[发明专利]一种基于深度强化学习的电网稳定变化趋势预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110564823.7 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113239625A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 史东宇;孟宪博;李铁;唐俊刺;张璐路;侯金秀;崔岱;孙文涛;严剑锋;于之虹;吕颖;鲁广明 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F113/04 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽楼 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的电网稳定变化趋势预测方法及系统，属于电力系统稳定分析技术领域。本发明方法，包括：以预设周期模拟当前电网运行点的运行，并预测当前电网运行点的运行趋势；采集每个运行周期的运行趋势数据，针对运行趋势数据进行训练，获取训练模型；针对训练模型，进行测试，若训练模型测试后满足条件，以训练模型作为预测模型；采集目标电网运行点的运行数据，使用预测模型对目标电网运行点稳定变化趋势进行预测。本发明中G策略网络通过训练的确“学习”到了使电网调优的策略，与NOP和DIS相比有一定的优势，训练过程没有加入任何电网稳定的先验经验，是模型完全通过仿真数据和自主学习获取的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 电网 稳定 变化 趋势 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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