[发明专利]一种可拓展深宽度自适应动态规划的智能发电控制方法

权利要求书

1.一种可拓展深宽度自适应动态规划的智能发电控制方法，其特征在于，该方法致力于解决未来综合能源互联系统并网发电后以传统组合式发电控制方式难以实现有功和频率的高品质控制问题；

该方法初始状态不具备网络预测能力，为准确获得系统运行特征需要事先进行离线训练；离线训练采用无监督的贪婪逐层训练方式，对过往有标定的数据样本进行训练并得到网络权重的初值；该方法的宽度和深度的拓展取决于接入电力系统网络的三态能源和分布式能源的数量；该方法的深宽度神经网络包含深宽度模型预测网络、深宽度评价网络和深宽度执行网络；该方法的拓展深宽度神经网络包含输入层、输出层和2个隐藏层；以m_i，m₀表示输入层和输出层的神经单元数；以m₁、m₂、…、m_j表示各个隐藏层单元数；当接入系统三态能源或分布式能源数量发生变化，深度模型预测网络为适应接入动作集和状态数，增加输入层单元个数即拓展宽度，网络由原来{m_i,m₁,m₂,m₀}拓宽为{m_i+Δm_i,2(m₁+Δm_i),m₂,m₀}；深度执行网络则可拓展输出层单元个数，网络由原来{m_i,m₁,m₂,m₀}拓宽为{m_i,m₁,2(m₂+Δm_o),m_o+Δm_o}；

该方法在实际系统中在线训练时，从系统网络拓扑节点提取发用电状态、功率和频率等的特征数据经变换处理后作为可拓展深宽度神经网络的输入状态参数矩阵S＝[S₁,S₂,S₃,…,S_m]；其中表示包括三态能源的第i台机组输入的k个能表征机组发电特性的状态参数；经智能体内部计算从深宽度执行网络输出动作矩阵A＝[A₁,A₂,A₃,…,A_m]，其中表示包括三态能源的第i台机组产生的k个指令；A动作矩阵作为控制指令，调整电源组合发电功率和频率偏差Δf并控制三态能源状态；同时A矩阵作为样本提供给智能体在线训练，对下一时刻输出控制结果微调；当接入网络的电源和三态能源类型数量增加，自动拓展深宽度神经网络的宽度和深度，来适应更复杂的网络；

接入系统的三态能源存在发电、用电和关停状态，即三态能源具有电源、负荷和关停三个状态；根据三态能源的不同状态和接入系统分布式能源启停状态，在线调整深度神经网络的深度和宽度。