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公开(公告)号:CN117291303A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311277804.1
申请日:2023-09-28
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639
摘要: 基于多能源互补的分布式供能系统优化方法、装置及介质,包括:统计供能区域内能够并网的功能设备的额定容量、供能区域内设备的拓扑连接关系;基于供能区域用能历史数据逐时间段给定供能区域的能源需求量;在供能设备的额定容量、拓扑连接关系和逐时间段给定供能区域的能源需求量的基础上,以综合评价指标最大为优化目标,和约束条件建立分布式供能系统的优化模型;利用混合整数非线性规划方法对分布式供能系统的优化模型进行求解,得到新的供能系统运行方式和综合评价指标,获得最优综合评价指标时,输出对应的最优供能系统运行方式。本发明兼顾经济指标、碳排放指标和能耗指标,实现了分布式供能网络结构和运行方式的优化配置和综合效益最大化。
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公开(公告)号:CN116820693A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310786322.2
申请日:2023-06-29
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F9/46 , G06F16/901 , G06F16/21 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及电网图数据库技术领域,公开了一种电网智能算法试算方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取待验证数据;使用图数据库的事务上下文管理待验证数据;根据事务上下文中的待验证数据以及图数据库原有数据进行电网智能算法试算。通过图数据库的事务功能将待验证数据即规划中的、未确定的“设想”型数据和图数据库原有数据进行了隔离,在实现使用待验证数据和图数据库原有数据共同进行电网智能算法试算的同时,达到了避免图数据库原有数据被待验证数据污染的效果。进而解决了相关技术中存在的电网智能算法进行试算时难以将“设想”型数据和图数据库数据在进行统一计算的同时进行隔离管理的问题。
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公开(公告)号:CN117559412A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311520205.8
申请日:2023-11-15
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及电力系统技术领域,具体涉及一种配电网状态计算模型构建方法及配电网状态计算方法。方法包括:获取多个配电网节点的配电网参数和配电网状态量,构建样本集,每个配电网节点包括至少一个配电网参数和至少一个配电网状态量;以样本集中至少一个配电网节点的至少一个配电网状态量作为标签,样本集中其他配电网参数和配电网状态量作为输入,对具有双重图卷积结构的图神经网络进行训练,构建配电网状态计算模型。通过实施本发明,能够使得模型在训练过程中学习不同配电网节点配电网状态量的关联和区别,从而提高构建的配电网状态计算模型的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116205288A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310280376.1
申请日:2023-03-21
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06N3/092
摘要: 本发明实施例涉及一种强化学习架构及强化学习架构模型参数拷贝方法,包括:智能体学习模块、智能体交互模块和所述智能体学习模块与智能体交互模块之间的交互通道;所述智能体学习模块输出智能体模型参数,所述智能体模型参数通过所述交互通道传送并输入到所述智能体交互模块;所述智能体交互模块输出智能体决策单元与环境向量交互后的交互片段,所述交互片段通过所述交互通道传送并输入到所述智能体学习模块。由此架构,可以增强架构稳定性、提高架构学习效率和系统资源利用率,有助于更好更快地实现大规模强化学习。
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公开(公告)号:CN114913405B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202210661970.0
申请日:2022-06-13
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/045
摘要: 本申请公开了一种深度神经网络模型的训练方法及装置。本申请实施例提供的方法首先采用样本量充足的第一类别的图像样本对初始检测模型和初始难度预测模型进行联合训练,并将训练后的初始检测模型确定为候选检测模型,将训练后的初始难度预测模型确定为候选难度预测模型。经过联合训练的候选检测模型和候选难度预测模型具备了一定的学习能力,为后续模型学习样本量稀缺的图像样本提供了基础。然后使用样本量充足的第一类别的图像样本和样本量稀缺的第二类别的图像样本对候选检测模型和候选难度预测模型进行联合训练,以使候选检测模型和候选难度模型能够快速学习样本量稀缺的图像样本的特征,以此在保证模型训练效率的同时,还提高了模型的精度。
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公开(公告)号:CN117791726A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311705932.1
申请日:2023-12-12
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/46 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/126 , G06N3/04 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/32 , G06F111/04
摘要: 本发明涉及多能源互补供电技术领域,公开了一种基于深度强化学习的多能源互补供能优化方法及装置,考虑多种不同类型能源设备的发电功率,并计算能量损失率和能量损失量,并得到状态参数和动作参数,生成多能源互补供能优化模型,以及建立多种不同能源设备的能源约束条件,并通过遗传算法对多能源互补供能优化模型进行优化,有利于对多种不同类型能源设备的容量进行优化配置,最终可以实现对各种能源容量配置的瞬时优化以及动态优化,提升了瞬时电力供应能力。
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公开(公告)号:CN117743980A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311766769.X
申请日:2023-12-20
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/2411 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及配电网拓扑图技术领域,公开了一种配网拓扑图的支路连接状态识别方法、装置、设备及介质,本发明基于训练好的神经网络模型预测配网拓扑图的目标支路测量数据对应的支路连接状态概率,在此基础上,选取配网连通支路以构建配网支路连通状态概率加权图,采用最大生成树算法获取最终的配网拓扑图的支路连接状态识别结果,避免配电网中的测量设备部署受限、测量信息错误报告或丢失情况下拓扑状态难以感知的问题,进一步提升了电网测量系统的可观测性和准确性。
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公开(公告)号:CN117216333A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311423027.7
申请日:2023-10-30
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/903 , G06F16/901
摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于图数据优化的深层多跳查询方法、装置、设备及介质。方法包括:获取待查询图数据;根据待查询图数据中节点之间的连接关系将待查询图数据划分为多个子图;基于查询请求对应的目标节点在多个子图中进行遍历,根据遍历节点对节点之间的连接边进行权重赋值,得到连接边的权重值;根据各个子图中连接边的权重值对各个子图中节点变动更新,得到优化后的待查询图数据。通过实施本发明,从图划分的角度将待查询图数据分割成多个子图,对子图中的节点和边进行迭代优化,进行权重定义和赋值,根据访问路径的权重来优化节点和边的分布情况,最终构建成多个外部松散连接、内部密耦合的子图,提升图数据的遍历和效率。
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公开(公告)号:CN116756115A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310619696.5
申请日:2023-05-29
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/21 , G06F16/901 , G06F16/2458
摘要: 本发明提供了一种基于图数据库的电网多时态建模方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:使用schema的名称标识任一时态,schema为图数据库任一领域内的数据模型,schema的名称为任一类型的点或者边对应的标签,任一时态为电网运行的任一种状态;使用schema对任一时态下的数据进行管理,数据为图数据库中的点数据和边数据。通过本发明,解决了相关技术中存在的通用方法对多时态数据处理效率不高的问题。
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公开(公告)号:CN116703035A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310736162.0
申请日:2023-06-20
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/901 , G06F16/9038 , G06F17/16
摘要: 本发明公开了一种基于图数据的电力网络精细化电碳追踪方法及装置。在该方法中,通过电力网络电碳图数据构建、电力网络精细化电碳追踪计算和电力网络电碳追踪结果生成三个子方法,可将电力网络电碳追踪问题转化为图搜索问题,避免了复杂矩阵构建和运算,同时考虑了储能设备对电力网络碳排放分布的影响,能够实现电力网络精细化时空尺度电碳追踪,并能与电力网络拓扑识别、状态估计等技术深度结合,具有良好的鲁棒性、扩展性和实用性。
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