内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海超高压供电分公司张艺获国家专利权
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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海超高压供电分公司申请的专利一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121308017B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511824051.0,技术领域涉及:H02J3/1842;该发明授权一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统是由张艺;梁海洋;李巍;张彦斌;张天龙;张磊;付奎霖;丁星月;陈建强;彭国俊;曹辉;詹诗广设计研发完成,并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统在说明书摘要公布了:本发明涉及电力系统技术领域,且公开了一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统,通过融合实时状态与未来预测,显著提升了智能体的决策质量和前瞻性,与单一系统状态向量相比,增强状态表征不仅包含电压偏差、无功差值等实时参数,更整合了随机森林预测的未来不确定性概率信息,使智能体能够同时感知系统当前状态和预期演变趋势,增强的环境感知能力使Q学习算法能够做出更具预见性的决策,在电压波动发生前就提前调整SVG和调相机的协调策略,增强状态表征通过提供全面环境信息,使智能体能够更好地平衡快速响应与稳态支撑的关系,既保障了电压稳定性,又提高了系统运行的经济性,最终实现真正意义上的多目标协同优化。
本发明授权一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统在权利要求书中公布了:1.一种基于SVG与同步调相机的混合多目标协调控制系统,其特征在于,包括: 实时状态监测模块,用于通过多传感器网络持续采集电网运行参数,并基于马尔可夫决策过程理论,使用电网运行参数构建系统状态空间; 通过多传感器网络持续采集电网运行参数,并基于马尔可夫决策过程构建系统状态空间,执行以下操作: 利用部署于电网关键节点的电压互感器、电流互感器及相位测量设备,以毫秒级采样频率实时获取电网电压、电流、相位、无功功率及频率原始电网运行参数,并对电网运行参数进行滤波与异常值剔除处理; 将预处理后的电网运行参数映射为包含电压偏差、无功功率差值、响应延迟量以及负荷波动趋势在内的多维度状态变量,构建系统状态向量; 基于马尔可夫决策过程,将系统状态向量转移过程建模为离散时序决策问题,每个状态均包含历史运行信息与当前状态特征,使状态空间具备表征系统动态演变的能力,为强化学习决策模块提供具备时序关联性的状态表征; 通过协议转换网关将状态表征传输至强化学习决策模块; 概率决策辅助模块,采集历史与实时系统状态空间数据,执行基于随机森林算法的不确定性预测与概率化表征,最终输出系统不确定性预测结果至强化学习决策模块; 采集历史与实时系统状态空间数据,执行基于随机森林算法的不确定性预测与概率化表征,最终输出系统不确定性预测结果至强化学习决策模块,执行以下操作: 采集历史与实时系统状态数据,从中提取负荷变化率、新能源出力波动趋势及外部环境特征作为训练与预测输入,构建随机森林算法的样本集; 利用Bootstrap抽样方法从样本集中生成多个子训练集,并为每个子训练集构建一棵决策树,在决策树生成过程中随机选取部分特征进行节点分裂; 以前一时刻的系统状态向量为输入,通过已训练的随机森林模型中的多棵决策树进行并行推理,每棵树输出一个对未来短期时间内负荷或新能源功率波动方向的预测结果; 统计所有决策树的预测结果,以投票机制确定最终的波动方向分类或以均值计算连续的波动概率,生成系统不确定性的概率化表征; 将概率化表征结果作为辅助状态变量,将辅助状态变量与系统状态向量进行拼接形成增强状态表征,用于Q学习算法的决策过程; 强化学习决策模块,采用Q学习算法构建奖惩模型,通过动态探索与利用机制生成无功补偿策略,输出SVG与同步调相机的协调控制指令; 采用Q学习算法构建奖惩模型,通过动态探索与利用机制生成无功补偿策略,执行以下操作: 基于输入的状态表征,运用以电压偏差最小化、无功功率差值最小化及系统损耗最小化为核心要素的奖励函数,奖励函数通过加权求和构建多目标优化评价体系,以量化评估强化学习决策模块内置智能体从预定义动作空间中所选状态动作的优劣; 智能体继而采用ε贪婪策略平衡探索与利用过程,通过Q表拟合状态动作值函数并不断更新优化,最终引导智能体自主学习出兼顾动态性能与静态经济性的协同补偿策略,实现SVG与同步调相机的有机配合; 协同执行控制模块,用于接收协调控制指令,解析并分配动作信号至SVG与同步调相机的控制器,实现快速响应与稳态补偿的动态配合,完成多目标优化控制。
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