基于换相安全裕度的参数极限搜索方法及系统

    公开(公告)号:CN118246187A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410020570.0

    申请日:2024-01-05

    摘要: 本发明公开了基于换相安全裕度的参数极限搜索方法包括,首先根据时域仿真得到的关断角轨迹,计算换相安全裕度;其次确定控制参数的搜索目标,即以换相安全下的参数极限值;最后根据控制量的上下限区间,结合灵敏度及二分试探法,不断迭代控制量的左右区间,直至出现满足在精度内的换相安全裕度的解,搜索结束;输出此时控制参数所对应的控制参数点即为参数极限值。在此极限参数值下可以不发生换相失败,对实际工程具有重要支撑作用。

    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。