基于深度强化学习的分布式能源系统自治控制方法及系统

    公开(公告)号:CN112186799B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202011003363.2

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的分布式能源系统自治控制方法及系统,该方法提供获取实时环境数据和变化数据,将获取的数据输入训练好的智能体神经网络中进行深度强化学习;进行决策计算,得到决策特征值,输出至决策空间,得到具体执行决策进行仿真,调整仿真模型中的可控设备与负荷,并进行潮流计算,根据执行决策调整现实分布式能源系统中的可控设备及负荷,完成自治控制。通过构建智能体神经网络对分布式能源系统中的电网数据和燃气网数据进行深度学习,将生成的执行策略由仿真系统进行仿真,实现配电网的仿真计算。更能从本质上反映原件的物理特性,能够处理复杂的配电网络,并能实现快速计算,优化能源配置,降低运行成本。

    一种输配电设备图像样本库的构建方法及装置

    公开(公告)号:CN112528055A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011364973.5

    申请日:2020-11-27

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种输配电设备图像样本库的构建方法及装置,所述构建方法包括建立信息记录表;获取原始图像;通过哈希函数算法将所述原始图像转换为哈希值;将所述原始图像输入到预训练好的目标检测模型中,获得缺陷图像以及所述缺陷图像中的缺陷信息;将所述哈希值及缺陷信息记录在所述信息记录表中;通过图像缩放算法,将所述原始图像缩小为相应的缩略图像;建立样本库,所述样本库包括所述原始图像、缩略图像及信息记录表。本发明实施例通过预训练好的目标检测算法,对待入库的原始图像中的缺陷信息实现智能识别,并通过哈希函数算法将原始图像转化为哈希值,再将哈希值及缺陷信息记录在所述信息记录表中,省略了人工识别和处理的步骤,有效的提高了输配电设备图像样本库的构建效率。

    用于建立电网知识图谱的逻辑模型的方法及系统和介质

    公开(公告)号:CN112364177A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011192637.7

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明提出一种用于建立用于电网知识图谱的逻辑模型的方法、系统及介质。方法包括:确定用于定义实体及其属性的实体模式;将第一数据源中的多个实体判定为完整实体或不完整实体;基于第一数据源按照实体模式生成所有完整实体和不完整实体的实体属性信息以生成逻辑模型的实体集;确定用于定义源实体和目标实体之间的关系的关系模式;对于第二数据源中的存在于该实体集中的源实体和目标实体,至少基于第二数据源按照关系模式生成相应的实体关系信息以生成逻辑模型的关系集;基于实体集和关系集建立包括实体、属性和关系的逻辑模型。利用本发明的方案,可以弥补现有模型的设计短板,给用户提供更合理的管控模型,并支持统一数据模型的信息匹配。

    一种用于数字隔离沙箱的安全检查系统

    公开(公告)号:CN110971612A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911292767.5

    申请日:2019-12-12

    Abstract: 本发明实施例公开了一种用于数字隔离沙箱的安全检查系统。所述系统包括:数据获取模块、单向传输模块以及安全检查模块,其中:所述数据获取模块与数字隔离沙箱系统相连,用于从所述数字隔离沙箱系统获取待检查数字隔离沙箱;所述单向传输模块与所述数据获取模块相连,用于将所述待检查数字隔离沙箱单向传输至所述安全检查模块;所述安全检查模块与所述单向传输模块相连,用于识别所述待检查数字隔离沙箱,并对所述待检查数字隔离沙箱进行安全检查,得到检查结果。通过本发明的技术方案,能够实现对多用户竞争模式下的数字隔离沙箱系统的安全检查,同时避免安全检查系统中的涉密数字隔离沙箱泄露出去。

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