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公开(公告)号：CN105406459B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510570334.7
申请日：2015-09-09
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/005 , G06F13/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J2003/007 , Y02E40/76 , Y02E60/76 , Y04S10/545 , Y04S40/22
Abstract: 利用基于一致性分布式处理估计电网中的最优潮流的方法。一种估计电网中的最优潮流OPF的方法，所述电网被表示成图形，所述图形被分割为虚拟子图形，各个虚拟子图形包括至少一个母线并且与代理关联，所述代理测量局部变量并且更新一致性变量CV。利用代理交换并更新相邻虚拟子图形的一致性变量。利用代理基于CV和局部变量针对虚拟子图形求解OPF问题。迭代所述交换和所述求解步骤，直至满足终止条件为止，此时针对各个虚拟子图形输出最优OPF。
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公开(公告)号：CN111902781B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201880091662.0
申请日：2018-10-26
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05B23/02 , G05B13/02 , G05B19/042 , G05B19/418
Abstract: 一种用于控制包括导致多个事件的多个信号源的系统的设备包括：输入接口，其从信号源接收信号；存储器，其存储被训练以诊断系统的控制状态的神经网络；处理器，其将信号提交到神经网络中以生成系统的控制状态；以及控制器，其执行根据系统的控制状态选择的控制动作。神经网络包括层的序列，各个层包括节点的集合，输入层和输入层之后的第一隐藏层的各个节点与系统中的信号源对应。仅当一对不同信号源中事件随后发生的概率高于阈值时，在神经网络中与所述一对不同信号源对应的邻近层的一对节点才连接，使得神经网络是部分连接神经网络。
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公开(公告)号：CN111902781A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201880091662.0
申请日：2018-10-26
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05B23/02 , G05B13/02 , G05B19/042 , G05B19/418
Abstract: 一种用于控制包括导致多个事件的多个信号源的系统的设备包括：输入接口，其从信号源接收信号；存储器，其存储被训练以诊断系统的控制状态的神经网络；处理器，其将信号提交到神经网络中以生成系统的控制状态；以及控制器，其执行根据系统的控制状态选择的控制动作。神经网络包括层的序列，各个层包括节点的集合，输入层和输入层之后的第一隐藏层的各个节点与系统中的信号源对应。仅当一对不同信号源中事件随后发生的概率高于阈值时，在神经网络中与所述一对不同信号源对应的邻近层的一对节点才连接，使得神经网络是部分连接神经网络。
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公开(公告)号：CN105406459A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510570334.7
申请日：2015-09-09
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/005 , G06F13/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J2003/007 , Y02E40/76 , Y02E60/76 , Y04S10/545 , Y04S40/22
Abstract: 利用基于一致性分布式处理估计电网中的最优潮流的方法。一种估计电网中的最优潮流OPF的方法，所述电网被表示成图形，所述图形被分割为虚拟子图形，各个虚拟子图形包括至少一个母线并且与代理关联，所述代理测量局部变量并且更新一致性变量CV。利用代理交换并更新相邻虚拟子图形的一致性变量。利用代理基于CV和局部变量针对虚拟子图形求解OPF问题。迭代所述交换和所述求解步骤，直至满足终止条件为止，此时针对各个虚拟子图形输出最优OPF。
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