基于改进PSO优化的SDAE-BP暂降类型识别方法、装置和系统

    公开(公告)号:CN115510896A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211004651.9

    申请日:2022-08-22

    摘要: 本发明公开基于改进PSO优化的SDAE‑BP暂降类型识别方法、装置和系统,方法包括:原始采样处理,计算三相电压有效值和相位;提取短路故障时间段的数据,统一时长,对幅值和相位数据重采样并进行归一化处理;将预处理后的电压暂降数据随机分配训练集和测试集;初始化改进粒子群参数,利用改进PSO算法和训练集数据完成SDAE‑BP参数的优化训练;暂降类型识别错误率达到预期目标或训练达到最大迭代次数时,终止训练,确定SDAE‑BP参数;将测试集输入SDAE‑BP进行暂降类型识别分类。本发明利用改进粒子群算法寻找SDAE‑BP网络的最优参数,可有效避免因人为选取参数不恰当引起的低效率与低准确率问题,提升暂降类型识别的准确性。

    一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法与系统

    公开(公告)号:CN115276062B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202210865096.2

    申请日:2022-07-22

    IPC分类号: H02J3/32 H02J3/38

    摘要: 一种基于雷击概率的风储联合系统功率两层调控方法,包括如下步骤:分别计算响应层机组的雷击概率,以及最大出力,其中机组包括:运行机组与静止机组;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,调度层计算风电场整体平均雷击概率;若风电场整体平均雷击概率小于等于预设值P1,结束步骤;根据响应层运行机组与静止机组的雷击概率,以及最大出力,计算调控后发生雷击带来的总可能损失的总成本函数;基于预设的约束条件,求取当总成本函数的值最小时需要停运的机组编号及所满足的#imgabs0#值;计算k台机组脱网并静止后需要储能系统立即补偿的功率P;储能系统依据补偿的功率P立即增加出力,并返回步骤S1。

    基于FORL强化学习的中压配电网线路参数辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN117559423A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311539025.4

    申请日:2023-11-17

    IPC分类号: H02J3/00 G06N20/00 G01R31/08

    摘要: 一种基于FORL强化学习的中压配电网线路参数辨识方法和系统。该方法包括,以中压配电网中总线为节点,连接线路为边,构建中压配电网拓扑图模型,并采集历史量测数据并进行预处理,生成线路参数辨识训练样本;根据连接线路的待辨识参数,构建FORL强化学习智能体和FORL强化学习模型;利用线路参数辨识训练样本对FORL强化学习模型进行训练,将待辨识参数作为当前状态,通过潮流计算迭代更新目标函数和状态,并得到最优参数;采集中压配电网实时量测数据,输入FORL强化学习模型,获得线路参数辨识结果。本发明的方案改善了传统数学优化方法在计算效率以及精度方面存在的不足,在减少耗费时间的前提也能保证参数预测结果的准确度,提高了辨识效率。