一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统

    公开(公告)号:CN113452026B

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202110731653.7

    申请日:2021-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统,属于电力系统薄弱评估领域。本发明基于深度强化学习算法与电力系统连锁故障模型,基于深度Q网络的智能体决策最易导致电力系统崩溃的攻击线路,基于电力系统连锁故障模型模拟受攻击线路退出运行后的潮流转移过程,自动切除潮流越限最严重的输电线路。继续利用智能体决策攻击线路,直至停运线路或损失负荷达到一定的阈值,判定电力系统崩溃,并输出智能体决策的攻击序列。在此过程中,存储强化学习所需的经验样本并训练更新智能体。本发明利用深度强化学习算法训练得到的智能体,能有效决策出当前潮流工况下,最易导致电力系统崩溃的攻击序列,从而评估电力系统的薄弱程度。

    一种电力系统薄弱线路辨识方法

    公开(公告)号:CN109873406A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910240922.2

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种电力系统薄弱线路辨识方法,该辨识方法基于Q学习算法,根据电网当前运行状态信息,采用ε-贪婪策略探索不同故障切线组合,通过电网暂态稳定仿真,计算验证所给出的故障切线组合下的系统暂态安全稳定性。接着,Q学习算法结合暂稳仿真计算结果,不断更新不同切线组合的Q值,筛选出容易导致系统失稳的切线组合。最后,基于不同切线组合的Q值,提出线路薄弱度指标,计算得到考虑电网暂态安全稳定性的薄弱线路。本发明利用Q学习算法能有效辨识出考虑系统暂态安全稳定性的薄弱线路,所需的仿真次数远少于故障遍历辨识方法,极大地减少了电网运行专家与技术人员在不同运行方式下进行稳定分析与潮流调整的工作量。

    一种自适应广域阻尼控制器及控制方法

    公开(公告)号:CN108365615A

    公开(公告)日:2018-08-03

    申请号:CN201810126049.X

    申请日:2018-02-08

    Abstract: 本发明公开了一种自适应广域阻尼控制器及控制方法,控制器包括:自适应时滞补偿器、移相单元以及GrHDP单元;自适应时滞补偿器用于对广域测量信号进行自适应的时滞补偿,得到信号x(t);移相单元用于对信号x(t)进行放大和移相,得到并行移相信号X(t);GrHDP单元基于自适应动态规划根据并行移相信号X(t)得到与电力系统当前运行工况相适应的控制信号u(t);控制方法包括:(1)对广域测量信号进行自适应时滞补偿;(2)通过放大和移相得到并行移相信号;(3)利用GrHDP神经网络得到与电力系统当前运行工况相适应的控制信号u(t)。本发明在不同运行工况和不同通信时滞下,均能有效抑制系统的低频振荡,改善系统的暂态稳定性。

    一种暂态电压稳定紧急控制方法、装置和电力控制系统

    公开(公告)号:CN115313400A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210814458.5

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种暂态电压稳定紧急控制方法、装置和电力控制系统,属于电力系统稳定性控制技术领域,所述方法包括:本发明第一阶段决策切负荷点,第二阶段决策切负荷量。第一阶段:根据电力系统实际运行中当前故障状态信息及映射关系判定当前电压失稳模式;依据当前电压失稳模式确定多个切负荷点的筛选排序;电压失稳模式包括:纯电压失稳模式,耦合电压失稳模式和混合电压失稳模式;第二阶段:将当前故障状态信息输入轻量级梯度提升机LightGBM模型预估切负荷总量;针对当前电压失稳模式,基于筛选排序和切负荷总量进行紧急控制。本发明能减少离线紧急切负荷控制措施制定的时间和专家工作量,提升工作效率,实用性较强。

    紧急切机控制措施整定的智能体训练方法、预整定方法

    公开(公告)号:CN114967649B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202210589334.1

    申请日:2022-05-26

    Abstract: 本发明公开了一种紧急切机控制措施整定的智能体训练方法以及利用训练好的智能体进行预整定的方法,随机选择一个暂态失稳场景并将暂态失稳仿真数据输入智能体进行决策,得到切机控制集并仿真校验其有效性,若无效且决策次数未达到阈值,则将当前暂态仿真数据输入智能体重新决策;若有效或决策次数达到阈值,则存储经验样本,训练并更新智能体的网络参数;判断智能体是否达到训练轮次阈值,若否,则重新选择暂态失稳场景并重复上述过程,直至达到训练轮次阈值后输出智能体模型。面对新的暂态失稳场景,只要将对应的暂态失稳仿真数据输入训练好的智能体,参照上述经验样本获取阶段的过程,便能输出对应暂态失稳场景下的切机控制措施。

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