基于拉格朗日松弛的电网有功调度智能决策方法和系统

    公开(公告)号:CN117254468A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311093882.6

    申请日:2023-08-28

    IPC分类号: H02J3/06 H02J3/48

    摘要: 本发明公开了一种基于拉格朗日松弛的电网有功调度智能决策方法和系统,该方法包括:根据电网运行成本与弃风弃光成本之和最小的目标函数以及有功平衡约束、机组有功出力约束、线路有功功率约束和暂态安全约束构建含风电和光伏的电网实时有功调度模型;将电网实时有功调度模型转化为马尔可夫决策过程模型;利用拉格朗日松弛深度确定性策略梯度算法对马尔可夫决策过程进行建模;采用深度确定性策略梯度算法对深度强化学习智能体进行训练,得到电网实时有功调度的策略神经网络和价值神经网络;利用策略神经网络输出电网实时有功调度的最优策略。本发明综合考虑新能源不确定性,提高深度强化学习智能体训练速度,能够满足实时运行控制的时效性要求。

    一种电网暂态稳定关键特征筛选方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN115392772A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211134761.7

    申请日:2022-09-19

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种电网暂态稳定关键特征筛选方法、装置及系统,包括获取样本数据,样本数据包括图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵;构建神经网络模型,包括自注意力网络层与消息传递网络层;自注意力网络层用于计算图节点特征的自注意力权重系数,并筛选出关键图节点特征;利用筛选出的关键图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵,训练神经网络;基于训练好的神经网络模型,选择正确预测的样本计算图节点特征的自注意力权重系数均值,基于权重系数均值排序结果,筛选输出电网暂态稳定关键特征。本发明能计及电网不同位置故障后切线路导致的网络拓扑的变化,筛选出能反映电网稳定模式与本质的关键特征,仅通过少量关键特征即可进行暂态稳定评估。