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Operating Analysis and Data Mining System for Power Grid Dispatching
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作者 Haiming Zhou Dunnan Liu +2 位作者 Dan Li Guanghui Shao Qun Li 《Energy and Power Engineering》 2013年第4期616-620,共5页
The dispatching center of power-grid companies is also the data center of the power grid where gathers great amount of operating information. The valuable information contained in these data means a lot for power grid... The dispatching center of power-grid companies is also the data center of the power grid where gathers great amount of operating information. The valuable information contained in these data means a lot for power grid operating management, but at present there is no special method for the management of operating data resource. This paper introduces the operating analysis and data mining system for power grid dispatching. The technique of data warehousing online analytical processing has been used to manage and analysis the great capacity of data. This analysis system is based on the real-time data of the power grid to dig out the potential rule of the power grid operating. This system also provides a research platform for the dispatchers, help to improve the JIT (Just in Time) management of power system. 展开更多
关键词 POWER grid dispatch INDEX System DATA MINING
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Framework and Key Technologies of Human-machine Hybrid-augmented Intelligence System for Large-scale Power Grid Dispatching and Control 被引量:4
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作者 Shixiong Fan Jianbo Guo +5 位作者 Shicong Ma Lixin Li Guozheng Wang Haotian Xu Jin Yang Zening Zhao 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2024年第1期1-12,共12页
With integration of large-scale renewable energy,new controllable devices,and required reinforcement of power grids,modern power systems have typical characteristics such as uncertainty,vulnerability and openness,whic... With integration of large-scale renewable energy,new controllable devices,and required reinforcement of power grids,modern power systems have typical characteristics such as uncertainty,vulnerability and openness,which makes operation and control of power grids face severe security challenges.Application of artificial intelligence(AI)technologies represented by machine learning in power grid regulation is limited by reliability,interpretability and generalization ability of complex modeling.Mode of hybrid-augmented intelligence(HAI)based on human-machine collaboration(HMC)is a pivotal direction for future development of AI technology in this field.Based on characteristics of applications in power grid regulation,this paper discusses system architecture and key technologies of human-machine hybrid-augmented intelligence(HHI)system for large-scale power grid dispatching and control(PGDC).First,theory and application scenarios of HHI are introduced and analyzed;then physical and functional architectures of HHI system and human-machine collaborative regulation process are proposed.Key technologies are discussed to achieve a thorough integration of human/machine intelligence.Finally,state-of-theart and future development of HHI in power grid regulation are summarized,aiming to efficiently improve the intelligent level of power grid regulation in a human-machine interactive and collaborative way. 展开更多
关键词 Artificial intelligence human-machine collaborative control human-machine hy brid intelligence optimization and evolution power grid dispatching and control
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Automation in Power Grid Dispatch
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《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS 2008年第1期8-8,共1页
A project named "A New Generation of Energy Management with Three Dimensional Coordination" has recently passed technical appraisal from the Ministry of Education. The project has been developed over the past 15 yea... A project named "A New Generation of Energy Management with Three Dimensional Coordination" has recently passed technical appraisal from the Ministry of Education. The project has been developed over the past 15 years by a research team led by Professor Zhang Boming from Tsinghua's Department of Electrical Engineering. 展开更多
关键词 EMS Automation in Power grid dispatch grid
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Forecasting-Based Adaptive Optimized Dispatch in Smart Grid Online
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作者 Qiang Jiang Dan Hu Duyi He 《International Journal of Modern Nonlinear Theory and Application》 2020年第1期1-18,共18页
The power grid is a fusion of technologies in energy systems, and how to adjust and control the output power of each generator to balance the load of the grid is a crucial issue. As a platform, the smart grid is for t... The power grid is a fusion of technologies in energy systems, and how to adjust and control the output power of each generator to balance the load of the grid is a crucial issue. As a platform, the smart grid is for the convenience of the implementation of adaptive control generators using advanced technologies. In this paper, we are introducing a new approach, the Central Lower Configuration Table, which optimizes dispatch of the generating capacity in a smart grid power system. The dispatch strategy of each generator in the grid is presented in the configuration table, and the scenario consists of two-level agents. A central agent optimizes dispatch calculation to get the configuration table, and a lower agent controls generators according to the tasks of the central level and the work states during generation. The central level is major optimization and adjustment. We used machine learning to predict the power load and address the best optimize cost function to deal with a different control strategy. We designed the items of the cost function, such as operations, maintenances and the effects on the environment. Then, according to the total cost, we got a new second-rank-sort table. As a result, we can resolve generator’s task based on the table, which can also be updated on-line based on the environmental situation. The signs of the driving generator’s controller include active power and system’s f. The lower control level agent carries out the generator control to track f along with the best optimized cost function. Our approach makes optimized dispatch algorithm more convenient to realize, and the numerical simulation indicates the strategy of machine learning forecast of optimized power dispatch is effective. 展开更多
关键词 MACHINE Learning SMART grid ADAPTIVE Control dispatch Power ONLINE
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基于事件触发机制的分布式经济调度加速优化算法 被引量:1
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作者 纪良浩 翟盼盼 李华青 《控制与决策》 北大核心 2025年第4期1217-1227,共11页
研究有向不平衡通信拓扑下智能电网的经济调度问题,提出一种新颖的分布式优化算法,其目的是通过有效调度发电机组的输出功率,以最大限度地降低系统总发电成本.该算法通过引入动量项,确保发电机能够从其自身和邻居处获取更多先前的历史信... 研究有向不平衡通信拓扑下智能电网的经济调度问题,提出一种新颖的分布式优化算法,其目的是通过有效调度发电机组的输出功率,以最大限度地降低系统总发电成本.该算法通过引入动量项,确保发电机能够从其自身和邻居处获取更多先前的历史信息,从而在更短的时间内实现收敛.算法中动量项和步长是时变的,因此算法的执行效率更高.为了避免智能体间的连续通信,算法考虑一种新的事件触发条件,其关键参数选择简单,且智能体只在触发时刻向其邻居传输信息.基于成本函数的假设(平滑性和强凸性),通过理论分析表明,当最大步长和最大动量项系数在其限制范围内时,该方法可以实现最优调度.最后通过数值实例进一步验证所提出算法的优越性和正确性. 展开更多
关键词 多智能体系统 智能电网 经济调度 事件触发机制 分布式优化
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面向电网调度云平台的指令数据分析与识别算法 被引量:1
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作者 张坤 杨若朴 +1 位作者 陈兴望 张经纬 《电子设计工程》 2025年第11期54-58,共5页
针对传统机器学习算法在电网调度云平台中难以适应多源指令数据的复杂特性,导致多源化指令数据识别与分析准确度不足的问题,设计了一种BP神经网络与改进鲸鱼优化算法(WOA)相结合的神经网络数据分析算法。该算法以神经网络作为多维度数... 针对传统机器学习算法在电网调度云平台中难以适应多源指令数据的复杂特性,导致多源化指令数据识别与分析准确度不足的问题,设计了一种BP神经网络与改进鲸鱼优化算法(WOA)相结合的神经网络数据分析算法。该算法以神经网络作为多维度数据分析与识别的核心,通过利用大量电网调度数据进行训练,实现指令数据的特征学习与模式识别。通过在鲸鱼算法中引入线性收敛函数,提高搜索效率,并与BP神经网络融合,最终形成了鲸鱼改进神经网络算法,提高了对多维度数据分析与识别的适应性。实验结果表明,所提算法的辅助调度决策准确率可达95%以上,达到了设计目标。 展开更多
关键词 电网调度云平台 BP神经网络 指令数据识别 鲸鱼优化算法 收敛函数
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基于Rao算法的CEP最优潮流调度模型研究
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作者 赵化时 周华锋 +3 位作者 李文朝 何宇斌 阮光宗 崔旭东 《电子器件》 2025年第1期200-205,共6页
为推进数字化转型战略落地,云边融合智能调度运行平台(CEP)应运而生。同时,为了满足负荷需求和运行限制,实现智能调度具有迫切的必要性。基于Rao(Cramér-Rao Lower Bound)算法提出了一种新的潮流调度模型。首先,考虑新型并网主体... 为推进数字化转型战略落地,云边融合智能调度运行平台(CEP)应运而生。同时,为了满足负荷需求和运行限制,实现智能调度具有迫切的必要性。基于Rao(Cramér-Rao Lower Bound)算法提出了一种新的潮流调度模型。首先,考虑新型并网主体的特性,根据约束条件与目标函数构建出潮流调度模型。其次,构建并介绍了云端系统平台,其具备数据存储、计算能力和分布式计算资源,为优化算法提供了强大的支持和基础,同时,将Rao算法应用于潮流计算之中,根据最优解与最劣解之间的交互关系设计出相应程序。最后,在IEEE 30节点系统上进行了建模,同时将所提出的算法输入CEP调度平台进行试验,将结果与现有的优化方法进行了比较。结果表明,所提出的策略具有很好的收敛特性,与目标函数的适应度最强,其能够在保持高精度的同时避免过早陷入局部最优解。因此所提出的模型和方法能为CEP平台的构建提供稳定高效的调度优化方案。 展开更多
关键词 云边融合智能调度运行平台 Rao算法 电网调度 潮流计算
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电力系统智能计算的关键技术及应用展望 被引量:4
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作者 张俊 蒲天骄 +5 位作者 高文忠 刘友波 裴玮 许沛东 高天露 白昱阳 《发电技术》 2025年第3期421-437,共17页
【目的】随着我国“双碳”目标所驱动的新型电力系统的建设和应用,以高比例可再生能源和高电力电子化等为特征的电力系统展现出前所未有的复杂动态特性,给电力系统安全稳定运行提出新的挑战。电力系统智能计算利用新一代人工智能技术,... 【目的】随着我国“双碳”目标所驱动的新型电力系统的建设和应用,以高比例可再生能源和高电力电子化等为特征的电力系统展现出前所未有的复杂动态特性,给电力系统安全稳定运行提出新的挑战。电力系统智能计算利用新一代人工智能技术,尤其是大模型技术、预训练技术等,实现了物理模型、数据驱动模型、知识模型的融合,形成了一种新型的电力系统计算分析方法。为此,综述和展望了电力系统智能计算方法和技术在新型电力系统分析、优化、运行、调度、控制等方面的应用。【方法】首先,阐述了电力系统智能计算的概念和关键技术;然后,以电力系统时序预测、安全域优化、多能微网协同优化等关键领域的智能化处理为例阐述了其技术路线;最后,展望了其应用前景。【结论】智能化算法在多个评估指标上优于传统方法,显著提高了电力系统的预测精度和控制效率,验证了智能计算在电力系统计算分析中的应用潜力,为新型电力系统提供了一种有效的智能化技术路线,对于电力系统的智能化发展具有重要意义。 展开更多
关键词 智能计算 新型电力系统 可再生能源 大模型 人工智能(AI) 电网运行控制 优化调控 智能评估
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基于多智能体Actor-double-critic深度强化学习的源-网-荷-储实时优化调度方法 被引量:3
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作者 徐业琰 姚良忠 +4 位作者 廖思阳 程帆 徐箭 蒲天骄 王新迎 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期513-526,I0010,共15页
为保证新型电力系统的安全高效运行,针对模型驱动调度方法存在的调度优化模型求解困难、实时决策求解速度慢等问题,该文提出一种基于多智能体Actor-double-critic深度强化学习的源-网-荷-储实时优化调度方法。通过构建考虑调节资源运行... 为保证新型电力系统的安全高效运行,针对模型驱动调度方法存在的调度优化模型求解困难、实时决策求解速度慢等问题,该文提出一种基于多智能体Actor-double-critic深度强化学习的源-网-荷-储实时优化调度方法。通过构建考虑调节资源运行约束和系统安全约束的实时优化调度模型和引入Vickey-Clark-Groves拍卖机制,设计带约束马尔科夫合作博弈模型,将集中调度模型转换为多智能体间的分布式优化问题进行求解。然后,提出多智能体Actor-double-critic算法,分别采用Self-critic和Cons-critic网络评估智能体的动作-价值和动作-成本,降低训练难度、避免即时奖励和安全约束成本稀疏性的影响,提高多智能体训练收敛速度,保证实时调度决策满足系统安全运行约束。最后,通过仿真算例验证所提方法可大幅缩短实时调度决策时间,实现保证系统运行安全可靠性和经济性的源-网-荷-储实时调度。 展开更多
关键词 源-网-荷-储 实时调度 带约束马尔科夫合作博弈 多智能体深度强化学习
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新型电力系统全网一体化电力平衡机理
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作者 李增辉 王超 +4 位作者 许丹 顾雪平 董时萌 蔡宇 刘翔宇 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7030-7044,I0002,共16页
该文基于大电网运行实践,聚焦于全网电力平衡资源的统一优化,研究新型电力系统的全网一体化电力平衡(integrated power balancing,IPB)机理。首先,构建IPB的数学模型,其中涉及“平衡区域”、“输电通道”和“输电路径”等关键要素。基... 该文基于大电网运行实践,聚焦于全网电力平衡资源的统一优化,研究新型电力系统的全网一体化电力平衡(integrated power balancing,IPB)机理。首先,构建IPB的数学模型,其中涉及“平衡区域”、“输电通道”和“输电路径”等关键要素。基于数学模型,推导IPB的网络方程,用以描述网络结构约束;其次,将电力平衡目标如电力供应和新能源消纳等与网络方程结合,推导作为IPB基本数学原理的动态方程,方程由4种过程形式组成——自然互济供电、成本互济供电、自然互济新能源消纳和成本互济新能源消纳;再次,将实际工程条件引入动态方程,分析总结工程实践用一体化电力平衡基础模式及其衍生的8种子构型;最后,通过实例验证所提理论分析的有效性和意义。 展开更多
关键词 新型电力系统 电力平衡 电力调度 全网一体化电力平衡 电网运行优化
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计及时变旋转备用的电力环境经济调度
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作者 付波 黄晓啸 +1 位作者 赵熙临 权轶 《计算机仿真》 2025年第3期96-102,164,共8页
由于风电、负荷预测误差给电力系统安全性和经济性带来影响,构建了含风电、负荷不确定性的环境经济调度模型。利用威布尔(Weibull)分布预测风速,同时用区间形式将负荷预测值模糊化处理。针对风电预测误差的强时变特性,设置额外的时变旋... 由于风电、负荷预测误差给电力系统安全性和经济性带来影响,构建了含风电、负荷不确定性的环境经济调度模型。利用威布尔(Weibull)分布预测风速,同时用区间形式将负荷预测值模糊化处理。针对风电预测误差的强时变特性,设置额外的时变旋转备用容量,并根据机会约束的方法将系统时变备用容量约束转化为确定形式,使系统得以安全稳定运行。提出基于灰熵关联度排序的多目标改进杂草算法(HAN-IWO)求解模型。以IEEE 30节点、6机组系统并结合4种国际标准函数进行分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及改进算法解决环境经济调度问题上的有效性。 展开更多
关键词 风电并网 威布尔分布 备用容量 环境经济调度 多目标杂草算法
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考虑新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型 被引量:2
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作者 左剑 钟雅珊 +2 位作者 包博 潮铸 兰萱丽 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第3期152-158,共7页
新能源接入电网中会出现电源出力过剩或电源出力不足等情况,导致电网运行调度的结果较差。该文研究考虑了新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型。根据电网交互特点,从局部层面进行控制和规划,建立新能源不确定性需求响应架构;考... 新能源接入电网中会出现电源出力过剩或电源出力不足等情况,导致电网运行调度的结果较差。该文研究考虑了新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型。根据电网交互特点,从局部层面进行控制和规划,建立新能源不确定性需求响应架构;考虑系统总发电成本最小和用户舒适度最高,建立多目标优化模型的目标函数;设置电源出力约束、备用约束、电量平衡约束、负荷控制约束和安全约束作为约束条件;利用带精英策略的非支配排序遗传算法,对模型进行求解。算例分析结果表明:在不同电源出力情况下,设计模型得到的调度结果中SOC最小、储能输出功率最稳定,说明设计模型具有实用性。 展开更多
关键词 电网调度 多目标优化 目标函数 约束条件
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面向调峰需求的热轧负荷可调能力评估方法 被引量:2
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作者 蔡云帆 徐宪东 +2 位作者 余晓丹 贾宏杰 胡枭 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
作为钢铁厂内典型可中断负荷,热轧负荷在参与调峰等电网调控需求方面潜力巨大。近年来,需求侧电力市场政策相继出台,如何在充分考虑生产特性和调峰服务要求下,评估热轧负荷调控能力是亟须解决的问题。首先,针对热轧负荷多产线、多产品... 作为钢铁厂内典型可中断负荷,热轧负荷在参与调峰等电网调控需求方面潜力巨大。近年来,需求侧电力市场政策相继出台,如何在充分考虑生产特性和调峰服务要求下,评估热轧负荷调控能力是亟须解决的问题。首先,针对热轧负荷多产线、多产品和连续生产的生产特性,建立了考虑电网调控需求的多产线热轧负荷模型。然后,在此基础上,剖析电力调峰市场和热轧环节生产用能优化的关联需求,提出兼顾多产线热轧负荷调峰和成本约束的综合可调能力评估方法。最后,通过仿真算例分析,验证了所提方法的有效性,并分析了热轧负荷参与日内与日前不同调峰市场下的容量和成本及其关键影响因素。 展开更多
关键词 调峰 热轧负荷 电力市场 评估 生产约束 电网调控
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基于GridSim ToolKits的网格仿真环境设计与实现 被引量:7
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作者 刘宴兵 杨茜慧 王文斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期83-85,共3页
本文在研究GridSim的基础上,设计并实现一种基于GridSim ToolKits的网格仿真环境MendSim,该网格仿真环境可以对各种高级调度算法进行模拟并实现对各种网格发布规则和调度算法的研究。
关键词 网格仿真环境 发布规则 禁忌搜索算法 SPRs
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电网调控系统组态化GIS技术的设计与实现
15
作者 房彩申 何源 +4 位作者 张元 张耀威 韩晓 许花 周养浩 《自动化应用》 2025年第20期123-127,共5页
首先阐述了电网调控系统的地理信息系统(GIS)技术的发展情况,分析了目前GIS技术在电网调控系统中的不足。针对这些不足,提出了电网调控系统组态化GIS技术。结合当前电网调控系统的设计框架及技术优势,完成了电网调控系统组态化GIS技术... 首先阐述了电网调控系统的地理信息系统(GIS)技术的发展情况,分析了目前GIS技术在电网调控系统中的不足。针对这些不足,提出了电网调控系统组态化GIS技术。结合当前电网调控系统的设计框架及技术优势,完成了电网调控系统组态化GIS技术的设计和实现,进一步详细介绍了地图瓦片、基于组态GIS的电网网架图、地图可视化等关键技术。根据实际工程项目应用情况,综合比较了不同GIS技术方案的优缺点,结果表明,该技术具有较高的实用性和便捷性。 展开更多
关键词 电网调控系统 组态化 地理信息系统 瓦片 地图可视化
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面向车-库-网多层级协调控制系统的电动汽车多时段可调度域的构建和分析
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作者 张睿骐 阳辉 +2 位作者 王子睿 谢文强 孙鄞 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4256-4275,共20页
电动汽车集群(EVA)在不同区域中的可调度潜力往往难以准确量化,现有的调控系统也未能充分考虑电力系统的整体性。为解决上述问题,该文首先提出一种考虑用户决策依赖特性的多时段电动汽车可调度域(MEVDR)构建方法,该方法将可调度域划分... 电动汽车集群(EVA)在不同区域中的可调度潜力往往难以准确量化,现有的调控系统也未能充分考虑电力系统的整体性。为解决上述问题,该文首先提出一种考虑用户决策依赖特性的多时段电动汽车可调度域(MEVDR)构建方法,该方法将可调度域划分为可调度能量域(DER)和可调度功率域(DPR),从而全面反映了EVA在特定时间段内的能量与功率调度特性;其次,利用高斯混合模型(GMM)对不同区域和时段的电动汽车数据进行聚类分析,拟合出各类数据的概率密度函数,构建并探讨了不同区域和时间段内EVAMEVDR的差异及其对电力系统的潜在影响;然后,为进一步优化调控策略,考虑MEVDR模型和车-库-网等多个层级的特征,构建了车-库-网多层级协调调控系统(VGGMCCS);最后,将所提方法与对比策略进行了对比,结果表明,VGGMCCS能在保障电力系统长期稳定运行的同时,有效降低用户用车成本,提高车库的经济收益和电网运行效率,实现用户、车库运营商和电网公司的多方共赢。 展开更多
关键词 电动汽车 车辆到电网 可调度域 有序调控 多区域 调度策略
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基于等级保护的电网调度自动化系统安全防御技术
17
作者 朱文 胡亚平 +2 位作者 聂涌泉 江伟 谢虎 《电测与仪表》 北大核心 2025年第7期174-180,共7页
电网调度自动化系统包含众多子系统,各子系统遭受的风险攻击均不相同,导致难以全面检测到电网调度自动化系统的网络安全风险,安全防御效果较差。为此,提出基于等级保护的电网调度自动化系统安全防御技术。对目前电网调度系统的安全防护... 电网调度自动化系统包含众多子系统,各子系统遭受的风险攻击均不相同,导致难以全面检测到电网调度自动化系统的网络安全风险,安全防御效果较差。为此,提出基于等级保护的电网调度自动化系统安全防御技术。对目前电网调度系统的安全防护现状展开分析,利用等级保护思想,从终端安全、网络安全、调度安全以及数据安全四方面,建立电网调度系统安全防护体系;引入层次分析法,构建由准则层、目标层和指标层组成的安全防御模型,逐层计算模型的一致性指标,再对模型整体完成一致性检验,实现电网调度自动化系统的安全防御。通过搭建实验环境,与其他算法展开实验对比,结果表明,所提方法具有非常理想的安全防御效果,可同时防御三种不同的攻击类型。 展开更多
关键词 等级保护 电网调度自动化系统 安全防御 层次分析法 一致性检验
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基于数据更新长短期记忆网络的多能源微网集群优化调度方法
18
作者 邱实 张琨 +1 位作者 程嵩晴 陈哲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期193-199,共7页
为实现多能源微网集群海量存储数据的准确分析和利用,提出一种利用数据更新长短期记忆网络的多能源微网集群优化调度方法。首先,研究多能源微网间的能量交互机理,建立多能源微网集群能量交互模型。然后,基于多能源微网间的能量传输,综... 为实现多能源微网集群海量存储数据的准确分析和利用,提出一种利用数据更新长短期记忆网络的多能源微网集群优化调度方法。首先,研究多能源微网间的能量交互机理,建立多能源微网集群能量交互模型。然后,基于多能源微网间的能量传输,综合考虑负荷需求和新能源出力历史数据对多能源微网集群调度决策的影响,建立基于长短期记忆网络的多能源微网集群优化调度模型。最后,对提出的多能源微网集群优化调度方法进行算例验证,并与传统微网调度方法进行对比,结果表明提出的调度方法可有效提升多能源微网集群调度的经济性和精准性。 展开更多
关键词 多能源微网 新能源电源 长短期记忆网络 微网集群 神经网络 电网调度
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调控领域人工智能应用的高复用性验证平台
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作者 高志远 庄卫金 +4 位作者 李峰 于芳 张鸿 王艳 夏旻 《中国电力》 北大核心 2025年第3期142-150,共9页
近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,... 近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,提出一种包含基础设施、平台服务和应用服务的3层验证平台架构,分析了该架构下AI模型验证的运行模式,开展了案例和样本复用、容器化和镜像、多框架和算法集成等关键技术研究,并进行了开发和实施。该平台实现了算力和数据资源的统一管理和复用、兼容支持多种不同AI框架和算法库、验证场景的动态生成等,为后续调控领域人工智能技术推广应用奠定了基础。 展开更多
关键词 电网调控 人工智能 机器学习 新型电力系统 信息通信技术 能量管理系统
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基于快速滚动灰色模型的电网调度任务安全实时量化评估算法
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作者 陈兴望 李志中 +3 位作者 张坤 邱生敏 杨若朴 吕耀棠 《微型电脑应用》 2025年第8期98-101,共4页
在对电网调度任务安全状态进行评估时,由于电网运行数据中的风险具有累加作用,导致评估结果的准确性较低。为此,提出基于快速滚动灰色模型的电网调度任务安全实时量化评估算法。以电网中公共耦合点的运行参数均方根值对应的时间类数据... 在对电网调度任务安全状态进行评估时,由于电网运行数据中的风险具有累加作用,导致评估结果的准确性较低。为此,提出基于快速滚动灰色模型的电网调度任务安全实时量化评估算法。以电网中公共耦合点的运行参数均方根值对应的时间类数据为基础,设置电网运行安全评估指数。对电网运行数据流时间序列进行累加生成处理,结合电网运行数据更新速度较快的特点,设置灰色模型变量的时间间隔为5.0 ms,实现快速滚动。利用最小二乘法构建快速滚动灰色模型,实现对电网调度任务安全的实时量化评估。测试结果表明,所设计算法对电网停电电量期望值、停电功率期望值以及切负荷概率的评估结果均与实际值具有较高的一致性。 展开更多
关键词 快速滚动灰色模型 电网调度 量化评估 安全评估指数 风险因素累加 最小二乘法
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