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题名单相智能物联电能表计量精度一致性评价方法研究
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作者
李文文
巨汉基
戚成飞
刘岩
王晨
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机构
国网冀北电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心)
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2024年第8期218-224,共7页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5700-202114202A-0-0-00)。
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文摘
单相智能物联电能表是“泛在电力物联网”建设的重要载体,电能计量作为电能表最基本的功能,其精度一致性尤为重要。文中以某款主流单相智能物联电能表为例,通过对设计方案的分析,建立了基于Simscape的计量单元电路仿真分析模型,根据蒙特卡洛思想提出一种单相智能物联电能表计量精度一致性的评价方法,并提出了一种考虑元器件参数容差的计量精度一致性优化思路。结果表明,通过提升关键原器件参数的精度水平,可以使批次单相智能物联电能表的计量精度一致性有所改善。
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关键词
单相智能物联电能表
计量精度
蒙特卡洛
一致性评价
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Keywords
single-phase IoT smart electricity meter
measurement accuracy
Monte Carlo
consistency evaluation
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分类号
TM933
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名知识与强化学习融合的气电两用热水器需求响应优化
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作者
杨晓坤
燕凯
张烁
刘岩
袁瑞铭
郑小平
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机构
国网冀北电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心)
威胜集团有限公司
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2025年第5期208-217,共10页
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基金
国家电网总部科技项目(5400-202211163A-1-1-ZN)
国网冀北电力有限公司科技项目(52018520002U)。
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文摘
气电两用热水设备(gas-electric water heater,GEWH)是重要的综合需求响应(integrated demand response,IDR)资源,设备自身及其运行环境的不确定性,要求IDR优化策略具备快速自动适应能力。文中研究知识和深度强化学习融合的解决方法。提出了物理系统、设备模型、优化策略自动联动的优化框架;构建了设备IDR优化的知识规则;设计了融入知识的DQN(deep Q-learning)的优化模型,包括DQN常规要素、优化知识作用于回报的方法、知识作用深度与概率的控制机制。通过算例证明所提方法具有自动适应来自设备自身及其运行环境的不确定性,并寻优到最优解的能力;与电能热水器需求响应相比,GEWH IDR能降低能源成本18.7%;该方法收敛速度是标准DQN的5倍,能为大规模实施GEWH IDR提供优化策略参照。
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关键词
气电两用热水器
综合需求响应
深度强化学习
知识规则
不确定性
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Keywords
gas-electric water heater
integrated demand response
deep reinforcement learning
knowledge rule
uncertainty
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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