面向深度强化学习的电网运行环境推演方法
2025-02-24 20:19
No.1343678681431941120
技术概要
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本技术提供一种面向深度强化学习的电网运行环境推演方法,涉及数据处理技术领域,基于电网中设备的属性对电网运行环境进行分类得到发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备;根据各设备的历史电力数据进行深度学习训练,分别得到发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络;根据发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备的数据关联关系对发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络组装,得到总神经推演网络;获取推演目标所对应的变量推演参数输入至总神经推演网络得到预测推演结果;将预测推演结果与实际发生结果比对得到多维度训练数据,基于多维度训练数据对总神经推演网络中神经元的权重以及激励函数训练更新处理。
背景技术
当前,随着社会经济的快速发展和人类生产生活对电力需求的不断增加,电网的运行管理变得越来越复杂。电力系统包含了发电、储电和用电三个主要环节,各种类型的设备在不同环节中发挥着关键作用,为了保证电力供应的稳定性和高效性,电网需要在各种环境条件下稳定运行,并且能够应对突发状况的发生,因此,准确预测电网的运行情况,优化电力资源的配置,成为电力管理部门的重要课题。 现有的深度强化学习方法通常是对整个电网进行统一建模,忽略了发电侧、储电侧和用电侧设备的不同特性,导致模型的泛化能力和预测精度不高。此外,现有技术大多采用单一神经网络结构,对复杂电力系统的多层次、多维度特性描述不足。因此,在实际应用中,现有方法的预测结果常常与实际情况存在较大偏差,无法满足高精度电网运行预测的需求。 因此,如何根据电网设备特性有效预测和推演电网运行环境,实现对电网运行情况的高精度预测,成为了亟需解决的关键问题。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
胡恩德  祁炜雯  张良  张心心  蒋正威  沈健  杨晓丰  虞峥  陈子宣  陈天恒  陆献传  许飞  孙滢涛  姚皇甫  高齐君  陈涛涛  裘瑾怡  李熙娟  周进  陈水标
技术所属: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司  国网浙江省电力有限公司新昌县供电公司  浙江思极科技服务有限公司
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