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  近来,中国科学院沈阳自动化研讨所智能微电网课题组在智能电网优化调度范畴获得开展,相关效果获智能电网期刊IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID刊载。

  跟着全球气候变化及环境污染问题的日益加剧,电力系统的清洁性、安全性和可持续性越来越遭到世界各国注重。开展大规模分布式可再生清洁动力,使用先进的智能优化和操控技能,加快传统电力系统向更清洁、更安全和更可持续性的智能电网改变,是未来电力系统的开展趋势和新式研讨热门。现在,国内外在可再生动力的接入、暂态稳定性操控以及电网运转的经济性等方面的研讨已获得重要开展,但是关于接入高份额可再生动力的电力系统,其运转的安全性及相关的智能优化调度办法仍有待打破。

  在题为Dynamic Energy Management of a Microgrid using Approximate Dynamic Programming and Deep Recurrent Neural Network Learning的研讨论文中,智能微电网课题组提出了一种根据深度强化学习技能的微电网实时动力优化办法。该办法考虑可再生动力出力的随机性及其对电网沟通潮流束缚的影响,使用一个深度递归神经网络对微电网当时运转状况进行特征提取,并在确保微电网安全性的基础上,对微电网各分布式发电单元进行调度,完成微电网运转的实时优化操控。此外,相关于现在的微电网运转操控办法,提出的办法完全是根据学习的,不需要对可再生动力出力进行猜测建模,表现出很好的自适应性。该作业不仅是智能电网优化调度研讨中新的探究和打破,也为未来使用人工智能技能推进智能电网开展供给了新的研讨思路。

深度递归神经网络

考虑潮流安全束缚的微电网结构图

根据深度神经网络与浅层网络的近似最优价值函数

(责任编辑:DF318)