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公开(公告)号:CN117856284B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202311617299.0
申请日:2023-11-29
Applicant: 国家电网有限公司华东分部 , 北京清大科越股份有限公司
Abstract: 本申请涉及电网技术领域,公开了一种基于深度强化学习的电网频率的控制方法及装置;其方法包括:获取电网系统状态,将所述电网系统状态输入至智能体,输出初步控制策略;其中,所述智能体基于软演员‑评论家SAC深度强化学习算法建立;基于控制屏障系统对所述初步控制策略进行过滤,获取目标控制策略;其中,所述控制屏障系统用于保证任一时刻的电网系统状态处于安全区域;基于所述目标控制策略,控制所述电网的有功频率。本申请能够及时调整控制策略以适应新的电网系统状态,并确保任何由智能体输出的控制策略都不会导致电网系统状态进入不安全区域,为电网的稳定运行提供了可靠保障,提高电网有功频率控制的准确性、安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117856284A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311617299.0
申请日:2023-11-29
Applicant: 国家电网有限公司华东分部 , 北京清大科越股份有限公司
Abstract: 本申请涉及电网技术领域,公开了一种基于深度强化学习的电网频率的控制方法及装置;其方法包括:获取电网系统状态,将所述电网系统状态输入至智能体,输出初步控制策略;其中,所述智能体基于软演员‑评论家SAC深度强化学习算法建立;基于控制屏障系统对所述初步控制策略进行过滤,获取目标控制策略;其中,所述控制屏障系统用于保证任一时刻的电网系统状态处于安全区域;基于所述目标控制策略,控制所述电网的有功频率。本申请能够及时调整控制策略以适应新的电网系统状态,并确保任何由智能体输出的控制策略都不会导致电网系统状态进入不安全区域,为电网的稳定运行提供了可靠保障,提高电网有功频率控制的准确性、安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116562058B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202310833158.6
申请日:2023-07-10
Applicant: 北京清大科越股份有限公司 , 上海交通大学 , 北京玻色量子科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N10/60 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 一种基于量子计算的虚拟电厂分布式资源调节方法及装置,涉及量子计算技术领域;能够提高分布式资源的调节效率。该方法包括确定虚拟电厂中分布式资源的调节功率与所述虚拟电厂的调节收益之间的第一目标函数;将所述第一目标函数转化为二次无约束二值优化的第二目标函数;通过量子计算对所述第二目标函数进行求解,得到所述虚拟电厂的目标收益,以及所述目标收益对应的各个所述分布式资源的调节功率。
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公开(公告)号:CN119921313A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510101578.4
申请日:2025-01-22
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京清大科越股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0202 , G06Q40/04 , H02J3/14
Abstract: 考虑多时间尺度下的多能源系统优化方法及装置,以日前阶段多能源系统的总成本最小为优化目标,确定各用户参与需求响应的负荷削减量的上限;以日内阶段多能源系统的总成本最小为优化目标,在各用户参与需求响应的负荷削减量上限的约束下,确定各用户参与需求响应的负荷削减量的实际值;利用各用户参与需求响应的负荷削减量的实际值和日内阶段的各时段电价,更新各用户的电量电价弹性矩阵;根据实时阶段的电价变化量,利用更新后的各用户的电量电价弹性矩阵确定各用户参与需求响应的负荷削减量的实时值;基于各用户参与需求响应的负荷削减量的实时值,求解多能源系统决策模型,实现多时间尺度下的多能源系统内各机组出力和需求响应补贴价格的优化。
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公开(公告)号:CN116562058A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310833158.6
申请日:2023-07-10
Applicant: 北京清大科越股份有限公司 , 上海交通大学 , 北京玻色量子科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N10/60 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 一种基于量子计算的虚拟电厂分布式资源调节方法及装置,涉及量子计算技术领域;能够提高分布式资源的调节效率。该方法包括确定虚拟电厂中分布式资源的调节功率与所述虚拟电厂的调节收益之间的第一目标函数;将所述第一目标函数转化为二次无约束二值优化的第二目标函数;通过量子计算对所述第二目标函数进行求解,得到所述虚拟电厂的目标收益,以及所述目标收益对应的各个所述分布式资源的调节功率。
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