基于改进深度Q网络的虚拟电厂实时优化调度

深度强化学习算法以数据为驱动,且不依赖具体模型,能有效应对虚拟电厂运营中的复杂性问题。然而,现有算法难以严格执行操作约束,在实际系统中的应用受到限制。为了克服这一问题,提出了一种基于深度强化学习的改进深度Q网络(improved deep Q-network,MDQN)算法。该算法将深度神经网络表达为混合整数规划公式,以确保在动作空间内严格执行所有操作约束,从而保证了所制定的调度在实际运行中的可行性。此外,还进行了敏感性分析,以灵活地调整超参数,为算法的优化提供了更大的灵活性。最后,通过对比实验验证了MDQN算法的优越性能。该算法为应对虚拟电厂运营中的复杂性问题提供了一种有效的解决方案。

网约车实时订单在线选择策略设计与竞争分析

针对现实中网约车司机追求自身利益最大化而产生的频繁“拒单”现象,为优化乘客满意度、网约车平台调度效率和司机个人收益,提出派单模式下网约车司机实时订单决策问题,并采用在线策略设计与竞争分析展开研究。本文讨论了订单行驶距离小于返空距离的情形,即订单不收取车辆返空费。研究了一般网络上网约车实时在线调度的竞争比下界,并设计了最优调度策略——阈值策略(PT策略),分析了策略的竞争性能。最后,通过算例分析证明,PT策略能有效帮助网约车司机提高工作期间实时订单的总收益,从而降低司机“拒单”行为,在实际生活中具有很强的实用性,对网约车司机、网约车平台和政府具有一定管理启示。

基于分数阶的电力调度网络发令多任务实时解耦控制方法

为了避免出现网络内部混乱导致发令执行时间延迟问题,提出基于分数阶的电力调度网络发令多任务实时解耦控制方法。构建分数阶多输入输出系统结构,将线性化拓展结果运用到输入输出解耦。考虑解耦后广义传递函数非对角线元素,得到解耦后广义传递函数矩阵。结合PID控制器,改善收敛速度,有效控制极小正值,构建多任务实时解耦控制器,实现多任务实时解耦控制。仿真实验结果表明,所提方法停电时间为1:40—3:00,送电时间为3:02,与真实时间一致,能够达到实时、精准控制发令多任务的目的。

基于点估计仿射可调鲁棒优化的含储能电力系统实时调度

为应对大规模风电的接入,建立一种机组与储能联合参与自动发电控制的电力系统实时调度模型,并提出一种点估计仿射可调鲁棒优化来处理风电不确定性。不同于传统仿射可调鲁棒调度优化基准运行成本,点估计仿射可调鲁棒调度优化期望运行成本以提高系统经济性。提出利用确定性的点估计法来实现对期望运行成本的快速、精确评估。所提模型为一混合整数双线性约束问题,采用一种“预估-矫正”的凸化方法来求解该难题,预估阶段对储能的状态变量进行松弛,而矫正阶段直接对其状态变量进行矫正。最后,引入一种凸函数差优化进一步凸化2个阶段的双线性约束问题,以提高含储能实时调度的求解质量。在IEEE39、118以及300节点3个系统的仿真验证了所提模型及方法的有效性。

面向主动配电网实时优化调度的图强化学习方法

主动配电网的新能源、储能等能源形式可以有效提高运行的灵活性和可靠性,同时新能源和负荷也给配电网带来了双重不确定性,致使主动配电网的实时优化调度决策维度大、建模精度差.针对这一问题,本文提出结合图神经网络和强化学习的图强化学习方法,避免对复杂系统的精准建模.首先,将实时优化调度问题表述为马尔可夫决策过程,并将其表述为动态序贯决策问题.其次,提出了基于物理连接关系的图表示方法,用以表达状态量的隐含相关性.随后,提出图强化学习来学习将系统状态图映射到决策输出的最优策略.最后,将图强化学习推广到分布式图强化学习.算例结果表明,图强化学习在最优性和效率方面都取得了更好的效果.

计及新能源出力相关性的多能源微网仿射实时优化调度

为计及新能源出力相关性对多能源微网运行的影响,并响应源荷实时变化,提出一种计及新能源出力相关性的多能源微网仿射实时优化调度方法。首先,在多能源微网中引入Kalina循环,实现热电联产机组的灵活经济输出。其次,考虑源荷不确定性以及风光出力相关性对多能源微网运行的影响,构建并求解计及风光出力相关性的多能源微网仿射优化模型。再次,在获得优化方案变化范围的基础上,实时计算各仿射噪声元的取值,从而获取多能源微网实时调度轨迹。最后,仿真结果验证了所提方法能够充分计及不确定性和相关性的双重影响,有效应对源荷实时变化,并提升系统运行经济性。

多台四向车实时交通调度方法研究

针对密集仓储系统中多台四向车作业时行进路径存在潜在交叉重叠,从而可能发生碰撞的问题,提出一种基于实时路况信息的交通调度方法。建立以“等”“绕”“躲”调度策略为主的调度框架,设计交通调度算法,实时扫描路况信息,识别两车之间交通冲突依赖关系并根据调度策略进行调整;构建多台四向车冲突有向图模型以表征多台四向车的交通冲突关系,基于冲突有向图实时控制四向车启动或停止,从而实现实时避碰。随机任务试验结果表明,多台四向车同时作业时均能实现实时避碰。所提的交通调度方法能有效解决多台四向车之间的交通冲突问题,为实现安全高效的自动化仓储提供一定的技术基础。

湖南省水旱灾害风险管理系统设计与应用

为满足湖南省水旱灾害防御实际需求,有效支撑防汛抗旱指挥决策,设计开发了湖南省水旱灾害风险管理系统。该系统包括综合信息、普查成果、实时分析、动态展示4个模块,覆盖水旱灾害风险管理业务的主要环节,具备基础数据查询、流域联合调度、洪水过程预演、灾害损失统计、风险及时评估等功能,对水旱灾害防御的实时化、可视化、精细化管理,以及防汛抗旱决策服务能力的提升有良好助益。

主配一体调度自动化系统优化设计方案

主配一体调度自动化系统是实现主配协同的重要技术支撑,文中基于主配一体调度自动化系统的技术发展现状及存在的问题,探讨了主配一体调度自动化系统优化设计方案,提出了实时监控主站+配网调控云主站+配网设备云主站结构,提出了主配一体调度自动化系统实用化在主站整合、网络安防、电网一张图、数据同步和数据完整性、主配协同算法等方面亟待解决的关键问题。

基于强化学习的多园区综合能源系统经济调度

多园区综合能源系统中新能源出力与负荷的波动性以及多种能量之间的耦合关系,给多园区综合能源系统的优化调度带来诸多挑战。为此提出一种基于数据驱动的多智能体近端策略优化(multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)多园区综合能源系统经济调度方法。文章综合考虑园区间的能量交易与碳市场交易,以园区日运行成本最小为目标,建立多园区综合能源系统实时优化调度模型;将该优化问题建模为马尔科夫决策过程,并设计状态空间、动作空间以及奖励函数,通过大量历史数据的训练得到多园区综合能源系统优化调度神经网络模型,实现多园区分散式实时优化调度。仿真结果表明:在新能源出力与负荷随机性波动影响下,所提方法能够在降低各园区运行成本的同时减少园区间的信息交互,有助于提高各园区隐私信息的安全性。

基于遗传LM算法的电网企业电力物资供应实时调度方法研究

当前,电网企业电力物资供应实时调度与物资管理存在脱节,为此,开展基于遗传LM算法的电网企业电力物资供应实时调度方法的研究。深入分析电力物资需求,利用遗传LM算法优化库存,建立智能调度模型。实验结果表明:与传统方法相比,基于遗传LM算法的电网企业电力物资供应实时调度方法的适应度均值高且稳定,维持在0.45附近,更符合实际需求。

融合朴素贝叶斯和偏好程度的学习资源数据实时推荐系统

在数字化学习资源的建设和应用过程中,内容特征动态变化明显,推荐系统很难保证实时准确地向用户推荐需要的数据。针对这一情况,提出融合朴素贝叶斯和偏好程度的学习资源数据实时推荐系统。在硬件设计上,根据移动终端的使用特点,设计视频资源采集与传输模块,语音输入输出及音频处理模块,为用户提供多样化的资源和资源检索路径。在软件设计上,依据用户的学习资源信息、交互信息和行为信息,构建学习资源关联模型,实现关联资源检索,与此同时,对学习资源分类并打分,利用目标函数获得打分结果,取高分资源并通过移动终端实现对用户的实时推荐。测试结果表明:设计系统推荐集排序准确率在90%以上,且推荐命中率高,该系统在实际项目中具有较高的实用性。

光纤通信技术在电力系统自动化调度中的应用

随着电力系统的不断发展,人们对电力调度的实时性、安全性以及可靠性提出了更高的要求,传统通信方式已难以满足需求。探讨光纤通信技术在电力系统自动化调度中的应用,通过分析光纤通信技术的原理和特征,详细介绍其在数据采集与传输、处理与分析、调度指令生成与下发以及实时监控与反馈等环节的具体应用,并通过实验验证该方案的可行性和有效性。结果表明,光纤通信技术可显著提高电力调度的自动化水平和运行效率。

图像通信技术在电力调度控制系统中的应用研究

文章系统性地介绍图像通信技术的基本原理与主要技术类型,探讨电力调度控制系统的构成与操作流程,深入分析图像通信在电力调度中的具体应用场景,如电网运行状态实时监测、设备状态监控与故障诊断、远程操作与指挥以及应急处理中的图像支持。此外,文章阐述图像通信在电力调度中应用的关键技术,包括图像压缩与编码技术、图像传输的可靠性与安全性以及图像智能分析与处理技术。

SVG技术在电网调度自动化系统中的应用

阐述SVG技术在电网调度自动化系统中的特点和应用,包括在电网调度自动化系统控制、电网调度数据处理、动态数据实时监控、电力图形元素描述、图形网络发布、异常报警监测系统中的应用。

电力调度与通信技术融合的关键技术研究

重点研究智能调度算法、实时通信技术、安全技术以及协同调度技术等,并深入探讨电力调度与通信技术的融合。通过构建基于深度学习的负荷预测模型,智能调度算法与实时通信技术的有效结合,能够显著提升电力调度系统的整体性能和安全性。研究内容能够为电力系统智能化、自动化、高效运行提供一定的理论基础和技术支持,并为未来电力系统的发展提供新的思路和方向,有助于推动电力调度技术的提升。

智能电网环境下电力调度通信系统的实时性与效率优化研究

随着智能电网的快速发展,电力调度通信技术的重要性日益凸显,成为行业内外关注的焦点。本研究聚焦于智能电网环境下电力调度通信系统的实时性与效率优化问题,旨在通过技术创新提升系统的运行性能。针对当前智能电网中的电力调度通信系统,提出一种新型的控制技术,旨在提高系统的实时性和效率。通过对电力系统调度过程中的关键数据传输、信号处理以及决策控制等环节进行深入分析与优化,以降低通信时延,提高数据处理效率。通过仿真实验和案例分析,验证了新型控制技术能够有效提升电力调度通信系统的实时性和效率,为智能电网的安全稳定运行提供有力保障。

电力调度控制中的数字通信应用

文章探讨了数字通信技术在电力调度控制系统中的应用。首先,概述电力调度控制系统的功能和组成,分析传统电力调度系统存在的问题和局限性。其次,详细讨论数字通信在实时数据采集与传输、远程监控与故障检测、负荷预测与优化调度以及安全与可靠性增强方面的应用。最后,分析数字通信技术对电力调度控制系统性能的影响,包括数据传输速度和精确度的提升、系统响应时间的改善及安全性和可靠性的增强。

云计算环境下电力调度大数据安全传输方法

由于传统的大数据安全传输方法对电力调度大数据传输加密不足,云计算环境下的安全机制创新不足。因此,文章提出云计算环境下电力调度大数据安全传输方法。该方法通过设定高效信道、深度数据特征提取,定制加密策略,采用先进算法强化敏感数据保密性;构建多层次加密框架,结合云计算的算力与扩展性,实现多重防护。文章引入智能干扰抑制技术,有效抵御攻击,保障数据安全、稳定、高效传输。实践表明,该方法显著降低传输失败率,展现卓越防护与传输性能,为电力调度系统大数据传输提供了强有力的安全保障。

城市防内涝应急调度系统的设计与应用实践

为解决城市内涝应急响应慢,积水识别精度低等问题,通过实时数据处理、图像识别和用户交互设计等多种先进技术和框架,设计了一种城市防内涝应急调度系统。系统运用YOLO算法提升了积水的识别精度,全方位的监测设备实现了城市内涝预警的实时化,采用三级调度模式高效调配资源,及时处置积水情况。在南宁市城市排水设施地理信息系统的成功案例表明,该系统能够有效提升城市应对内涝灾害的能力,减少损失,并保障群众生命财产安全。