基于深度确定策略梯度强化学习的电力系统无功优化方法

    公开(公告)号:CN110535146B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN201910793475.3

    申请日:2019-08-27

    Abstract: 本发明提供一种基于深度确定策略梯度强化学习的电力系统无功优化方法,将确定性深度梯度策略算法应用于传统的电力系统无功优化问题之中,通过深度神经网络感知电力系统的电压状态,再利用强化学习方法做出相应的动作决策,以此来做出正确的发电机机端电压调整动作、节点电容器组投切动作、变压器分接头调整动作来调节电力系统中的无功功率分布,从而达到电力系统有功网损最小化,通过把神经网络分为在线网络和目标网络,避免了神经网络每次训练过程中参数更新和相邻训练产生关联,从而避免了电力系统无功优化陷入局部最优的问题。本发明在符合电力系统安全约束的前提下,通过减少电力系统网络损耗来提高电力系统运行的经济性。

    三维中空超轻结构碳材料及磁性碳复合材料的制备方法

    公开(公告)号:CN103342349B

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201310275376.9

    申请日:2013-07-02

    Inventor: 潘钦敏 陈宁

    Abstract: 三维中空超轻结构碳材料及磁性碳复合材料的制备方法,涉及一种碳材料及磁性碳复合材料的制备方法。本发明为了解决以聚氨酯为模板制备多孔材料,模板去除后材料结构容易坍塌的技术问题。方法:一、制备接枝聚丙烯酸聚氨酯海绵;二、将接枝聚丙烯酸聚氨酯海绵浸入电解质溶液中,浸泡,然后将聚丙烯酸聚氨酯海绵取出,烧结,即得。本发明方法避免了以聚氨酯为模板制备多孔材料,模板去除后材料结构坍塌的问题。本发明制备出的材料表观密度低,最低密度可达3.2mg/cm3。本方法采用的原料成本低,毒性低,来源广泛,方法简单易行。本发明制备的材料具有纳米,微米,毫米及以上多级尺度结构。本发明属于碳材料及磁性碳复合材料的制备领域。

    一种超疏水/超亲油材料的制备方法及在油水分离领域的应用

    公开(公告)号:CN102228884B

    公开(公告)日:2013-04-24

    申请号:CN201110166066.4

    申请日:2011-06-20

    Abstract: 一种超疏水/超亲油材料的制备方法及在油水分离领域的应用,它涉及油/水分离方法材料的制备方法和应用。本发明解决了现有的进行油水分离的物质吸附有机物效率低、成本高的技术问题。制备方法:将基体依次经过粗化液、敏化液和活化液处理,然后在基体表面镀铜或锌,再将具有金属镀层的基体浸入腐蚀液中处理,得到表面具有粗糙金属层的基体,最后再浸入脂肪酸或硫醇的有机溶液中浸泡,干燥后得到超疏水/超亲油材料。该超疏水/超亲油材料应用于油水分离。每克超疏水/超亲油材料材料可吸收有机物1克~40克,可以循环反复使用,可用于治理溢油污染。

    在多种基体表面构造超疏水薄膜的方法

    公开(公告)号:CN102286733B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201110157260.6

    申请日:2011-06-13

    Abstract: 在多种基体表面构造超疏水薄膜的方法,它涉及一种超疏水材料的制备领域。本发明要解决现有技术构造超疏水表面存在的制备粗糙表面通用性不好、工艺复杂的问题和采用原料成本高、毒性大的问题。本发明采用两种方法实现,一种操作步骤如下:一、制备氧化铜薄膜;二、表面处理;三、加热干燥;另一种操作步骤如下:一、配制基体镀膜溶液;二、基体表面镀膜;三、加热干燥。本发明主要用于在不同基体表面构造超疏水薄膜。

    在多种基体表面构造超疏水薄膜的方法

    公开(公告)号:CN102286733A

    公开(公告)日:2011-12-21

    申请号:CN201110157260.6

    申请日:2011-06-13

    Abstract: 在多种基体表面构造超疏水薄膜的方法,它涉及一种超疏水材料的制备领域。本发明要解决现有技术构造超疏水表面存在的制备粗糙表面通用性不好、工艺复杂的问题和采用原料成本高、毒性大的问题。本发明采用两种方法实现,一种操作步骤如下:一、制备氧化铜薄膜;二、表面处理;三、加热干燥;另一种操作步骤如下:一、配制基体镀膜溶液;二、基体表面镀膜;三、加热干燥。本发明主要用于在不同基体表面构造超疏水薄膜。

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