基于数据与模型驱动的低压配电台区拓扑辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN117559393A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311465747.X

    申请日:2023-11-06

    摘要: 本发明属于电力系统低压台区拓扑辨识技术领域,具体涉及一种基于数据与模型驱动的低压配电台区拓扑辨识方法及系统,首先获取台变、表箱、用户的原始电压和表箱、用户的用电量的实测序列数据;接下来用电压序列减去其均值再乘以放大系数;再利用分层聚类算法,分别聚类表箱和用户电压序列;然后采用皮尔逊相关系数,辨识表箱和用户的所述相别;通过数学规划模型,实现用户与表箱之间的分线拓扑辨识;最终根据台区分相分线辨识结果生成低压台区拓扑结构。本发明有效降低了低压配电台区拓扑辨识的人力成本,无需增加专用识别设备,且其辨识准确率高、效率高,更具备实用性,对于提高低压配电台区的智能化管理水平具有较大的实践应用价值和推广前景。

    一种多微电网协同优化运行方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117374937A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311315801.2

    申请日:2023-10-11

    摘要: 本发明提供了一种多微电网协同优化运行方法、装置、设备及介质,通过构建多微电网的状态空间S及动作空间A,其中每个微电网为一个智能体,状态空间S包括多个状态变量,每个智能体选择电储能作为动作空间A的动作变量;进一步构建多智能体深度强化学习奖励函数,通过奖励引导多智能体协同满足区域用电需求,其中,每个智能体的奖励函数包括自身的外购电量,以及含有其他智能体信息的分量,即区域整体的电量消耗。公开了包含各智能体用电消耗以及区域用电消耗的强化学习奖励函数,使得多智能体之间分享了电量消耗信息,从而通过奖励引导多智能体协同满足区域用电需求,以降低用能成本。