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题名构建油田智能电网保障油田生产
被引量：1
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作者
刘昕
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机构
大庆油田责任有限公司天然气分公司
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出处
《电站系统工程》
2023年第1期70-72,共3页
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文摘
构建油田智能电网是为了保障油田生产,是将油田电网生产、管理、运营等能力进行有效集成并实现数字化、智慧化;提高输电资源管理、输电集中监控、输电运维管理、移动应用功能要求巡视管理。通过安装智能感知设备及网络,建立油田电网管理平台、油田电网调度运行平台、油田电网运维服务平台、油田电网运营管控平台,完善统一的数据管控。
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关键词
油田电网
智能电网
数字技术
智能技术
感知电网
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Keywords
oil field power grid
intelligent power grid
digital technology
intelligent technology
perception power grid
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分类号
TM6
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名配电网持续无功优化的深度强化学习方法
被引量：42
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作者
李琦
乔颖
张宇精
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机构
国网陕西省电力公司电力调度中心
清华大学电机工程与应用电子技术系
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期1473-1480,共8页
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基金
国网陕西省电力公司科技项目“基于新能源逆变器群控调相技术的特高压交直流电网送端电压安全问题研究”。
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文摘
高渗透率分布式光伏的出力波动可能导致配电网电压波动大、网损提高和电容器投切需求频繁。但配电网节点监控覆盖率低、潮流建模难度大,需要在上述不利条件下实现对台区内持续电压无功优化。采用深度强化学习的方法提出了适用于低感知度配电网的连续无功优化方法。该方法将原问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和动作成本之和为优化目标,以离散无功调节设备的投切指令为控制变量,并采用基于行动者–评论家(actor-critic)的深度强化学习算法进行求解。针对配电网缺乏完整潮流模型和观测数据的特点,分别设计了用来拟合投切策略的Actor网络和用来拟合动作价值函数的Ctritic网络。所提方法用深度神经网络直接拟合系统状态到离散无功调节设备的投切动作的函数关系,在与实际配电网的交互过程中完成网络训练。相比传统方法,该无需潮流建模和分段决策,且不依赖于日前的负荷与分布式电源出力预测,可以实现在线的多时间断面下的连续无功优化,提高了系统运行经济性。
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关键词
低感知度配电网
无功优化
强化学习
分布式光伏
数据驱动
神经网络
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Keywords
low-awareness distribution systems
reactive power optimization
reinforcement learning
distributed PV
data-driven
neutral network
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于多智能体深度强化学习的配电网无功优化策略
被引量：18
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作者
邓清唐
胡丹尔
蔡田田
李肖博
徐贤民
彭勇刚
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机构
南方电网数字电网研究院有限公司
浙江大学电气工程学院
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022年第2期10-20,共11页
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基金
国家重点研发计划资助(2020YFB0906000,2020YFB0906002)。
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文摘
配电网中光伏、风机设备出力随机波动以及负荷波动带来的电压波动、网损增加等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战。本文采用一种无模型的深度确定性策略梯度(MADDPG)算法多智能体强化学习框架,采用集中训练、分散执行的方式解决无功优化问题。MADDPG算法将每一个智能体当作一个行动者(Actor),在离线训练过程中每个Actor可以借助一个评论家(Critic)进行训练。所提策略用深度神经网络拟合可投切电容器、有载调压变压器分接头以及分布式电源逆变器的动作函数,在和配电网环境交互过程中完成深度神经网络的训练。利用该强化学习算法在线实时决策无功调节设备的调度方案,此方法不需要通过精确的潮流建模,也不依赖于日前的数据预测,适用于通信能力较弱的部分观测配电网。最后,通过算例来验证MADDPG算法的有效性。
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关键词
多智能体
深度强化学习
无功优化
数据驱动
低感知度配电网
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Keywords
multi agent
deep reinforcement learning
reactive power optimization
data driven
low perception distribution network
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分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于不确定非线性智能电网感知网络控制系统方法研究
被引量：2
- 4
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作者
康科飞
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机构
国网重庆市区供电公司
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出处
《现代电子技术》
2014年第21期139-141,共3页
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文摘
针对传统的不确定时滞的鲁棒控制系统不能满足现代电力系统发展的需求,提出一种基于不确定非线性智能电网感知云网络化控制识别方法。使用传统的数据值和基于电力网络到网络系统模型作为电力感知网络到网络模型的电力云网络,控制数据优化使用电源感知网络,而不是利用控制节点的预测值,突破了鲁棒控制的不确定时滞系统的控制效果。运用感知模型中的正向云算法修正加权系数,仿真实验证明,该识别方法能够很好地优化传统的不确定时滞鲁棒控制电力系统,具有良好的适应性和鲁棒控制性,进一步提高了智能电网传感云网络控制的各项性能指标。
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关键词
模糊电力感知网络
感知智能电网感知控制
电力云网络化控制
适应性
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Keywords
fuzzy power sensing network
sensing control of perception smart power grid
power cloud network control
adaptability
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分类号
TN92-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于不确定感知结构电网网络控制系统研究
- 5
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作者
熊锋
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机构
湖北工业大学
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出处
《电子制作》
2015年第5Z期41-,共1页
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文摘
针对传统的确定时滞的最优控制系统不能满足信息电网技术的发展,而本论文提出一种基于不确定感知结构电网感知网络控制方法优化传统的确定时滞最优控制系统;同时本论文运用模型与方法对接进行仿真分析,该感知结构方法能够很好的优化传统的确定时滞最优控制电力系统。
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关键词
电力感知结构
感知结构电网
感知控制
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分类号
TM921.5
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名一种非线性自适应电网云模型网络控制系统方法探索
- 6
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作者
刘毅
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机构
湖北工业大学
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出处
《电子制作》
2015年第4Z期67-,共1页
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文摘
针对传统的线性时滞的鲁棒控制系统不能满足信息电网技术的发展,而本论文提出一种基于非线性自适应电网云模型感知网络控制方法优化传统的线性时滞鲁棒控制系统;同时本论文运用自适应方法能够很好的优化传统的线性时滞鲁棒控制电力系统,同时,能够提高电网感知器的运行指标。
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关键词
自适应电力云模型网络
感知自适应电网感知控制
自适应
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分类号
TM921.5
[电气工程—电力电子与电力传动]
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