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公开(公告)号：CN113378456B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110560538.8
申请日：2021-05-21
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明实施例提供一种多园区综合能源调度方法和系统，其中所述方法包括：基于每个园区的新能源、储能、能量转换设备和多能用户，对每个园区分别建立一个强化学习智能体；将每个强化学习智能体输入到多智能体深度确定性策略梯度模型，采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策；所述多智能体深度确定性策略梯度模型是采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练后得到。本发明实施例建立单个园区的强化学习智能体，然后基于建立的多智能体深度确定性策略梯度模型，采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练，采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策，不依赖对不确定量的准确预测，保护了各园区的隐私，同时降低了各个园区的运行成本。
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公开(公告)号：CN113381442A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110559354.X
申请日：2021-05-21
Abstract: 本发明实施例提供一种机组分布式控制方法和系统、电子设备及可读存储介质，其中所述方法包括：基于各个机组的输出电压、输出电流和额定功率，生成控制目标函数；基于所述各个机组之间的通信连接获得每个机组对应的相邻机组信息，实现一致性运行；基于一致性运行后的所述各个机组稳态时的频率恢复额定值，产生下垂曲线的偏差信号；基于所述控制目标函数和所述下垂曲线的偏差信号，实现对所述各个机组频率偏差的消除。本发明实施例的方法基于点对点的分布式通信架构，以较低的成本实现通信；基于分布式通信架构，设计了频率恢复及出力灵活分配控制方案，并从理论上分析了其有效性。本发明实施例能够满足公平性、经济性等需求。
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公开(公告)号：CN113379104A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110557731.6
申请日：2021-05-21
Abstract: 本发明实施例提供一种微能源网实时调控方法和系统、电子设备及可读存储介质，所述微能源网实时调控的动作空间包含远视动作和短视动作，其中所述方法包括：基于所述微能源网实时环境的状态，利用上层RL智能体在各个时刻选择累积报酬最大化的最佳远视动作；利用下层优化解算器接收由所述上层RL智能体选择的最佳远视动作，使用优化方法在动作空间的至少一维固定时求解出最优即时经济调度成本和对应的最佳短视动作，并将所述最优即时经济调度成本和对应的最佳短视动作返回至上层；将所述最佳远视动作及最佳短视动作共同作用于所述微能源网实时环境。本发明实施例利用双层RL，使累积报酬最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969305A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911229273.2
申请日：2019-12-04
Abstract: 本发明实施例提供一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统，该方法包括：获取目标光伏电站的每一预设指标的实际测量值和光伏电站仿真模型的每一预设指标的初始仿真值；根据每一预设指标的实际测量值、每一预设指标的初始仿真值和若干预设权重，获取综合指标；基于所述综合指标和粒子群算法，对每一预设指标的初始仿真值进行优化，获取每一预设指标的最佳仿真值。本发明实施例提供的一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统，该方法根据实测的预设指标调整仿真过程中的预设指标，可以使光伏电站仿真模型与目标光伏电站的实际模型更加符合。
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公开(公告)号：CN110941909A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911214458.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 青海大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明实施例提供一种光伏电站和风电场参数主导性辨识计算方法及系统，包括：构建光伏电站或风电场的n个电场参数；对所述电场参数施加扰动，获取p个波形匹配度参数；基于所述电场参数与所述波形匹配度参数构建辨识关联矩阵；基于主成分分析方法对所述辨识关联矩阵进行数据降维，获取m个关键参数，其中m＜n。本发明实施例提供的光伏电站和风电场参数主导性辨识计算方法及系统，无需事先建立待等效的模型，利用数据降维的方法，将大量待辨识参数转化为数量较少的参数的线性组合，并结合主成分分析方法，实现了参数组合主导性到参数主导性的转换，以提取到关键参数，在减少了计算量的同时提高了电场参数主导性辨识的精准度。
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公开(公告)号：CN113378336A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110559401.0
申请日：2021-05-21
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N7/00 , H02J3/00 , G06F111/02 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例提供一种热电耦合系统连锁故障仿真方法和系统，其中所述方法包括：获取t时刻的自然灾害气象数据和系统负荷数据；基于所述自然灾害气象数据计算出线路的故障概率，并更新热电设备的性能状态；基于所述线路的故障概率随机断开线路，更新热电耦合系统网络的拓扑结构，并确定当前的运行方式；基于所述当前的运行方式，进行热电耦合潮流计算；分析热电耦合潮流计算结果，统计出功率越限的线路；若无功率越限线路，统计t时刻内总的线路开断情况，并基于所述系统负荷数据，确定热电耦合系统中的负荷损失；对功率越限的线路以预设概率随机断开，更新系统的网络拓扑，确定当前的运行方式之后回到热电耦合潮流计算并循环，直至无功率越限线路。
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公开(公告)号：CN110969305B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201911229273.2
申请日：2019-12-04
Abstract: 本发明实施例提供一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统，该方法包括：获取目标光伏电站的每一预设指标的实际测量值和光伏电站仿真模型的每一预设指标的初始仿真值；根据每一预设指标的实际测量值、每一预设指标的初始仿真值和若干预设权重，获取综合指标；基于所述综合指标和粒子群算法，对每一预设指标的初始仿真值进行优化，获取每一预设指标的最佳仿真值。本发明实施例提供的一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统，该方法根据实测的预设指标调整仿真过程中的预设指标，可以使光伏电站仿真模型与目标光伏电站的实际模型更加符合。
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公开(公告)号：CN113378456A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110560538.8
申请日：2021-05-21
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明实施例提供一种多园区综合能源调度方法和系统，其中所述方法包括：基于每个园区的新能源、储能、能量转换设备和多能用户，对每个园区分别建立一个强化学习智能体；将每个强化学习智能体输入到多智能体深度确定性策略梯度模型，采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策；所述多智能体深度确定性策略梯度模型是采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练后得到。本发明实施例建立单个园区的强化学习智能体，然后基于建立的多智能体深度确定性策略梯度模型，采用集中训练方法在虚拟环境中进行训练，采用分散执行方法在真实物理空间进行调度决策，不依赖对不确定量的准确预测，保护了各园区的隐私，同时降低了各个园区的运行成本。
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