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公开(公告)号：CN118674065A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410798671.0
申请日：2024-06-20
申请人： 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F17/18 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及强化学习领域，提供了一种面向多约束被控系统的在线强化学习方法及装置，方法包括：对动作集合中各动作按预设采样量采样，根据采样结果确定各动作的Q因子的方差、各动作激活约束条件的QH因子的方差及已消耗采样量；根据各动作的已消耗采样量及预设采样增量计算已消耗样本总量；利用采样数据分配算法对上述量进行分析得到各动作的目标样本量；确定各动作补充采样量；根据各动作补充采样量进行补充采样，利用补充采样结果重新确定上述量；调整已消耗采样总量，判断已消耗样本总量是否小于预设总采样量，若否输出该状态的最优动作至被控系统。本发明适用于多约束被控系统，考虑了各约束条件的采样量分配，提高控制策略确定效率。
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公开(公告)号：CN118674109A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410798959.8
申请日：2024-06-20
申请人： 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及运行策略优化领域，提供了一种被控系统群的运行策略协同优化方法及装置，方法包括：根据仿真结果确定各动作的Q因子样本方差、各最优动作与非最优动作的Q因子融合值的性能差别以及已消耗样本总量；利用采样数据分配算法对上述量进行分析得到各动作目标样本量；根据各动作目标样本量与各动作已消耗样本量确定各动作补充采样量；根据补充采样量进行补充采样，利用补充仿真结果重新确定各动作的Q因子样本方差、性能差别以及已消耗样本总量；调整已消耗样本总量，判断已消耗样本总量是否小于预设总采样量，若是重新计算目标样本量及之后步骤，若否输出最优动作。本发明协同使用动作一致性的被控系统的运行数据，能够提升优化效率及性能。
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公开(公告)号：CN118674067A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410804230.7
申请日：2024-06-20
申请人： 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F17/18 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种面向单约束待控系统的在线约束强化学习方法及装置，包括：按照预设采样量对各动作的仿真结果进行采样，根据采样的仿真结果确定观测的最优动作、可行动作及不可行动作；计算各可行动作及最优动作的Q因子和样本方差、各不可行动作的约束函数QH因子及样本方差；利用采样数据分配算法得到各动作目标样本量；根据各动作目标样本量确定各动作补充采样量；利用补充采样的仿真结果重新确定可行动作及最优动作的Q因子和样本方差、各不可行动作的约束函数QH因子及样本方差；调整已消耗采样总量，判断已消耗样本总量是否满足动作采样量约束条件，若是，输出最优动作至待控系统，本发明能够提升优化策略性能。
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公开(公告)号：CN118674068A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410804234.5
申请日：2024-06-20
申请人： 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F17/18 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及强化学习领域，提供了一种被控系统运行调度的监督强化学习方法及装置，包括：确定各状态‑动作对的Q因子、Q因子样本方差以及已消耗样本总量；计算各状态下各非观测最优动作的重要性，将重要性排名前△M个非观测最优动作发送至监督者；调整已消耗采样总量，利用采样数据分配算法对各状态‑动作对的Q因子样本方差及已消耗样本总量进行分析得到各状态下各动作目标样本量；确定各动作补充采样数量；根据各动作补充采样数量进行补充采样，利用补充采样结果重新确定之前的步骤；判断已消耗样本总量满足动作采样数量约束条件，若是，则输出各状态下观测到的最优动作，本发明能够将监督者的监督与采样数据融合起来，提升学习效率及性能。
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公开(公告)号：CN118674066A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410798963.4
申请日：2024-06-20
申请人： 清华大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F17/18 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及强化学习领域，提供了一种被控系统运行调度的高效率强化学习方法及装置，方法包括：对被控系统的各状态‑动作对进行采样，根据采样结果确定各状态下各动作的动作类型、Q因子样本方差及已消耗样本总量；利用采样数据分配算法确定各状态下各动作目标样本量；根据各动作目标样本量与各动作已消耗样本量，确定各动作补充采样数量；根据各动作补充采样数量进行补充采样，利用补充采样的仿真结果重新确定各动作的动作类型、各状态‑动作对的Q因子样本方差；调整已消耗采样总量，判断已消耗样本总量满足动作采样数量约束条件，若是，则输出各状态下观测到的最优动作，本发明能够区分各状态动作的重要性，提升采样效率及优化策略性能。
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公开(公告)号：CN114722756B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210312360.X
申请日：2022-03-28
申请人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06F30/367 , G06F17/14 , G06F113/04
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公开(公告)号：CN118965799A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411150569.6
申请日：2024-08-21
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , H04L69/08 , H04L67/1001
摘要： 本申请公开了一种两类异构系统的联合仿真方法、系统、设备及介质，通过构建联合平台，集成两类异构系统的硬件和软件接口，以获取功能控制权限并匹配通信协议从而实现动态适应指令数据交换。能够根据当前网络和系统负载情况，通过负载均衡机制自动选择最适合的通信协议，以确保通信的可靠性和效率，适应不同的应用场景和需求，提升系统的可操作性和用户体验，通过双向解析过程，平台能对两类异构系统的指令数据进行预处理，进行双向解析和数据格式转换。通过预定义协议之间的映射规则，平台实现了数据格式的自动转换和重新封装，确保数据能够在不同协议之间顺畅传递和解析。从而解决了现有技术操作效率和通信准确性低且系统的稳定性较差的问题。
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公开(公告)号：CN118795801A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410998074.2
申请日：2024-07-24
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G05B17/02
摘要： 本发明电力系统仿真技术领域，公开了一种新能源多算力仿真系统及其控制方法，本发明分别将不同类型的新能源发电系统集成于FPGA控制硬件中进行仿真和控制，同时，将电网系统集成于CPU电网仿真系统中进行仿真和控制，通过FPGA控制硬件与CPU电网仿真系统之间进行控制信号交互，构建了一种集成式的新能源多算力仿真系统，能够适应不同的新能源发电系统和电网系统的集成交互场景，实现了高精度仿真和优化控制的协同；解决了现有技术无法充分将不同类型的控制硬件与复杂的电网仿真系统相结合，导致难以适应不同的新能源发电和电网集成场景的技术问题。
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公开(公告)号：CN114172133B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111517934.9
申请日：2021-12-13
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种高压柔性直流输电系统直流电压测量异常检测方法，通过对检测极的阀组电压的获取，同时采集检测极的各个电压测点的电压值，并根据实际电压测点的布置情况进行比较判断，确定各个电压测点的异常情况，根据高压柔性直流输电系统的实际结构，通过测点替换的方式解决电压测点测量异常的问题，解决了现有技术主要聚焦常规直流电压测量异常故障定位方法、快速诊断方法，并不适用于高压柔性直流输电系统的单一测量异常的检测的技术问题。
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公开(公告)号：CN115021536B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210860669.2
申请日：2022-07-21
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种桥臂单元模型的电压控制方法及装置，方法包括：构建桥臂的桥臂单元模型，通过桥臂单元模型接收外部输入的解闭锁控制信号，确定运算模块的解闭锁控制状态，与解闭锁控制电路的通断状态，通过运算模块获取电流测量仪测得的电流值，在解锁状态下，以电流值、预设电容值、子模块投入数和子模块总数作为运算参数，在运算模块中计算受控电压，并基于受控电压调整受控电压源。可见，本申请构建的桥臂单元模型减少了受控电压源与电流测量仪的数量，使得计算电压控制的参数时，能够考虑仅一个电流值，避免使用二维数组进行乘法积分运算，所计算得到的受控电压也能够仅对一个受控电压源进行控制，提高电压控制的效率和模型运算速度。
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