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模型-数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现关键技术与工程应用

Hybrid Model and Data Driven Concepts for Power System Security Feature Selection and Knowledge Discovery:Key Technologies and Engineering Application

作     者:黄天恩 郭庆来 孙宏斌 赵乃岩 王彬 郭文鑫 HUANG Tianen;GUO Qinglai;SUN Hongbin;ZHAO Naiyan;WANG Bin;GUO Wenxin

作者机构:清华大学电机工程与应用电子技术系 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学 即云天下(北京)数据科技有限公司  4. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 

出 版 物:《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)

年 卷 期:2019年第43卷第1期

页      面:95-101+208页

核心收录:

学科分类:080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基  金:国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904500) 国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51621065) 

主  题:模型驱动 数据驱动 并行计算 分布式平台 人工智能 

摘      要:随着可再生能源的大规模并网、需求响应的逐步实现,电网运行方式的复杂性和波动性不断攀升,电力系统的安全运行正面临新的需求与挑战。因此,基于人工智能技术,在广东电网建立了模型—数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现平台,保证电网安全、稳定、经济运行。文中首先定义了电网安全特征和知识,阐述了模型—数据混合驱动的思想与具体实现方法,并分析了降低误差的手段;其次阐释了平台的并行计算技术;接着设计了平台的软硬件架构;最后,展示了平台在广东电网的实际应用效果,结果表明:(1)从运行规则制定层面,将运行专家离线制定粗放运行规则的模式,变革为人工智能在线发现精细运行规则的模式;(2)从运行规则应用层面,将调度员人工判定运行规则的模式,变革为人工智能实时判定运行规则的模式。

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