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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469757B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410924389.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067
Abstract: 本申请公开了适配电力数字仿真系统的大电网调度方法和智能体模型，属于电力调度技术领域，方法包括：将电力系统的电网拓扑数据输入智能预测模型，对预设问题进行决策，得到决策任务；所述智能预测模型由历史仿真数据训练得到；所述历史仿真数据由电力数字仿真系统进行仿真得来；对所述决策任务进行划分，得到若干条任务路径，并对若干条所述任务路径进行分析和筛选，得到筛选后任务路径；根据筛选后任务路径，得到最优决策方案，并执行所述最优决策方案以对大电网进行调度，提高对判断电力系统安全性以及电力调度总流程的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118748431A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410715467.8
申请日：2024-06-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法、装置及介质，属于虚拟电厂技术领域，方法包括：根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型；以虚拟电厂的等值参数的最大范围为约束条件求解优化问题，获得动态聚合优化模型的初始参数；对动态聚合优化模型进行日前滚动修正和日内动态调整，得到修正后的动态聚合优化模型，并计算新的经济调度计划；将新的经济调度计划发送到云端服务器，以使云端服务器生成并返回对应的调度指令；对调度指令进行分解，并将分解后的调度指令下发到对应的控制边端执行，以实现在保障系统可靠运行的同时最大程度利用虚拟电厂动态聚合的调节能力，提高各类分布式资源的灵活调度能力。
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公开(公告)号：CN118572729B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410924396.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体强化学习的多微电网快速功率控制方法，属于多微电网频率控制技术领域，方法包括：将每个微电网作为每个智能体；根据多微网系统的有功‑频率响应模型，分别构建各个所述智能体所需的状态空间、动作空间和奖励函数；根据每个所述智能体所需的状态空间、动作空间和奖励函数，分别搭建每个所述智能体的强化学习框架；对每个所述智能体的强化学习框架进行学习训练，得到各个所述微电网的权重参数，并生成对应的微电网控制器；利用每个所述微电网控制器对各自的微电网进行功率控制，以实现在提升微电网的惯性水平的同时能提高快速功率控制效率。
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公开(公告)号：CN118572729A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410924396.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体强化学习的多微电网快速功率控制方法，属于多微电网频率控制技术领域，方法包括：将每个微电网作为每个智能体；根据多微网系统的有功‑频率响应模型，分别构建各个所述智能体所需的状态空间、动作空间和奖励函数；根据每个所述智能体所需的状态空间、动作空间和奖励函数，分别搭建每个所述智能体的强化学习框架；对每个所述智能体的强化学习框架进行学习训练，得到各个所述微电网的权重参数，并生成对应的微电网控制器；利用每个所述微电网控制器对各自的微电网进行功率控制，以实现在提升微电网的惯性水平的同时能提高快速功率控制效率。
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公开(公告)号：CN118469757A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410924389.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067
Abstract: 本申请公开了适配电力数字仿真系统的大电网调度方法和智能体模型，属于电力调度技术领域，方法包括：将电力系统的电网拓扑数据输入智能预测模型，对预设问题进行决策，得到决策任务；所述智能预测模型由历史仿真数据训练得到；所述历史仿真数据由电力数字仿真系统进行仿真得来；对所述决策任务进行划分，得到若干条任务路径，并对若干条所述任务路径进行分析和筛选，得到筛选后任务路径；根据筛选后任务路径，得到最优决策方案，并执行所述最优决策方案以对大电网进行调度，提高对判断电力系统安全性以及电力调度总流程的效率和准确性。
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