公开(公告)号：CN114330113A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111548873.2

申请日：2021-12-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张曦 ,  李清明 ,  单熙雯 ,  王作为

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00 ,  H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的新能源电力系统弹性优化方法，能够大幅减少了在调度过程中产生的人力成本，也避免了人工沟通的延时性带来的影响。本发明引入神经网络的深度强化学习可通过试错和探索在高度动态的随机环境中进行学习，互动情境使其具有较强的学习能力和适应能力，更适合用于解决具有复杂非线性和不确定性的新能源电力系统有功功率调度问题。深度强化学习兼具强化学习的决策能力和深度学习的计算能力，在新能源电力系统中的应用必将改变传统的能源利用模式，使系统更加智能化。

公开(公告)号：CN119813168A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411819753.5

申请日：2024-12-11

Applicant: 北京理工大学 ,  国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 张曦 ,  杨洁 ,  刘文双 ,  马士聪 ,  王铁柱 ,  罗魁 ,  荆逸然 ,  侯玮琳 ,  郭雅蓉 ,  单熙雯 ,  李苏宁

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/02 ,  H02J3/12 ,  H02J3/38

Abstract: 本公开提供了一种抑制新能源交直流外送系统暂态过电压的参数优化方法、装置和存储介质，能够识别新能源交直流外送系统中影响暂态电压稳定性的关键参数并优化关键参数取值，从而有效降低故障后暂态过电压。该方法以暂态压升为指标，利用全局灵敏度分析法计算其对各控制参数的灵敏度系数，得到多种运行条件下各参数的关键性排行，识别影响暂态过电压的关键参数。然后，基于余弦相似度定理分析关键影响参数间的交互作用。最后，以暂态压升最小为目标，优化关键参数取值，从而降低故障后系统暂态过电压，提高系统的暂态电压稳定性，解决了控制策略参数取值的设定依据不足问题。

公开(公告)号：CN114330113B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111548873.2

申请日：2021-12-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张曦 ,  李清明 ,  单熙雯 ,  王作为

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的新能源电力系统弹性优化方法，能够大幅减少了在调度过程中产生的人力成本，也避免了人工沟通的延时性带来的影响。本发明引入神经网络的深度强化学习可通过试错和探索在高度动态的随机环境中进行学习，互动情境使其具有较强的学习能力和适应能力，更适合用于解决具有复杂非线性和不确定性的新能源电力系统有功功率调度问题。深度强化学习兼具强化学习的决策能力和深度学习的计算能力，在新能源电力系统中的应用必将改变传统的能源利用模式，使系统更加智能化。