一种风力发电机桨距在线控制方法、系统和设备

    公开(公告)号:CN111749847B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202010582719.6

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明提供一种风力发电机桨距在线控制方法、系统和设备,设计合理,增强控制模型的泛化性能,提升了突变风速条件下的控制平滑度。所述方法包括,利用实时采集的风速时序数据预测后续若干时刻风速,得到风速预测值;根据风速预测值和计算得到的发电机转差,得到动作概率分布参数集;根据动作概率分布参数集,得到桨距控制量,进行桨距调整,完成风力发电机桨距的在线控制。克服了现有技术中存在的,强化学习在变桨距控制中参数优化周期较长、泛化能力不足的问题。

    一种基于图卷积神经网络的风电功率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111784041A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010598496.2

    申请日:2020-06-28

    Abstract: 一种基于图卷积神经网络的风电功率预测方法及系统,获取区域内各个风电的地理位置信息,构建距离倒数矩阵;对风电数据进行采样构建样本集,样本集包括训练数据样本集以及预测数据样本集;依据距离倒数矩阵构建图卷积神经网络层;构建时序卷积神经网络层;基于图卷积神经网络层以及时序卷积神经网络层构建风电预测模型;利用训练数据样本集对风电预测模型进行训练,然后对预测数据样本集进行预测。本发明利用基于图卷积神经网络能够有效处理风电站间地理位置信息的非欧氏数据,可以充分挖掘其数据的空间相关性;针对风电站之间的图数据结构进行了合理的设计,使其更符合风电的出力特性;利用该模型进预测风电功率,能够提高预测的精度。

    一种用户用电行为确定方法和装置

    公开(公告)号:CN111222550A

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201911396619.8

    申请日:2019-12-30

    Abstract: 本发明提供一种用户用电行为确定方法和装置,基于用户用电功率以及预先确定的聚类有效性指标确定最优聚类维度;基于最优聚类维度确定最优聚类种类数;基于最优聚类维度和最优聚类种类数,对用户用电功率进行集成聚类,得到各类用户用电行为模式,可靠性高,且能够确定用户用电行为模式;基于多种单一聚类算法,并采用多数投票法对用户用电功率进行集成聚类,针对随机性负荷具有鲁棒性,聚类误差范围小,聚类结果受噪声、孤立点、采样方法及敏感参数等因素影响较小,保证了用电用户行为聚类的有效性,为后续用户电价制定,需求响应等政策的制定提供了基础。

    一种评价尺度稳定的数据标记分配、统计的方法及系统

    公开(公告)号:CN109886291A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910020977.2

    申请日:2019-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种评价尺度稳定的数据标记分配及统计的方法,包括将所述第一样本数据进行编号,得到第一样本数据编号;将第一样本数据总量扩展为有限倍数的第二样本数据,将第二样本数据进行编号得到第二样本数据编号;将第二样本数据按照第二样本数据编号循环平均分配为有限份数;每份数的样本数据为第三样本数据;将第三样本数据进行编号得到第三样本数据编号;从第三样本数据中随机抽取有限份数的样本数据,记为第四样本数据;第四样本数据与第三样本数据构成第五样本数据,将第五样本数据进行编号,得到第五样本数据编号;按照第五样本数据编号将第五样本数据进行数据标记评价,构成样本数据的自评评价结果。

    一种综合能源微网群多智能体分层博弈协同方法和装置

    公开(公告)号:CN117833255A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311865487.5

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明涉及一种综合能源微网群多智能体分层博弈协同方法和装置,包括:创建多智能体深度强化学习参数;创建运营商主智能体;创建所述综合能源系统中每一个所述多能源微网的多能源微网从智能体;基于所述多智能体深度强化学习参数、所述运营商主智能体和所述多能源微网从智能体,利用改进多智能体深度确定策略梯度MADDPG算法对预先创建的神经网络进行强化学习训练,得到多智能体分层博弈协同模型。本发明实现了对综合能源系统中的各单元实现集中管理和分布控制相结合,增强了综合能源系统的协同调度,增加了运行的可靠性,减轻了系统的通信和计算负担。本发明还涉及一种设备和存储介质。

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