一种电热综合能源系统能量优化调度控制方法及装置

    公开(公告)号:CN112561154A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011445819.0

    申请日:2020-12-11

    发明人: 王新迎 赵琦 陈盛

    摘要: 本发明提供了一种能量优化调度控制方法及装置。解决了综合能源系统由于受到天气变化的影响,使得再生能源发电是高度间歇性和随机性的,这些不确定性的资源与亦具有不确定性的用户电负荷和热负荷相结合,导致系统中供需双侧的随机变化,因此不利于综合能源系统的能量优化调度控制问题。所述一种能量优化调度控制方法包括:采集系统运行数据;基于所述系统运行数据和设备运行时段得到马尔可夫决策过程;基于所述马尔可夫决策过程和能源价格,通过深度强化学习模型制定能量优化调度控制策略;基于所述能量优化调度控制策略得到设备输出参数;基于所述设备输出参数控制设备运行。

    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:CN112186799A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011003363.2

    申请日:2020-09-22

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/06

    摘要: 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。

    一种主动配电网分布鲁棒优化调度方法及系统

    公开(公告)号:CN111668877A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010350836.X

    申请日:2020-04-28

    IPC分类号: H02J3/46 H02J3/38

    摘要: 本发明涉及一种主动配电网分布鲁棒优化调度方法及系统,包括:根据获取的历史时段不确定性变量预测误差的上、下限值,确定历史时段不确定性变量预测误差的波动范围;基于历史时段不确定性变量的预测误差的波动范围,构建未来时段不确定性变量预测误差的模糊集合;将模糊集合代入预先建立的两阶段分布鲁棒优化模型,求解所述两阶段分布鲁棒优化模型得到主动配电网的最优调度方案;本发明通过建立的捕捉配电网中源荷出力概率分布的模糊集合求解构建的考虑源荷不确定性的两阶段分布鲁棒优化模型,降低了最优解的保守性,促进了可再生能源消纳,在一定程度上降低了期望成本,提高了电网的经济性。

    一种用于电力变压器的状态评价方法及装置

    公开(公告)号:CN109886288A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910013071.8

    申请日:2019-01-07

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种用于电力变压器的状态评价方法,包括:获取电力变压器的状态参量,对常规数据集进行拆分和样本合成,形成多个完备均衡数据集,以作为组件学习器的训练数据;使用所述训练数据训练多个组件学习器,并将训练完成的多个组件学习器组成集成学习器;获得待识别的电力变压器的状态参量,将状态参量中的常规数据集输入集成学习器,所述集成学习器输出电力变压器的第一状态评价结果,解决了训练数据缺失、数据分类不均衡的问题;满足了电力变压器状态评价的代价敏感需求;能够准确评价全网变压器的状态。