基于加权倾斜决策树的电网负荷转供知识生成方法和系统
申请号:CN202510886411
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120810575A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于加权倾斜决策树的电网负荷转供知识生成方法和系统,涉及电力系统运行与控制技术领域。该方法基于加权倾斜决策树算法训练集,对预设的加权倾斜决策树模型进行训练;根据训练完成的加权倾斜决策树模型,在不同场景下生成策略,判断同样故障情形下的不同负荷转供方案的原因和目的;基于同样故障情形下的不同负荷转供方案的原因和目的,形成负荷转供方案的要求与原因,将其语义化、图谱化形成强化学习智能体进行负荷转供时所依靠的知识。本发明可以对负荷转供深度强化学习算法进行策略提取,提高相关深度强化学习算法在电网应用中的可解释性和可信性。
技术关键词
负荷转供
电力系统故障恢复
决策树模型
决策树算法
生成方法
电力系统仿真
训练集
深度强化学习算法
样本
故障恢复策略
知识生成系统
电网故障处置
BFGS算法
逻辑回归模型
知识图谱构建
实体
场景
频率