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基于消息传递图神经网络的电力系统状态估计 被引量:6
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作者 黄蔓云 郭镜玮 +3 位作者 臧海祥 方熙程 卫志农 孙国强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4396-4404,共9页
近年来,随着电网规模日益增大,系统拓扑变化愈加频繁,拓扑变化组合向多样化趋势发展。然而,现有数据驱动状态估计模型仅能处理欧式数据,不能有效挖掘像拓扑信息这样的非欧式数据,因此现有数据驱动模型在拓扑频繁变化时的适应性较差。该... 近年来,随着电网规模日益增大,系统拓扑变化愈加频繁,拓扑变化组合向多样化趋势发展。然而,现有数据驱动状态估计模型仅能处理欧式数据,不能有效挖掘像拓扑信息这样的非欧式数据,因此现有数据驱动模型在拓扑频繁变化时的适应性较差。该文提出一种基于消息传递图神经网络(messagepassingneural network, MPNN)的电力系统状态估计模型。首先,利用拓扑参数和量测信息构建图数据集;其次,基于不同拓扑下的图数据训练消息传递图神经网络,得到状态估计模型;最后,在线应用时将该拓扑下的图数据输入已训练好的网络模型即可得到当前断面的状态量。通过对IEEE标准系统和中国某实际省网的算例测试,并将估计结果与加权最小二乘法、加权最小绝对值法以及深度神经网络算法和卷积神经网络算法进行比较。结果表明,该算法更能适应大规模电网中实时拓扑变化的特性。 展开更多
关键词 状态估计 时变拓扑 数据驱动 深度学习 消息传递图神经网络
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基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估 被引量:6
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作者 卫志农 李超凡 +4 位作者 丁爱飞 孙国强 黄蔓云 臧海祥 方熙程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期110-116,共7页
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自... 基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 机器学习 半监督学习 三体训练算法 堆叠稀疏自动编码器
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党建铸魂领航向 强基赋能提质效
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作者 欧阳子桂 李荡荡 《农村电工》 2025年第8期5-5,共1页
国网江苏省电力有限公司扬中市供电分公司输变电运检中心党支部始终坚持党建铸魂领航向,依托“党建+”工程、结对创先等活动载体,持续在党建融合、队伍建设、安全生产等领域深耕细作,为后续发展注入强劲动力。
关键词 输变电运检中心 赋能 强基 提质效
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基于误差补偿LSTM-GRU的综合能源系统多元负荷预测 被引量:5
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作者 耿阳 王海龙 +1 位作者 张楠 付明 《电气工程学报》 CSCD 2023年第4期320-330,共11页
为实现对综合能源系统的日前调度,需要对综合能源系统的电负荷、热负荷、冷负荷进行联合预测。针对综合能源系统多元负荷的复杂影响因素,首先,通过灰色关联度分析筛选出对多元负荷影响较大的影响因素;随后,采用传统长短期记忆(Long shor... 为实现对综合能源系统的日前调度,需要对综合能源系统的电负荷、热负荷、冷负荷进行联合预测。针对综合能源系统多元负荷的复杂影响因素,首先,通过灰色关联度分析筛选出对多元负荷影响较大的影响因素;随后,采用传统长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络对负荷进行预测;其次,通过门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)对预测误差进行训练,得到误差补偿值;最后,通过负荷预测值与误差预测值的重构,获得更精确的负荷预测值。通过实例对比误差补偿对预测精度的影响,验证了误差补偿模型的可行性,将所提预测方法与其他两种预测模型进行比较,该方法可以提高多元负荷预测的精确度,证明了该方法的优异性。 展开更多
关键词 综合能源 负荷预测 长短期记忆神经网络 门控循环单元 误差补偿
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基于人工辅助深度强化学习的交直流混合微电网实时优化调度 被引量:3
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作者 郦芳菲 王海龙 +1 位作者 陆子雄 王忠 《现代电力》 北大核心 2023年第4期577-586,共10页
针对交直流混合微电网优化调度中的不确定性建模难和复杂系统难以高效求解等问题,提出了一种通过人工策略引导提高智能体学习效率的人工辅助深度强化学习算法。首先,结合并网状态下混合微电网的需求侧响应特征,构建了最小化成本的优化... 针对交直流混合微电网优化调度中的不确定性建模难和复杂系统难以高效求解等问题,提出了一种通过人工策略引导提高智能体学习效率的人工辅助深度强化学习算法。首先,结合并网状态下混合微电网的需求侧响应特征,构建了最小化成本的优化调度模型。基于马尔科夫决策流程对优化调度过程进行建模,并根据优化调度模型设计奖励函数。然后,采用人工辅助的深度确定性策略梯度算法求解模型,通过智能体和环境的持续交互,不断更新神经网络参数进而得到最优决策。最后通过算例仿真验证了所提算法能有效提高智能体的学习效率,在减少模型训练时间的同时,有效降子系统的运行成本。 展开更多
关键词 交直流混合微电网 分布式电源 深度确定性策略梯度法 优化调度 人工辅助训练
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热电联产调度下电-气耦合系统关键负荷供应分析 被引量:5
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作者 张大林 刘小荷 +4 位作者 笪涛 王忠 张逸婕 成福明 梁加本 《广东电力》 2023年第6期23-29,共7页
因具有经济环保、多能转换等特点,今后热电联产(combined heat and power,CHP)系统将进入规模化应用阶段,优化CHP系统规模与选址有助于解决电网故障时关键负荷保电难题,提升电网运行弹性。为此,在构建考虑动态能效的CHP系统和电-气耦合... 因具有经济环保、多能转换等特点,今后热电联产(combined heat and power,CHP)系统将进入规模化应用阶段,优化CHP系统规模与选址有助于解决电网故障时关键负荷保电难题,提升电网运行弹性。为此,在构建考虑动态能效的CHP系统和电-气耦合能源系统网络模型基础上,提出了以经济性最优为目标的电-气综合能源系统关键负荷供应优化方法。以IEEE 14节点系统为例提出CHP系统最佳配置方案,验证内外部故障下所提CHP系统配置方案的有效性和可行性。最后,对CHP系统电效率、能源价格等因素对成本的影响进行敏感度分析。 展开更多
关键词 热电联产 能源价格 微网构建 关键负荷供应
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