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公开(公告)号：CN117521902A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311522561.3
申请日：2023-11-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图分区的电网多智能体协同优化方法、系统、装置及介质，包括：基于边灵敏度权重给复杂网络的边赋值；并采用改进的智能体分区方法进行迭代图划分，即计算完成后去掉最大边权重的边，然后再次计算新图，反复迭代直到得到合理分区，通过计算每次迭代后的电网有向加权图模块度决定何时终止迭代；最后基于智能体划分进行电网多智能体协同优化模型训练，本发明在降低大规模电网划分的难度的同时，将计算任务尽可能平均地分配给各个智能体，以使各个智能体的运算负载平衡，同时保证智能体间的通信量最小。
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公开(公告)号：CN115544121A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211319430.0
申请日：2022-10-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 一种电力系统场景约简方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括利用初始场景集，建立场景约简问题模型，并利用信息熵正则化算法凸化场景约简问题模型，得到正则化后的场景约简问题模型；输入初始场景集、典型场景集和正则化系数，构建场景约简网络模型，结合正则化后的场景约简问题模型和场景约简网络模型，计算出正则化传输矩阵和距离矩阵；利用正则化系数、正则化传输矩阵和距离矩阵，求解得到考虑运输成本和熵正则化惩罚的Sinkhorn距离的损失函数；基于所述损失函数，利用场景约简网络模型对典型场景集进行反向梯度训练，得到训练后的典型场景集和典型场景集的边缘概率分布。本发明能够提高大规模场景约简可行性以及求解的稳定性。
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公开(公告)号：CN115375015A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210949981.9
申请日：2022-08-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于多智能体强化学习的多能源优化方法、系统和介质，获取区域能源互联网数据；根据区域能源互联网数据设置区域能源互联网环境；将多智能体深度强化学习与区域能源互联网环境进行交互训练，在交互训练过程中引入注意力机制，得到多能源协同优化运行策略。本发明通过多智能体深度强化学习和注意力机制相结合，以集中训练分布执行的模式，利用人工智能算法，保护多主体利益隐私的同时，实现区域能源互联网运行优化，进一步提高多能源利用率，从而保证能源互联网安全、稳定、高效运行。
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公开(公告)号：CN112904141A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110069771.6
申请日：2021-01-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种高压交流输电线路可听噪声声功率计算方法及装置。方案包括：获取导线束中的导线分裂数；获取导线束中的子导线直径；计算所述导线束中每一根子导线表面的电场强度，提取每一根子导线的表面最大的电场强度；对提取出的每一根子导线表面最大电场强度进行算术平均，确定导线表面的平均最大电场强度；根据所述导线分裂数、所述子导线直径和所述平均最大电场强度计算可听噪声声功率。本方案所提出的可听噪声声功率计算公式在预测高压输电线路的可听噪声水平方面更加的准确可靠，从而避免了由于预测的不准确给工程带来的不必要的造价增加或者可听噪声因子超标，这为我国特高压交流输电线路的建设提供了一定的技术支持。
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公开(公告)号：CN109217367B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811165404.0
申请日：2018-09-30
申请人： 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网河北省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种风力发电预测方法、装置及设备，属于发电预测技术领域。本发明实施例提供了风力发电预测方法、装置及设备，过定时获取待测点的气象数值，并从待测点的气象数值中提取风力数据，然后对风力数据进行处理，以使风力数据转换成多个类数据，再获取该待测点的计算因子，并结合计算因子，对多个类数据进行处理，确定矫正风力数值，最后根据矫正风力数值预测待测点的发电功率，能够准确预测较长时间的风电场的输出功率，提高电网调度任务分配的准确度。
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公开(公告)号：CN113516268B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010278063.9
申请日：2020-04-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN115276118A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210949983.8
申请日：2022-08-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种能源互联网协同优化加速求解方法、系统、设备及介质，求解方法包括：建立基于交替方向乘子算法的能源互联网协同优化模型；针对所述能源互联网协同优化模型中的乘子系数建立强化学习模型；通过强化学习模型加速更新所述能源互联网协同优化模型中的乘子系数；利用乘子系数更新后的能源互联网协同优化模型求解能源互联网协同优化结果。本发明建立了基于交替方向乘子算法的能源互联网协同优化模型，并且建立了乘子系数强化学习模型，通过强化学习模型加速更新能源互联网协同优化模型中的乘子系数，提出了一种基于强化学习更新乘子系数的交替方向乘子算法加速求解方法，减少了优化计算的迭代步数，从而使优化过程的计算效率提高，加速优化进程。
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公开(公告)号：CN114977326A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210706842.3
申请日：2022-06-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种能源互联网的协同优化决策方法、系统、设备及存储介质，方法包括设置奖励机制寻找最优策略，以最优策略作为智能体深度强化学习的训练目标，对区域能源互联网运行优化模型进行求解，得到最优解作为动作策略；智能体根据能源互联网当前的运行状态，取相似性度量最小值所对应运行状态的动作策略作为深度强化学习训练的初值进行训练，给出训练后相应的动作策略；将动作策略传递给环境后，运行状态过渡到下一时刻的状态，通过设置的奖励机制和动作约束条件，给予动作策略的好坏进行相应奖励，通过迭代训练，得到深度强化学习模型；利用深度强化学习模型基于运行状态相似度对各时刻动作协同优化决策。本发明能够实现能源互联网的快速精准优化调度。
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公开(公告)号：CN114265937A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111603443.6
申请日：2021-12-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种科技情报的智能分类分析方法、系统、存储介质及服务器，方法包括：进行数据收集并对收集到的数据通过预处理构建文本主题信息词向量矩阵；利用卷积神经网络模型从文本主题信息词向量矩阵提取词汇特征和上下文特征；获取上下文特征的池化特征，并采用全连接对池化特征进行非线性处理获得整合特征；对整合特征通过softmax分类学习得到分类标签。本发明使卷积神经网络模型在文本特征提取方面兼具细颗粒度的词向量特征和粗颗粒度的上下文特征，相比于传统卷积网络分类模型，能够捕获更为丰富的语义特征，解决了文本信息中蕴含的上下文复杂语义关系特征抽取问题。相比图像分类卷积模型，本发明模型结构具有轻量化特点，降低网络复杂度。
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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
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
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。
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