-
公开(公告)号：CN113591375A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110808989.9
申请日：2021-07-16
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J3/46 , H02J3/32 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于智能体的多能源系统最优协同运行方法，涉及多能源系统技术领域，通过π网络和Q网络生成目标网络，设定循环周期T；将一组历史数据输入至目标网络，通过π网络决定动作，通过多能源系统物理模型计算出下一时刻的观测状态和回报，通过r值更新π网络和Q网络的参数，循环T次后完成DDPG算法的离线学习；通过观测设备获取DDPG算法的观测数据，将观测数据输入至完成离线学习的DDPG算法获得决策动作，完成多能源系统的实时自趋优运行。本发明克服了传统数学算法需要对物理模型间的耦合关系进行复杂建模的问题，并扩展了一般机器学习算法的动作空间，使决策可以更加逼近最优决策。
-
公开(公告)号：CN113591375B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110808989.9
申请日：2021-07-16
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J3/46 , H02J3/32 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于智能体的多能源系统最优协同运行方法，涉及多能源系统技术领域，通过π网络和Q网络生成目标网络，设定循环周期T；将一组历史数据输入至目标网络，通过π网络决定动作，通过多能源系统物理模型计算出下一时刻的观测状态和回报，通过r值更新π网络和Q网络的参数，循环T次后完成DDPG算法的离线学习；通过观测设备获取DDPG算法的观测数据，将观测数据输入至完成离线学习的DDPG算法获得决策动作，完成多能源系统的实时自趋优运行。本发明克服了传统数学算法需要对物理模型间的耦合关系进行复杂建模的问题，并扩展了一般机器学习算法的动作空间，使决策可以更加逼近最优决策。
-
公开(公告)号：CN118944008A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411433588.X
申请日：2024-10-15
发明人： 黄家凯 , 袁中琛 , 贺春 , 于建成 , 张永伍 , 王洋 , 金尧 , 杨畅 , 马红详 , 赵若阳 , 胡静娴 , 孙洁 , 刘伟 , 李怡 , 孙沛川 , 赵玉新 , 韩磊 , 康宁 , 吕慧婕 , 王俊毅 , 丁芃 , 李武龙 , 毕征帅 , 黄欢
摘要： 本发明提供了一种辐射电网的继电保护方法、装置、设备、介质，可以应用于电力系统自动化保护技术领域。该继电保护方法包括：获取目标辐射电网的拓扑关系信息；根据属性信息和层级关系信息，确定目标辐射电网的多个目标路径；按照各节点之间的层级关系信息，从与末端节点连接的过流保护设备开始，沿着每个目标路径逐级递增地依次为每个目标路径上的多个过流保护设备配置初始延时保护时长，得到与多个过流保护设备各自对应的初始延时保护时长；以及响应于与同一过流保护设备对应多个初始延时保护时长，将多个初始延时保护时长中的最大值确定为目标延时保护时长。
-
公开(公告)号：CN114137358B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111359799.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的输电线路故障诊断方法，其技术特点是：步骤1、构建基于端‑边‑云数据协同架构的输电线路故障诊断平台；步骤2、用户端进行多维信息采集并传送至边缘端；步骤3、边缘端进行信息融合；步骤4、云端的GCN输电线路故障诊断模型对信息融合后的数据进行诊断，完成输电线路故障的分类及评估。本发明采用“端‑边‑云”数据协同架构及GCN技术利用多维信息采集技术和信息融合技术实现输电线路故障诊断，实现较为准确的故障分类，提高了输电线路故障诊断效率。
-
公开(公告)号：CN114137358A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111359799.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的输电线路故障诊断方法，其技术特点是：步骤1、构建基于端‑边‑云数据协同架构的输电线路故障诊断平台；步骤2、用户端进行多维信息采集并传送至边缘端；步骤3、边缘端进行信息融合；步骤4、云端的GCN输电线路故障诊断模型对信息融合后的数据进行诊断，完成输电线路故障的分类及评估。本发明采用“端‑边‑云”数据协同架构及GCN技术利用多维信息采集技术和信息融合技术实现输电线路故障诊断，实现较为准确的故障分类，提高了输电线路故障诊断效率。
-
公开(公告)号：CN117350423A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311171844.8
申请日：2023-09-12
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的分布式能源系统集群协同优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建分布式能源集群系统物理环境模型；步骤2、构建与分布式能源集群系统交互的多智能体模型；步骤3、构建分布式能源集群系统多智能体强化学习框架，建立基于多智能体深度确定性策略梯度的协同优化算法；步骤4、基于步骤3所建立的协同优化算法和步骤1所构建的物理环境模型对步骤2所建立的多智能体进行响应的训练和测试，完成参数的更新，进而获得训练好的多智能体，若观测到存在节点有电压违规现象，则调用训练好的多智能体进行输出动作的调整。本发明能够在分布式能源集群系统稳定运行的前提下，能够有效增加新能源发电量，减少损耗，提高新型能源的利用率。
-
公开(公告)号：CN117039893A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311295062.5
申请日：2023-10-09
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种配电网状态确定方法、装置及电子设备，可以应用于配电网状态估计技术领域。该方法包括：响应于配电网状态确定请求，获取配电网包括的多个节点各自的量测值序列；对于多个时间断面中的每个时间断面，确定与时间断面对应的系统时刻信息；基于系统时刻信息，从多个节点各自的量测值序列中确定多个节点各自的目标量测值；基于多个节点各自的目标量测值，得到配电网在时间断面下的量测数据，得到与多个时间断面相关的多组量测数据；将多组量测数据输入高斯过程回归模型，得到多组状态估计数据；以及基于对多组状态估计数据的评估结果，确定配电网包括的多个节点各自的电压状态值。
-
公开(公告)号：CN115759237A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211292482.3
申请日：2022-10-21
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/063
摘要： 本发明涉及一种端到端的深度神经网络模型压缩及异构转换系统及方法，包括：面向边缘侧设备的深度神经网络模型压缩模块，用于实现对待优化网络模型的剪枝，并根据网络特征对网络模型进行重训练，继而使用多种模型量化压缩方法得到较小精度损失的压缩网络模型后，将压缩后网络模型输入至面向边缘侧设备的异构模型转换模块；面向边缘侧设备的异构模型转换模块，用于实现网络模型由X86到ARM的转换，实现网络模型异构转换的自动化。本发明能够解决电力边缘测设备无法与通用的服务器端架构兼容，导致现有的深度神经网络模块无法直接应用在电力边缘侧设备中或者无法提供足够的性能，从而制约了边缘侧深度神经网络技术的应用的问题。
-
公开(公告)号：CN117937422A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311645066.1
申请日：2023-12-04
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , H02J3/46 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种基于迁移学习的新建光伏场站出力区间预测方法，包括以下步骤：步骤1、分析影响光伏发电功率的气象因素，得到强相关指标；步骤2、建立光伏功率区间短期预测模型；步骤3、对迁移学习中域和任务进行划分；步骤4、利用不同监测位置站点的光伏阵列数据，划分出两组源域数据和两组目标域数据；步骤5、建立包括整体参数微调、部分参数微调和整体参数冻结的三种光伏深度迁移模型，并通过该通过深度迁移模型完成新建光伏场站出力区间预测。本发明能够解决缺少相应的影响因素数据集及历史数据不足情况下光伏出力预测精度不高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN117746148A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311789880.0
申请日：2023-12-25
申请人： 国网天津市电力公司高压分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V30/14 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种适用于变电站电气设备红外图像的设备及文字识别方法，包括(1)输入筛选；(2)目标检测；(3)信息提取；(4)结果整合。本发明根据所检测目标的特点，对模型的关键参数进行相应的调整，重点对初始学习率及衰减策略、优化器两个重要参数进行调优，使模型在对本发明所研究的对象上展现出良好的应用效果；同时本发明对于变电站电气设备红外图像的设备识别及文字识别，使用同一检测模型进行训练，得到两个不同的权重参数，在检测识别时，同一检测模型通过使用两个不同的权重参数实现了对红外图像的设备以及文字的识别与分类，在保证准确率的同时，提高模型的计算速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
51 条记录 (耗时 0.039 秒)
