电力系统的暂态稳定自适应评估方法及装置

    公开(公告)号:CN114662989A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210446090.1

    申请日:2022-04-26

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 H02J3/24

    摘要: 本申请公开了一种电力系统的暂态稳定自适应评估方法及装置,其中,方法包括:获取并预处理电力系统的样本数据,构建电力系统的源域样本集和目标域样本集;采用源域样本集对源域的基于图卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估模型进行预训练,得到预训练好的第一初始电力系统暂态稳定评估模型;采用目标域样本集构建目标域的第二初始电力系统暂态稳定评估模型,并将第一初始电力系统暂态稳定评估模型的模型参数迁移至第二初始电力系统暂态稳定评估模型,生成用于暂态稳定自适应评估的最终电力系统暂态稳定评估模型。由此,解决了相关技术中基于人工智能技术的机器学习方法,无法适应电力系统运行方式和拓扑结构的变化,局限性较大的技术问题。

    基于强化学习和多源数据整合的电力系统潮流调整方法

    公开(公告)号:CN112287972A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011039205.2

    申请日:2020-09-28

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习和多源数据整合的电力系统潮流调整方法及装置,其中,方法包括:利用数据库技术对电力系统的潮流数据进行整合并存入数据库,在数据库中提取基础潮流数据,利用多线程技术对基础潮流数据进行潮流样本生成,将生成的潮流样本存入数据库;构建电力系统强化学习环境,在电力系统强化学习环境中,构造适用于潮流调整的值函数训练模型;基于强化学习算法的智能调整策略,根据数据库中的潮流数据,采用SARSA算法训练潮流调整的值函数训练模型,以生成电力系统潮流调整策略。该方法更加智能化、自动化,效率高,能够快速扩充潮流样本库。