基于能源互联网电力大数据的电网运行态势预测方法

    公开(公告)号:CN113837423A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202010591608.1

    申请日:2020-06-24

    摘要: 本发明提供了一种基于能源互联网电力大数据的电网运行态势预测方法,包括,首先,将电力调控系统中的若干多源基础数据进行多源异构数据融合,得到第一量测数据集;然后,根据第一量测数据集,利用连续时间序列预测方法对电网关键电气量进行态势预测,得到第一预测信息;利用电网特征事件预测方法对电网重大运行事件进行实时监控与后果预测,得到第一事件描述信息;最后,使用电网频率态势在线预测模型,得到电网频率态势预测结果。本发明提供电网运行态势预测方法能够适应当前源端、网端和负荷端出现的新的发展态势,能够实现事前风险评估与事后后果量化分析;作为后续智能决策的依据,能够进行态势溯源、风险预测及指标趋势预测。

    电网安全稳定控制系统的调度侧运行模型构建方法和系统

    公开(公告)号:CN112350380A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011166366.8

    申请日:2020-10-27

    IPC分类号: H02J3/46

    摘要: 本发明提供了一种电网安全稳定控制系统的调度侧运行模型构建方法和系统,在电网调度主站侧构建安控运行模型,并基于所述安控运行模型和电网系统的实时运行信息,确定电网系统的发电机组允切/可切状态、和/或所述电网安全稳定控制系统的运行状态和/或运行方式。本发明提供的调度侧运行模型构建方法和系统,能够为调度主站侧提供所述点完安全稳定控制系统的运行分析和辅助功能,为调度主站侧进行稳定限额计算、在线分析等应用提供安全稳定控制系统实际运行状态和信息,从而提高在大功率传输和大容量新能源接入环境下的精准潮流控制,提升电网整体安全运行和经济效益。

    基于深度强化学习的电网拓扑优化和潮流控制的方法

    公开(公告)号:CN114065452A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111362751.4

    申请日:2021-11-17

    摘要: 本发明提供了一种基于深度强化学习的电网拓扑优化和潮流控制的方法,包括:构建智能体;获取历史断面潮流数据,并对多历史断面潮流数据进行模仿学习,以确定智能体的参数的初始值;对t时刻的在线断面潮流数据进行训练,得到N个动作价值排在前列的控制策略;在电网环境仿真器中验证N个价值排在前列的控制策略,获得回报最高的控制策略;执行回报最高的控制策略,得到执行该控制策略的奖励值;t的取值加1;循环求奖励值的步骤,每求得M次奖励值,根据动作价值函数的目标值更新智能体参数,完成所有时刻的在线断面潮流数据的智能体训练,从中选出最优的智能体参数;使用训练好的智能体在实时环境下完成电网拓扑优化和潮流控制。

    基于深度强化学习的电网有功频率的调控方法

    公开(公告)号:CN113964884A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111362738.9

    申请日:2021-11-17

    摘要: 本发明一种基于深度强化学习的电网有功频率的调控方法,包括:获取电网的有功频率的偏差;获取用于智能体训练的样本;建立智能体;将样本输入智能体进行训练,训练方法包括:智能体在每个时间段输出一次控制策略,电网仿真器验证控制策略的消除有功频率的偏差能力并根据偏差能力返回奖励值,智能体从所有奖励值中选出最高的奖励值,其对应的控制策略为样本的电网有功频率的调控方法。本发明提高了有功偏差恢复的精度,全程由智能体和电网仿真器通过程序进行,提高了恢复的效率。