公开(公告)号：CN115513971A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211197872.2

申请日：2022-09-29

Applicant: 广西大学

Inventor： 殷林飞 ,  樊柏岭 ,  胡立坤 ,  李大江 ,  彭俊锋 ,  农海斌 ,  莫昕瑜 ,  熊奕锦

IPC: H02J3/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种卷积网络软演员评论家的低频和超低频振荡抑制方法，该方法将卷积神经网络和软演员评论家强化学习方法进行结合，用于低频振荡和超低频振荡的分类和抑制。首先，所提方法中卷积神经网络方法根据得到的频率偏差波形，通过训练完成的神经网络实现振荡和超低频振荡的分类问题。其次，所提方法中软演员评论家强化学习方法发出控制指令，调节调速器中的参数，进而抑制低频或超低频振荡。所提卷积网络软演员评论家的低频和超低频振荡抑制方法能够对于水电机组占比大的电网中存在的低频振荡和超低频振荡问题进行分类，并根据得到的分类结果，通过强化学习的控制方法，实现快速频率调节，从而保证电网运行的可靠性和安全性。

公开(公告)号：CN115659835A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211401889.5

申请日：2022-11-10

Applicant: 广西大学

Inventor： 殷林飞 ,  丁文宇 ,  胡立坤 ,  李大江 ,  农海斌 ,  唐贞智 ,  郑海付

IPC: G06F30/27 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提出一种深度全连接层的风机控制器参数多目标优化加速方法，该深度全连接层的风机控制器参数多目标优化加速方法应用于多目标问题，在迭代过程中搜索智能体位置有比例、勘探和开发三个更新方向；对于外部档案集拥挤的状况，采取自适应网格策略对其中的非支配解进行更新以应对外部档案集拥挤的状况；采取轮盘赌策略选择全局最佳位置；在方法迭代过程中加入深度全连接层模型提高收敛速度。深度全连接层的风机控制器参数多目标优化加速方法能解决双馈风机控制器参数的双目标优化问题，实现快速获得多方案最优解集的功能，优化多目标方法解集的多样性和收敛性，减少所需优化时间，提高优化方法的运行速度。