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公开(公告)号：CN118713229A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410803618.5
申请日：2024-06-20
摘要： 本发明涉及一种源荷分层分区多时间尺度协调控制模型构建方法和装置，包括基于马尔可夫决策过程、慢速调节设备的控制策略和快速调节设备的控制策略，建立协调控制模型，协调控制模型中包括慢速调节设备智能体和快速调节设备智能体；对目标配电网中各分区中的慢速调节设备智能体和快速调节设备智能体进行训练，得到目标配电网的协调控制模型。本发明操作简单，分析结果直观、清晰，根据电网调节设备调节速度的不同及其运行约束条件，建立多时间尺度协调控制框架，本发明基于深度强化学习理论进一步对快速、慢速调节智能体进行分区协调训练，更新网络参数，最终形成配电网电压优化模型，具有一定的实用价值。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN118783450A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410803630.6
申请日：2024-06-20
IPC分类号： H02J3/12 , H02J3/16 , H02J3/18 , H02J3/32 , H02J3/46 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/20 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/12
摘要： 本发明涉及一种多时间尺度配电网电压优化控制方法和装置，包括将目标配电网的电压优化问题转化为马尔科夫博弈问题，并建立目标配电网的多时间尺度电压优化模型；利用数据集，求解多时间尺度电压优化模型中的马尔科夫博弈问题，在训练过程中通过正则项的增量学习方法进行训练，得到训练后的多时间尺度电压优化模型；利用多时间尺度电压优化模型输出目标配电网中待调控区域的调整策略，并利用调整策略调控所述待调控区域的电网设备。本发明解决了基于深度强化学习的多智能体配电网电压优化方法不适用于变化的拓扑结构的技术问题，可支持变化的拓扑结构，同时确保智能体在变化拓扑结构下都能保持良好的优化效果。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN118469077A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410597239.5
申请日：2024-05-14
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京丰供送变电工程有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0442 , H02J3/00
摘要： 本发明属于配电网优化技术领域，具体公开了一种配电网预警边界修正方法、装置、设备及介质。获取配电网的运行数据建立初始训练集，由初始训练集生成初始电气量数据，由初始电气量数据和深度卷积对抗网络得到生成样本集；由生成样本集生成第一电气量数据、第一预警边界，由初始电气量数据拟合得到实际预警边界；训练得到增强模型的损失函数；由初始训练集和增强模型的损失函数得到增强样本集；由增强样本集得到修正后的预警边界。本发明通过深度卷积对抗网络得到生成样本集，从而确定增强模型的损失函数解决增强方法单一的欠采样、过采样所引起欠拟合和过拟合的风险，提高多样性，减少模型过拟合，有效提高预警边界的准确性，及时发现电网波动。
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