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公开(公告)号:CN115912367A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211418090.7
申请日:2022-11-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 东北大学 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的电力系统运行方式智能生成方法,涉及电网运行技术领域。本发明通过使用马尔科夫决策过程MDP进行对电网进行强化学习建模,建立智能体动作与可调动作对象的改进映射策略;构建运行方式智能生成DQN网络,将当前系统潮流状态和目标运行状态输入DQN网络,输出Q值最大的动作;使用PQ分解法进行潮流计算迭代,如λ>1或10次迭代潮流不收敛,认为出现病态潮流,放弃该动作,由DQN网络重新生成新的动作;若潮流收敛,依据改进映射策略调整可调动作对象的运行状态;不断进行动作调整,直到满足目标运行方式负荷水平或达到最大动作调整次数;通过输出估计Q网络参数,完成电网运行方式智能生成与智能删减。
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公开(公告)号:CN115795250A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211421796.9
申请日:2022-11-14
Applicant: 东北大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于改进矩阵聚合算法的关键断面与强关联断面确定方法,涉及电网运行技术领域。本发明由节点系统图得到系统拓扑结构,在拓扑结构中采集线路连接及潮流走向信息,获得改进邻接矩阵,定义矩阵距离指标并求其最小值,通过矩阵运算聚合邻接矩阵,得到矩阵元素最贴近主对角线的拓扑分布;对聚合后的拓扑结构进行分区,分区间的连线作为断面输电线路,通过筛选得到满足输电断面条件的初始输电断面;建立由支路开断分布因子和线路负载率组成的改进综合指标作为判据来确定关键输电断面;最后通过断开线路对其他线路的潮流转移冲击,量化多个输电断面之间的转移比例,得到多个关键断面间的关联关系,由此判断出强关联断面。
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