损影响因素指标体系；接着采用多场景生成技术生成负荷及风光出力场景；然后，基于生成的负荷及风光出力场景，随机变动技术线损影响因素数据，生成技术线损影响因素样本数据集，其次，基于技术线损影响因素样本数据集，利用神经网络建立技术线损影响因素计算模型；最后，构建技术线损影响因素分析场景，分析不同技术线损影响因素分析场景下的技术线损变动程度，从而得出对技术线损影响程度较大的主要影响因素及其协同因素。本发明实现了对技术线损的影响因素的量化分析，便于对电网采取具有针对性的节能降损措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108539732B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810293205.1
申请日：2018-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区间不确定性鲁棒优化的交直流微网经济调度方法，包括以下步骤：步骤10)获取不确定性预测参数，分配不确定性时段预算数；步骤20)基于步骤10)构造多区间不确定性集；步骤30)获取微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤20)建立交直流微网的鲁棒经济调度模型；步骤40)求解鲁棒经济调度问题：利用列约束生成算法迭代求解该优化问题，获得交直流微网的鲁棒运行计划。该方法考虑到不确定性的实际分布特性，利用多区间不确定性集降低鲁棒优化的保守性，能够实现交直流微网的鲁棒优化调度，提高微网运行的经济效益，为制定交直流微网的运行计划提供重要参考。
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公开(公告)号：CN110059862A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910225898.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码与极限学习机的光伏区间预测方法和系统。以双输出的极限学习机模型构建光伏区间预测模型，双输出分别为光伏区间的上下限，由于光伏区间实际值的缺乏，传统的极限学习机训练算法随之失效。本发明采用启发式算法优化训练极限学习机，并提出相应的初始化算法，用于提高启发式算法计算结果和效率，其内容包括：基于线性回归区间估计的预测区间初始化；基于自编码的极限学习机输入权重矩阵初始化；基于粒子群的双输出极限学习机的优化训练。通过该模型获取的光伏预测区间，替代传统的光伏点预测值，可以为电力系统日前鲁棒调度以及日内经济调度提供更加充足的信息。
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公开(公告)号：CN109919199A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910113422.2
申请日：2019-02-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的风电机组异常数据的检测方法。该方法将风电机组异常数据分成负功率点、离散点和堆积点三类；然后采用图像处理中的数学形态学运算方法，利用Hu矩确定最佳参数，提取风电出力曲线的二值图像主要区域部分，并且标记正常点数据。本发明所述方法通过识别正常风电机组数据点，有效的检测出各异常数据点类型，为风电机组提供更有效的数据预处理方法以及风机运行状态分析提供更充足信息。
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公开(公告)号：CN109858522A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811639944.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘的管理线损异常识别方法，其技术特点在于：步骤1、采用滑动窗口法对预处理后的管理线损时间序列数据进行子序列分割；步骤2、构建基于神经网络的时间序列预测模型，获得管理线损子序列的预测值，并将预测值和实测值间差异范围大于预设阈值的子序列判定为异常子序列；步骤3、针对异常子序列提取其特征变量，建立管理线损特征样本集合，并采用三种不同算法进行聚类；步骤4、对三种聚类结果进行簇匹配，采用多数投票聚类集成法获得最终聚类结果，通过比较簇内对象数目与预设阈值的差异大小，得出管理线损异常子序列的具体分类情况。本发明可以快速准确地识别管理线损的异常情况，具有更好的稳定性和实用性。
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公开(公告)号：CN109286188A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811223078.4
申请日：2018-10-19
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，该方法针对配电网内外部多源数据，搭建配电网大数据与理论线损的动态数据映射结构，并迁移用于拓扑结构未知或开关状态不确定情况下配电网元件线损计算。本发明依据分元件线损计算原则，将线损划分为线路线损和配电网变压器线损，将未知线损元件的基本信息与多源数据集中元件基本信息进行匹配，计算相似度，以相似度高低位标准选取训练集，利用数据挖掘中神经网络算法，建立未知线损元件线损计算数据模型，实现未知线损元件的线损率计算。本发明为拓扑结构未知或者开关状态不明确的情况下配电网元件线损提供一种新的途径。
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