Invention Publication
- Patent Title: 一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质
-
Application No.: CN202211680717.6Application Date: 2022-12-27
-
Publication No.: CN116070741APublication Date: 2023-05-05
- Inventor: 李红 , 王伟 , 陆继翔 , 刘军君 , 张韬 , 张琪培 , 陈天宇 , 旷文腾 , 谢峰 , 唐宁恺 , 束蛟 , 伍林 , 严晴 , 王朝晖
- Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
- Applicant Address: 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- Assignee: 国电南瑞科技股份有限公司
- Current Assignee: 国电南瑞科技股份有限公司
- Current Assignee Address: 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- Agency: 南京纵横知识产权代理有限公司
- Agent 韩红莉
- Main IPC: G06Q10/04
- IPC: G06Q10/04 ; G06Q10/0631 ; G06Q50/06 ; G06N3/08 ; G06N3/0464
![一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质](/CN/2022/1/336/images/202211680717.jpg)
Abstract:
本发明公开了一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质,包括:数据处理层,用于对电网采集的电网历史数据或电网实时数据进行相关性处理;还用于电网历史数据和电网实时数据的预处理;模型构建层,用于在电网运行的基本规则基础上融合专家经验形成调度优化决策强化学习模型的训练输入值,获得调度优化决策系统;系统应用层,用于将电网实时数据输入训练获得的调度优化决策系统,输出电网调度计划。本发明设立了数据处理层、模型构建层和系统应用层,处理电网实时采集数据,融合专家经验提取特征值,训练调度优化决策强化学习模型,提高了新能源充分消纳下的电网安全稳定运行效率。
Information query