基于高精度风电预测的深度强化学习电网重构方法及装置

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基于高精度风电预测的深度强化学习电网重构方法及装置
申请号:CN202511067631
申请日期:2025-07-31
公开号:CN120933923A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本申请提供了基于高精度风电预测的深度强化学习电网重构方法及装置,该方法包括:利用动作选择函数为网架重构模型选择动作;动作选择函数是基于目标电力系统中未被选择的未恢复节点与未恢复机组的节点之间的最短距离来衡量未恢复节点的被选择优先级的;若动作满足动作约束条件,则执行动作并基于所恢复节点与未恢复机组的节点之间的最短距离对网架重构模型进行奖励并继续迭代;动作约束条件包括风电场出力约束、基于新能源机组的第一电气属性参数构建的系统调频能力约束和基于新能源场站并网节点的第二电气属性参数构建的网架电压支撑能力约束。通过本申请能够引入新能源参与电力系统恢复并优化送电路径,提升网架重构效果。
技术关键词
电网重构方法 深度强化学习 重构模型 节点 新能源机组 网架 短距离 风电 系统调频 新能源场站 机器可读指令 电力系统环境 发电机 参数 有功功率 电气 气象 稳态频率