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基于时空伪李生网络的图深度强化学习分区电压控制策略
1
作者
崔杨
祝福
+3 位作者
王议坚
黄思宇
赵钰婷
杨茂
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第21期8295-8307,I0003,共14页
随着高比例分布式光伏接入配电网,电压越限和网损增加等问题愈发显著,而传统电压控制方法难以实时处理新能源出力快速变化导致的电压剧烈波动,无法满足未来新型配电网的安全稳定运行要求。为此,该文提出一种基于时空伪孪生网络的图多智...
随着高比例分布式光伏接入配电网,电压越限和网损增加等问题愈发显著,而传统电压控制方法难以实时处理新能源出力快速变化导致的电压剧烈波动,无法满足未来新型配电网的安全稳定运行要求。为此,该文提出一种基于时空伪孪生网络的图多智能体深度强化学习的配电网分区电压控制策略。首先,在双重约束条件下界定光伏逆变器无功调节范围;其次,将配电网分区电压控制问题建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decisionprocess,POMDP);再次,在算法中嵌入动态图注意力网络和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络组成的时空伪孪生网络,生成时空融合的特征向量;最后,在改进的IEEE141节点配电网系统中进行算例验证。结果表明,相比于传统电压控制方法,所提算法在有效减小电压偏差和功率损耗的同时,还具备较强泛化性和实时性,可为实现新型配电网分区电压控制提供灵活高效的解决方案。
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关键词
伪李生网络
多智能体
深度强化学习
分区电压控制
动态图注意力网络
时空融合
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职称材料
基于改进Pair-Copula方法的多风电场风速时空相关性建模
被引量：
2
2
作者
陈凡
王浩
+3 位作者
刘海涛
赵美莲
张小莲
高恒
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期60-66,共7页
传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构,能充分计及风电场风速之间的空间相关性,但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题,文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场...
传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构,能充分计及风电场风速之间的空间相关性,但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题,文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场风速的Copula联合分布函数样本点所包含的自相关信息转移至抽样模拟的随机数中,以此体现风电场风速数据在时间序列上的波动规律性。然后,采用分布更均匀的Sobol序列随机数代替普通随机数进行抽样,以提高风速概率特性模拟的准确性。最后,以位于美国东部的多个相邻风电场实测风速数据为例进行算例分析,算例结果验证了所提风电场风速建模方法的有效性。
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关键词
PAIR-COPULA
风速
时空相关性
信息转移
Sobol序列
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职称材料
题名
基于时空伪李生网络的图深度强化学习分区电压控制策略
1
作者
崔杨
祝福
王议坚
黄思宇
赵钰婷
杨茂
机构
现代
电力
系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北
电力
大学)
国网江苏省电力有限公司响水县供电分公司
国网
吉林省
电力
有限公司
长春
供电
公司
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第21期8295-8307,I0003,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB2403000)。
文摘
随着高比例分布式光伏接入配电网,电压越限和网损增加等问题愈发显著,而传统电压控制方法难以实时处理新能源出力快速变化导致的电压剧烈波动,无法满足未来新型配电网的安全稳定运行要求。为此,该文提出一种基于时空伪孪生网络的图多智能体深度强化学习的配电网分区电压控制策略。首先,在双重约束条件下界定光伏逆变器无功调节范围;其次,将配电网分区电压控制问题建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decisionprocess,POMDP);再次,在算法中嵌入动态图注意力网络和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络组成的时空伪孪生网络,生成时空融合的特征向量;最后,在改进的IEEE141节点配电网系统中进行算例验证。结果表明,相比于传统电压控制方法,所提算法在有效减小电压偏差和功率损耗的同时,还具备较强泛化性和实时性,可为实现新型配电网分区电压控制提供灵活高效的解决方案。
关键词
伪李生网络
多智能体
深度强化学习
分区电压控制
动态图注意力网络
时空融合
Keywords
pseudo-twin network
multi-agent
deep reinforcement learning
zonal voltage control
dynamic graph attention network
spatial-temporal fusion
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进Pair-Copula方法的多风电场风速时空相关性建模
被引量：
2
2
作者
陈凡
王浩
刘海涛
赵美莲
张小莲
高恒
机构
南京工程学院
电力
工程学院
国网江苏省电力有限公司响水县供电分公司
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期60-66,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52107098)
南京工程学院科研基金项目(CKJB202001)。
文摘
传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构,能充分计及风电场风速之间的空间相关性,但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题,文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场风速的Copula联合分布函数样本点所包含的自相关信息转移至抽样模拟的随机数中,以此体现风电场风速数据在时间序列上的波动规律性。然后,采用分布更均匀的Sobol序列随机数代替普通随机数进行抽样,以提高风速概率特性模拟的准确性。最后,以位于美国东部的多个相邻风电场实测风速数据为例进行算例分析,算例结果验证了所提风电场风速建模方法的有效性。
关键词
PAIR-COPULA
风速
时空相关性
信息转移
Sobol序列
Keywords
Pair-Copula
wind speed
temporal-spatial correlation
information transfer
Sobol sequence
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空伪李生网络的图深度强化学习分区电压控制策略
崔杨
祝福
王议坚
黄思宇
赵钰婷
杨茂
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Pair-Copula方法的多风电场风速时空相关性建模
陈凡
王浩
刘海涛
赵美莲
张小莲
高恒
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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