新能源AGC智能体决策规则优化方法

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新能源AGC智能体决策规则优化方法
申请号:CN202511220796
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120742856B
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明实施例公开了一种新能源AGC智能体决策规则优化方法,涉及电力系统测试技术领域,该方法包括:采集历史电网故障数据、新能源AGC控制数据和仿真测试数据;对采集的数据进行预处理,获得预处理后的数据;基于所述预处理后的数据,采用监督学习方法对智能体的决策规则模型进行优化训练,其中,使用深度神经网络预测最优AGC机组功率调整量,并以均方误差作为损失函数进行模型优化,获得优化后的智能体决策规则模型;该方法通过优化智能体的决策规则,提高了模型的预测精度和电网的运行效率。
技术关键词
电网故障数据 决策 监督学习方法 电网频率偏差 深度神经网络 电力系统测试技术 仿真模型 电网监测数据 机组 深度Q学习 断面潮流 处理器 故障场景 数据采集模块 功率 优化装置 误差 可读存储介质 电压
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