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公开(公告)号：CN114204546A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111368910.1
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种考虑新能源消纳的机组组合优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建日前新能源消纳动态评估模型；步骤2、基于LSTM神经网络预测新能源机组短期发电量，包括对历史数据预处理并采用LSTM网络完成对新能源机组发电量的预测；步骤3、将机组组合问题转化为马尔可夫决策过程，包括对电网状态st，动作at，奖励值Rt及转移函数的设计；步骤4、根据电网历史运行数据特征，基于参数自适应的神经网络完成智能体构建，训练智能体，获取以满足新能源消纳目标的机组出力计划。本发明能够提升以新能源为主体的新型电力系统稳定性，实现清洁能源的高效利用，在电网可靠运行的前提下完成对新能源的消纳。
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公开(公告)号：CN114204546B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111368910.1
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种考虑新能源消纳的机组组合优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建日前新能源消纳动态评估模型；步骤2、基于LSTM神经网络预测新能源机组短期发电量，包括对历史数据预处理并采用LSTM网络完成对新能源机组发电量的预测；步骤3、将机组组合问题转化为马尔可夫决策过程，包括对电网状态st，动作at，奖励值Rt及转移函数的设计；步骤4、根据电网历史运行数据特征，基于参数自适应的神经网络完成智能体构建，训练智能体，获取以满足新能源消纳目标的机组出力计划。本发明能够提升以新能源为主体的新型电力系统稳定性，实现清洁能源的高效利用，在电网可靠运行的前提下完成对新能源的消纳。
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公开(公告)号：CN117639093A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311527321.2
申请日：2023-11-16
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的区域电网多目标区间优化调度方法，包括以下步骤：构建区域电网多目标优化调度模型；基于建立的区域电网多目标优化调度模型，构建区域电网多目标区间优化调度模型；基于双延迟深度确定性策略梯度算法训练区域电网多目标区间优化调度模型智能体；基于深度强化学习算法和建立的智能体进行区域电网多目标区间优化调度。本发明够解决含新能源的局部电网用电、发电随机性和不确定性问题。
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公开(公告)号：CN117350423A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311171844.8
申请日：2023-09-12
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的分布式能源系统集群协同优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建分布式能源集群系统物理环境模型；步骤2、构建与分布式能源集群系统交互的多智能体模型；步骤3、构建分布式能源集群系统多智能体强化学习框架，建立基于多智能体深度确定性策略梯度的协同优化算法；步骤4、基于步骤3所建立的协同优化算法和步骤1所构建的物理环境模型对步骤2所建立的多智能体进行响应的训练和测试，完成参数的更新，进而获得训练好的多智能体，若观测到存在节点有电压违规现象，则调用训练好的多智能体进行输出动作的调整。本发明能够在分布式能源集群系统稳定运行的前提下，能够有效增加新能源发电量，减少损耗，提高新型能源的利用率。
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公开(公告)号：CN114217524A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111368913.5
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的电网实时自适应决策方法，包括如下步骤：步骤1、将新型电力系统机组自适应调度问题建模为马尔科夫决策过程；步骤2、研究SAC算法的基础原理，求解使得步骤1中MDP模型累计奖励值最大的策略；步骤3、设计基于IL中行为克隆的神经网络预训练方案，模拟专家经验，优化原始动作空间，提出IL‑SAC算法，并基于IL‑SAC算法以及105个真实电网场景数据训练相应的电网优化调度智能体，在测试时该智能体应对不同的电网场景数据能够输出实时决策方案，实现新型电网系统的智能调控。本发明能够实时地输出电网调度策略。
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公开(公告)号：CN115906605A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211163293.6
申请日：2022-09-23
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及一种分布式信息能源系统多智能体模型构建方法及应用，包括以下步骤：步骤1、构建分布式信息能源系统的耦合网络模型；步骤2、基于复杂网络理论对模型耦合节点进行建模分析，结合所采用的不同指标对网络节点不同特性的表征，计算分布式信息能源网络模型的耦合节点相似度；步骤3、计算分布式信息能源系统各节点综合重要度；步骤4、在步骤3得到的分布式信息能源系统节点综合重要度的基础上，将其引入优先经验回放，进而完成分布式信息能源系统多智能体模型构建。本发明能够实现对分布式能源更整体、更全面的优化建模、分析和控制，全面提升分布式信息能源系统的能效。
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公开(公告)号：CN113947321A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111239452.1
申请日：2021-10-25
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
摘要： 本发明涉及一种分布式信息能源网络拓扑结构构建方法和系统，包括以下步骤：步骤1、对分布式信息能源节点数据进行标准化处理；步骤2、基于遗传算法优化分布式能源节点聚类中心，进行得到优化后的聚类分区；步骤3、对分布式能源节点数据进行k‑means聚类分析；步骤4、定义分布式综合能源负荷矩，进而构建分布式信息能源网络拓扑结构。本发明能够提升区域分布式能源系统的能效，实现能源的高效转换、实时优化和有序配置，达到区域能源效率和可再生能源利用率最大化。
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公开(公告)号：CN114217524B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111368913.5
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的电网实时自适应决策方法，包括如下步骤：步骤1、将新型电力系统机组自适应调度问题建模为马尔科夫决策过程；步骤2、研究SAC算法的基础原理，求解使得步骤1中MDP模型累计奖励值最大的策略；步骤3、设计基于IL中行为克隆的神经网络预训练方案，模拟专家经验，优化原始动作空间，提出IL‑SAC算法，并基于IL‑SAC算法以及105个真实电网场景数据训练相应的电网优化调度智能体，在测试时该智能体应对不同的电网场景数据能够输出实时决策方案，实现新型电网系统的智能调控。本发明能够实时地输出电网调度策略。
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公开(公告)号：CN117057623A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310886430.7
申请日：2023-07-19
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种综合性电网安全优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、初步定义该基于迁移学习的动态安全评估方案中的变量和参数；步骤2、根据步骤1初步定义的变量和参数构建基于迁移学习的动态安全评估方案总体架构；步骤3、建立并更新深度Q网络(DQN)智能体；步骤4、基于综合性电网安全优化调度总体架构，搭建电网环境与智能体进行交互并基于真实电网场景数据训练电网安全优化调度智能体，将训练好的电网安全优化调度智能体嵌入综合性电网安全优化调度总体架构中，实现对电网系统的智能安全调控。本发明在危险故障发生情况下能够制定快速、准确的在线调控决策，实现故障转移，确保电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117039981A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310785632.2
申请日：2023-06-29
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
摘要： 本发明一种面向含新能源的大规模电网优化调度方法、装置、存储介质，包括以下步骤：步骤1、构建包含新能源节点的大规模电网模型，基于历史运行数据预测新能源发电量及所需负荷，构建日前调度所需时间尺度的风电、光伏及负荷预测数据集；步骤2、对标准节点进行改进，将优化调度问题转化生成为马尔可夫决策过程；步骤3、基于参数自适应的神经网络构建智能体，建立基于TD3算法的优化调度框架；步骤4、基于步骤3所建立的基于TD3算法的优化调度框架，完成智能体的训练和测试，获取以满足新能源消纳为目标的机组出力计划。本发明能够在电网稳定运行的前提下，有效增加新能源发电量，减少火电机组运营，提高新能源利用率，节省发电成本。
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