一种基于图强化学习的配电网电压无功优化方法

    公开(公告)号:CN115588998A

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN202211269015.9

    申请日:2022-10-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本公开属于电力系统自动化和计算机技术领域,公开了一种基于图强化学习的配电网电压无功优化方法,首先将无功电压优化问题建模为一个马尔科夫决策过程,并使用无模型的深度强化学习方法进行求解;然后发明了一种基于图神经网络的近端策略优化算法,该算法通过嵌入图卷积网络来提高强化学习智能体对配电网图数据的感知能力;最后本发明以改进的IEEE33测试系统开展算例分析,验证了所提方法的有效性和相比其他方法的优势,结果同时表明,基于图神经网络训练的强化学习智能体在配电网拓扑发生变化时仍表现出较好的性能。

    考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115511067A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211124128.X

    申请日:2022-09-15

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质,属于电力系统考虑安全约束的机组组合优化加速算法领域,通过特征化相应参数进一步设计了SCUC模型,接着,连续生成样本,并在GCN中探索和剪枝,优化相应的加速策略,在本加速策略中,仅保留紧约束,优化二进制变量,减少大规模计算的优化分支,通过加速策略,SCUC的计算效率提高,其在大规模系统中的决策要求获得满足,最后在IEEE30节点和118节点系统中验证所提出的优化加速算法,评估求解的计算时间和最优性,分析实验结果,并与传统求解器比较,GCN实现了性能改进,平均计算速度提高了39.9倍,预测解的相对差距为0.07%和0.16%。

    一种外壳便于拆卸维修的导轨式电表

    公开(公告)号:CN212989449U

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202020755679.6

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本实用新型公开了一种外壳便于拆卸维修的导轨式电表,涉及一种导轨式电表技术范围,包括基座和盖板,通过设有卡接板和卡扣,在基座上设有卡接件,在进行对盖板进行安装时,仅需要拿持盖板,进行压动和推动,使得卡扣与卡接件内部的卡板相卡接,即可实现将盖板固定安装在基座上,且在拆卸时,进行压动、拉动和上提,即可完成将盖板从基座上拆卸,方便进行拆卸,进而便于对基座上的导轨式电表主体进行维修,方便使用,且在盖板上镶嵌安装有观察窗,便于在不进行拆卸盖板时,观察到导轨式电表主体的工作情况,便于进行观察检修,方便使用。

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