本發明提供了一種基于無功負荷態勢的電網無功電壓控制方法包括:獲取無功分區后的負荷預測數據;將負荷預測數據和預先采集的電網狀態數據輸入到預先構建的Q?Learning模型進行深度強化學習得到對應的樣本數據;將樣本數據和采集的電網狀態數據輸入預先構建的深度卷積神經網絡模型得到預測數據對應的電網運行特征值控制電網無功電壓;Q?Learning模型將電網狀態數據中上一時刻的數據通過雙重Q?Learning計算Q值得到當前時刻電網狀態數據并將當前時刻電網狀態數據作為樣本數據;深度卷積神經網絡模型將樣本數據通過卷積運算并進行降維處理得到電網運行特征值;電網狀態數據包括電網的結構數據和電網運行設備的數據;采用深度卷積神經網絡模型提取電網運行特征提升了算法效率。
聲明:
“基于無功負荷態勢的電網無功電壓控制方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)