-
公开(公告)号：CN118539452A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410583168.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 潘晓杰 , 姚伟 , 裘微江 , 徐友平 , 胡泽 , 黄彦浩 , 邵德军 , 兰宇田 , 刘娜娜 , 王玉坤 , 文劲宇 , 李文臣 , 张三洪 , 张慕婕 , 石梦璇 , 边宏宇 , 吴亚骏
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的紧急切负荷决策制定方法、装置和控制系统，属于电力系统控制技术领域，所述方法包括：在当前切负荷策略下进行电力系统暂态仿真得到的故障后母线电压时序数据，利用故障后母线电压时序数据计算当前稳态指标并判断其是否满足预设关系，若满足则自适应调整切负荷步长；计算待切负荷点集中各个负荷在当前切负荷步长下的轨迹灵敏度从而选取目标负荷，将自适应调整的切负荷步长带入对应的目标负荷中更新切负荷策略，循环迭代直至更新后的当前稳态指标不满足预设关系，则视为得到最终的目标切负荷策略。本发明能减少离线紧急切负荷控制决策的制定时间，可以提升紧急切负荷决策的安全性、准确率以及实用性。
-
公开(公告)号：CN116522196A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310400167.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别方法，属于电力系统稳定性分析技术领域，训练方法包括对携带失稳状态标签的原始样本集D0进行噪声识别后在训练失稳状态识别模型，其中，噪声识别包括：以样本集D0训练模型M0，根据损失大小将样本集D0划分为简单样本集Ds和复杂样本集DH/N，将样本集Ds中的部分样本的失稳状态标签更改形成人工标签噪声样本集Da；以样本集Da训练模型M1，根据损失大小将样本集Da分为简单样本集Da，s和复杂样本集Da，H/N；根据样本集Da，H/N训练模型Ma，通过模型Ma构建损失值序列与标签类型的映射关系；再基于模型Ma识别样本集DH/N中的噪声。通过上述过程，便能够识别出原始样本集中的噪声，能够对电力系统失稳状态识别模型进行更为有效的训练。
-
公开(公告)号：CN115566665A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211118542.X
申请日：2022-09-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F18/214 , H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种基于知识融合与深度强化学习的紧急切机决策方法，属于电力系统稳定性控制领域，包括：根据任一故障工况相应的当前紧急切机控制策略，仿真得到第一母线电压和第一发电机功角数据；利用BDQ网络智能体决策出新的紧急切机控制策略；根据新的紧急切机控制策略，仿真得到第二母线电压和第二发电机功角数据，计算相应的奖励；将不同故障工况下的第一母线电压、第一发电机功角数据、新的紧急切机控制策略、第二母线电压、第二发电机功角数据和奖励作为第一样本，并训练BDQ网络智能体，重复上述操作直至训练后BDQ网络智能体决策得到的紧急切机控制策略有效。减少离线紧急切机控制措施制定的时间，提升工作效率，实用性强。
-
公开(公告)号：CN115313400B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210814458.5
申请日：2022-07-11
Applicant: 华中科技大学
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。
-
公开(公告)号：CN115952742A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310099223.7
申请日：2023-01-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种紧急切负荷决策模型构建方法及紧急切负荷决策方法，紧急切负荷决策模型构建方法包括根据任一故障和相应的第一紧急切负荷控制，仿真得到第一母线电压和第一发电机功角的数据；融合第一紧急切负荷动作、第一母线电压和第一发电机功角数据，利用BDQ智能体决策第二紧急切负荷动作；根据新的紧急切负荷动作，仿真得到第二母线电压和第二发电机功角的数据，计算奖励；将不同故障下的第一母线电压、第一发电机功角、第一紧急切负荷控制、第二母线电压、第二发电机功角、第二紧急切负荷控制和奖励作为训练样本，并训练BDQ智能体，重复上述操作得到紧急切负荷决策模型。融入了第一紧急切负荷动作的BDQ智能体训练效率和决策能力得到提升。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115566690A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211325051.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态电压稳定紧急切负荷控制方法、系统及介质，属于电力系统稳定性控制领域，方法包括：S1，选取故障工况样本；S2，根据故障工况样本和上一切负荷控制措施，得到第一状态、第一完成标志和第一奖励；S3，智能体根据上一切负荷控制措施，在线性决策空间中选取当前切负荷控制措施，并仿真得到第二状态；S4，利用第一状态、第一完成标志、第一奖励、当前切负荷控制措施和第二状态，更新智能体的策略网络参数，并将当前切负荷控制措施作为新的上一切负荷控制措施；S5，重复执行S2‑S4，直至得到有效切负荷控制措施或达到预设迭代次数；S6，重复执行S1‑S5，直至达到预设训练轮次。可提升离线紧急切负荷控制措施制定的效率。
-
公开(公告)号：CN116306267A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310187543.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种紧急切负荷决策模型训练方法及其训练设备以及紧急切负荷决策方法，紧急切负荷决策模型为具有分支竞争Q网络的智能体，模型训练方法包括：将状态sk输入智能体，决策得到更新的紧急切负荷动作ak+1并获取对应的状态sk+1和奖励rk，得到交互样本{sk，ak+1，sk+1，rk}，其中，智能体从贪婪策略和探索策略中随机选择一种策略来决策紧急切负荷动作，随着决策轮次的增加，贪婪策略概率增加，探索策略概率衰减，探索策略从负荷母线电压较低的部分负荷中随机选取紧急切负荷动作；多次迭代以获取当前电网暂态电压失稳故障下的多个交互样本；抽取交互样本更新智能体参数。采用了具有约束的贪婪策略和探索策略结合的方式，可提高BDQ智能体的训练效率和决策性能。
-
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
Applicant: 华中科技大学
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。
-
公开(公告)号：CN116885694A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310673903.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种紧急切负荷决策方法及其决策模型构建方法与构建设备，属于电力系统稳定性控制技术领域，模型构建方法包括：独立运行执行器阵列中的多个参数相同的智能体，使各智能体与环境的交互并将所产生的交互样本存入样本缓存队列；智能体为具有分支竞争Q网络的智能体；独立运行样本处理器阵列中的多个样本处理器，使各样本处理器抽取交互样本进行拼接形成批样本并存入批样本缓冲阵列；提取批样本并在学习器上训练当前智能体以更新智能体的参数并将更新后的参数赋予执行器阵列中的各个智能体。通过上述方法，交互样本生成速度加快、批样本的生成速度较快，二者同时提高速度，能快速有效地构建出紧急切负荷决策模型。
-
公开(公告)号：CN116663401A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310530513.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , H02J3/14 , G06N20/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种紧急切负荷决策模型训练方法及其训练设备以及紧急切负荷决策方法，属于电力系统稳定性控制技术领域，紧急切负荷决策模型为具有分支竞争Q网络的智能体，训练方法包括：将电网矩阵Gk和母线电压集合Vk进行多层图卷积运算得到电压图特征Tk，电网矩阵Gk中第i行第j列的元素表示母线i和j是否连接，以电压图特征Tk和发电机功角状态集合δk作为输入状态输入智能体，实现智能体的训练和网络参数更新。本发明中，输入智能体的状态融合了电网拓扑信息，相比于传统技术中未融合电网拓扑信息，具有分支竞争Q网络的智能体的训练效率和决策性能都明显提高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.025 seconds)
