[发明专利]基于深度学习全状态最优反馈的智能发电控制方法及应用有效
| 申请号： | 202011472423.5 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112564133B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 戚焕兴;万俊;黄阳龙;徐汉;覃静竹;叶偲 | 申请（专利权）人： | 广西电网有限责任公司北海供电局 |
| 主分类号： | H02J3/24 | 分类号： | H02J3/24 |
| 代理公司： | 北京国帆知识产权代理事务所(普通合伙) 11334 | 代理人： | 刘小哲 |
| 地址： | 536000 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及电力系统日负荷预测技术领域，提供了一种基于深度学习全状态最优反馈的电力系统智能发电控制方法及应用，具体包括如下操作步骤：建立所需进行发电控制的互联电力系统的负荷‑频率控制状态空间模型；对所述状态空间模型求取全状态最优反馈控制解，并获得全状态最优反馈控制下的发电控制系统；选取状态量作为深度神经网络的训练样本；获得深度神经网络模型；对深度神经网络模型的发电控制特性进行测试；测试合格后，对深度神经网络模型封装至智能发电控制器、并应用；本发明结合深度神经网络与最优控制理论，旨在提高电力系统发电控制性能，更迅速、准确地完成功率‑负荷的平衡，增强电力系统的频率稳定性、降低区域间非计划传输功率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 状态 最优 反馈 智能 发电 控制 方法 应用 | ||
【主权项】：
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