知识驱动的大电网仿真分析知识建模方法及其在潮流智能调整问题中的应用

大电网数字仿真分析需要耗费大量的人力和时间成本来进行综合仿真分析,其分析和调整过程严重依赖人工经验知识,且由于经验知识表述的多样性和应用场景的特殊性,缺乏一套统一的知识表示方法。为此,提出一种电网人工智能仿真分析的知识建模方法。根据电网数字仿真分析调整知识经验的特点,将定性与定量、关联与事理知识相结合,分别针对调整流程、调整操作和程序调用设计基于主谓宾语(subject-predicate-object,SPO)的知识表示方法;搭建模块化的知识驱动模型将电网仿真分析过程智能化;设计一套知识抽取与清洗方法来获取所需的三元组形式知识,利用获得的知识三元组构建知识图谱,开发可视化的知识库管理系统。在改进的CEPRI36节点系统和东北电网上进行潮流计算收敛调整仿真实验,验证方法的可行性和有效性。

完形填空题解题思路与技巧的探讨

英语完形填空题的选项设计突出能力的考查 ,学生在答题之前 ,必须运用所掌握的语言知识 ,着眼于全文内容进行分析、判断和推理 ,然后作出正确性的抉择。解题思路与技巧 :1、通读全文 ,2、重视首句 ,3、围绕大意 ,边读边选 ,4、先易后难 ,5、寻找暗示 ,6、复读全文 ,验证答案。

基于知识经验和深度强化学习的大电网潮流计算收敛自动调整方法

针对目前大电网潮流计算不收敛所带来的人力和时间成本消耗问题,提出了一种基于知识经验和深度强化学习的潮流计算收敛自动调整方法。首先介绍了潮流计算收敛调整的知识经验和深度强化学习的基本概念与原理,然后设计了强化学习的状态、动作空间和多重奖赏,以及深度神经网络的网架,再通过在强化学习中加入知识经验,缩小搜索空间,并模拟人调整的过程,先平衡有功功率再平衡无功功率,使搜索具有方向性,构建了潮流调整策略。在平衡无功功率时,利用Dijkstra算法以最优路径的方法,定位出无功功率可能不平衡位置附近的电容器和电抗器。最后,利用改进CEPRI36节点系统和东北电网实际系统验证了方法的有效性。