基于深度强化学习的重载铁路优化调度方法和装置

    公开(公告)号:CN118673648A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202310258353.0

    申请日:2023-03-16

    摘要: 本公开涉及一种基于深度强化学习的重载铁路优化调度方法和装置,获取包括至少一个列车的列车集合,以及至少一个铁路轨道股道段的股道段集合。确定预设的作业类型集合以及调度约束条件,通过马尔科夫决策过程基于股道段集合、作业类型集合和调度约束条件生成用于确定铁路调度方案的序贯决策问题,并基于强化学习方法解决序贯决策问题得到铁路调度方案,其中包括每个列车的调度策略。本公开通过确定列车集合、股道段集合、作业集合以及约束条件的方式建立仿真环境,并根据马尔科夫决策过程基于仿真环境将铁路调度方案生成问题转化为序贯决策问题,并根据深度强化学习方法自动有效的生成铁路调度方案,提高了生成方案的效率以及效果。

    一种风电场无功指令分配方法

    公开(公告)号:CN103490423B

    公开(公告)日:2015-06-10

    申请号:CN201310278824.0

    申请日:2013-07-04

    IPC分类号: H02J3/16

    CPC分类号: Y02E40/34

    摘要: 本发明提供一种风电场无功指令的分配方法,包括以下步骤:根据各单台风机当前各自的运行工况快速计算出单台风机输出无功的极限Qi_max,并汇总各单台风机的数据后,得到整个风电场的输出无功极限Qmax,并反馈到上级调度;依据各风电场上报的输出无功极限以及潮流控制策略,分配下一时刻各风电场的无功指令Qcmd;根据分配给单个风电场的无功指令以及该风电场内风机的有功出力,确定各单台风机的无功指令Qi_cmd;以及根据分配给各单台风机的无功指令Qi_cmd以及定子、转子两侧输出无功的范围,确定分配到定子、转子两侧的无功指令。本发明提供的无功指令分配方法能够减少无功功率容量闲置。

    一种基于风电场内风速分布特性的等值建模方法

    公开(公告)号:CN103558768B

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201310348399.8

    申请日:2013-08-12

    IPC分类号: G05B17/02

    摘要: 本发明涉及一种基于风电场内风速分布特性的等值建模方法,包括以下步骤:采集目标风电场的拓扑结构;根据地形状况对场内的风机进行分组,每个组内包含多个机群;对每个机群建立简化的机械模型;建立整个风场的等效单机电气模型,包括绕线转子异步发电机状态空间模型,定子侧直接连接等效的单元变压器,转子侧接等效的背靠背变流器;以及设定直流母线电压的设定值与单台机相同,电网侧与转子侧的脉冲宽度调制控制策略以等效的受控电压源代替,建立等效变流器模型。所述建模方法能够更好的满足实际应用的要求。