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[发明专利]一种协调电力系统稳定器与二级电压控制器参数优化方法-CN202110054194.3有效
发明人：殷林飞;赵陆林;孙志响;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种协调电力系统稳定器与二级电压控制器参数优化方法，该方法将多层级与自适应深度、自适应宽度和自适应注意力网络相结合，用于协调二级电压控制器和电力系统稳定器的参数优化。首先，所提方法中的多层级主要用于将卷积神经网络中形成的相同结构不同维度的信息进行分组，提高运算效率。其次，所提方法中自适应深度、自适应宽度和自适应注意力主要用于根据输入输出参数的大小自适应改变三维参数的大小，并从不同维度出发，自适应地提升卷积神经网络的性能。最后，该方法可加速差分进化方法的协调二级电压控制器和电力系统稳定器参数的优化过程，避免低频振荡和电压崩溃的发生，提高系统的稳定性和鲁棒性。
一种协调电力系统稳定二级电压控制器参数优化方法

[发明专利]一种高维多步分数阶模型预测的光伏最大功率点跟踪方法-CN202010492668.8有效
发明人：殷林飞;苏志鹏;陈立春;陆悦江;高放;赵陆林 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种高维多步分数阶模型预测的光伏最大功率点跟踪方法，该方法能快速准确地跟踪最大功率点，提高太阳能电池板的发电效率。本发明提出了高维多步分数阶模型预测控制框架，包括参考值计算模块、高维信息模块、分数阶模块和多步预测模块。参考值计算模块计算最大功率点参考值。高维信息模块采集和处理高维信息，将高维信息输入到分数阶模块。分数阶模块采用高维多分数阶反馈控制器代替比例积分微分控制器控制器作为反馈校正环节，调整最大功率点参考值。多步预测模块将单步预测模型扩展为多步预测模型，求取在未来多步区间内使输出量和参考值偏差最小的最优控制量。本发明克服了传统功率追踪动态性能差的缺点，同时保证跟踪的准确度。
一种高维多步分数模型预测最大功率跟踪方法

[发明专利]一种参数自适应分数阶自抗扰自动发电控制方法-CN201811407335.X有效
发明人：殷林飞;张斌;高奇;李晟源;王涛;赵陆林 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明提供一种参数自适应分数阶自抗扰自动发电控制方法，该方法将分数阶控制思路和自抗扰算法结合成分数阶自抗扰算法，然后将参数自适应策略应用于分数阶自抗扰算法中。本发明所提方法通过计算机算出分数阶控制量，使自动发电控制系统的控制性能提升。本发明所提方法能免去繁琐的人工调整控制器参数的过程。本发明所提方法利用参数自适应算法对系统的参数进行自动调整，调整后的分数阶自抗扰模型能够在无需人工调整参数的情况下得到较高的控制性能，且抗干扰能力好。
一种参数自适应分数自动发电控制方法

[发明专利]一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法-CN201811407243.1有效
发明人：殷林飞;李晟源;赵陆林;张斌;王涛;高奇 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，该方法鲁棒性好、抗干扰能力强，能应用于具有非线性和不确定性的实际互联电力系统。本发明提出的可伸缩的滑模控制框架，可根据输入量的大小不断调整参数，同时磁滞回环根据输入量的改变发生相应的平滑伸缩，具有自适应性。该控制框架的自适应系数通过训练神经网络得到，经过松弛操作保证发电指令能满足机组约束。可伸缩的磁滞回环滑模控制器输出响应快，能对电力系统进行实时控制，可替代传统的负荷频率控制器。
一种伸缩回环自动发电控制方法

[发明专利]一种拒识深度微分动态规划实时发电调度与控制算法-CN201910554335.0有效
发明人：殷林飞;赵陆林;罗仕逵;高放;黄天蔚;孙志响;谢佳兴;吴云智 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明所提一种拒识深度微分动态规划实时发电调度与控制算法，该算法能有效解决传统“经济调度+自动发电控制+功率指令分配”组合式算法难以协调控制的问题。本发明所提算法由深度模型网模块、“深度评价网1”模块、“深度评价网2”模块和深度执行网模块组成，其中每个模块的核心均为深度神经网络。本发明所提拒识操作是将微电网系统输出的发电功率指令进行限制操作：当发电功率指令大于拒识阈值时则输出结果；而当发电功率指令小于或等于拒识阈值时，输出传统的比例积分微分算法的结果。本发明所提算法，是利用深度微分动态规划算法对该系统进行学习，使得系统具有较强的泛化能力，可以很好地解决微电网中的发电调度与控制问题。
一种深度微分动态规划实时发电调度控制算法

[发明专利]一种优化与控制双层协同二级电压控制方法-CN201811184143.7有效
发明人：殷林飞;高奇;赵陆林;张斌;李晟源;王涛 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： H02J3/12 文献下载
摘要：本发明提出一种优化与控制双层协同二级电压控制方法，该方法包括优化算法和控制算法，即复数编码蜻蜓算法和人工情感强化学习算法，同时提出协同二级电压控制框架。首先，人工情感强化学习算法应用于自动电压调节，该算法可获得最优控制性能并且减轻维数灾难。其次，二级电压控制使用复数编码蜻蜓算法可获得更稳定的收敛性能。最后，在多机电力系统中，协同的复数编码蜻蜓‑人工情感强化学习算法可以有效地获得协同二级电压控制的最高控制性能和收敛性。
一种优化控制双层协同二级电压方法

[发明专利]一种快速自适应解析式安全的分布式多目标优化算法-CN201910665328.8在审
发明人：殷林飞;王涛;高奇;赵陆林;张斌;李晟源;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本发明提供一种快速自适应解析式安全的分布式多目标优化算法，该算法能够实时更新配电网的动态响应，并且能有效地提高配电网的运行效率。该算法可以在求解分布式多目标优化问题的迭代过程中，实时更新基本交换目标值法的奖励系数。该算法能够快速、安全地获得多个子分布多目标问题的多个全局最优目标，并能保证多个子系统的安全性、私密性。该算法分别应用辅助问题原则法和交替方向乘子法，将原多目标优化问题分解为与各区域对应的子优化问题，各区域独立完成本区域的迭代计算，保证算法的安全性和私密性，在迭代过程中实时更新奖励系数，达到自适应步长迭代效果，不仅能够加快目标函数的收敛速度，同时也能使得到的全局最优解更加精确。
算法实时更新自适应多目标优化算法配电网多目标优化迭代过程解析式私密性多目标问题全局最优解迭代计算动态响应交替方向目标函数区域对应全局最优问题分解运行效率有效地子优化迭代奖励求解收敛安全保证应用交换

[发明专利]一种考虑预防策略的大规模电力系统自动发电控制方法-CN201811407241.2在审
发明人：殷林飞;张斌;李晟源;王涛;高奇;赵陆林 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑预防策略的大规模电力系统自动发电控制方法，该方法能解决考虑预防策略的大规模电力系统自动发电控制问题。本发明提出了深度森林强化学习算法，基于该算法的控制器包含深度森林算法和强化学习算法。该控制器的输入是状态值和奖励值，输出动作给环境。深度森林算法的输入是历史状态和历史动作，输出是预测的系统下一时刻状态，下一时刻状态可能是紧急状态或正常状态。本发明提出的深度森林强化学习算法能替代传统的自动发电控制算法，并且所提算法能避免大规模电力系统中紧急状态的发生。
大规模电力系统自动发电控制算法强化学习算法时刻状态控制器森林紧急状态预防历史动作历史状态输出动作传统的输出奖励替代预测

[发明专利]一种人工深度情感博弈强化学习的智能发电控制方法-CN201811408219.X在审
发明人：殷林飞;王涛;高奇;赵陆林;张斌;李晟源 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明提出一种人工深度情感博弈强化学习的智能发电控制方法，该方法将人工情感强化学习算法和深度强化学习算法进行结合，用于智能发电控制中。该方法同时融合了人工智能中的人工情感、强化学习、深度神经网络算法和博弈理论。人工深度情感强化学习算法将深度神经网络和人工情感融入强化学习框架中，深度神经网络用以改善传统强化学习的概率更新策略；人工情感将发电系统信息用情感量化函数进行量化，用以更新传统强化学习的学习率、折扣因子和输出动作值。所提方法以频率偏差和区域控制误差作为输入，以发电机组的功率指令作为输出。所提人工深度情感博弈强化学习的智能发电控制方法具有有效性、可行性、强鲁棒性、快速性。
强化学习发电控制人工情感强化学习算法博弈智能神经网络区域控制误差神经网络算法量化人工智能博弈理论发电系统概率更新功率指令频率偏差输出动作折扣因子快速性鲁棒性发电机组输出融合融入更新学习

[发明专利]一种基于自动拓展深度学习的三态能源控制方法-CN201811184118.9在审
发明人：殷林飞;李晟源;赵陆林;张斌;王涛;高奇 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自动拓展深度学习的三态能源控制方法，该方法能解决目前电力系统以“机组组合+经济调度+自动发电控制+机组功率分配”多时间尺度形式的调度与控制方法中难以协调的问题。本发明提出了结合调度与控制“一体化”的实时经济发电调度控制框架，利用自动拓展深度学习算法对系统进行学习，并利用松弛操作对输出结果进行处理以满足发电调度中各机组的约束。本发明提出的基于自动拓展深度学习的三态能源控制方法，能依据三态能源系统的需要对输入和输出变量的个数自动拓展，能替代传统多时间尺度形式的调度与控制算法。
三态能源控制拓展多时间尺度发电调度调度学习自动发电控制机组电力系统机组功率经济调度控制框架控制算法能源系统输出变量输出结果松弛操作学习算法一体化替代分配协调

[发明专利]一种自适应宽度动态规划智能发电控制方法-CN201811184103.2在审
发明人：殷林飞;王涛;高奇;赵陆林;张斌;李晟源 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供一种自适应宽度动态规划智能发电控制方法，该方法将自适应动态规划算法中的神经网络替换为机器学习领域中的宽度神经网络，并且在其中添加宽度模型预测网络，能够同时完成传统模式下“自动发电控制算法+指令优化分配算法”共同完成的工作。所提自适应宽度动态规划智能发电控制方法具有有效性、可行性与强鲁棒性，能在正常情况、“即插即用”启停机情况、通讯故障情况、全天扰动仿真情况、变拓扑结构的孤岛配网情况和变参数模型的仿真中获得最优控制性能。
动态规划发电控制自适应神经网络算法智能自适应动态规划机器学习领域自动发电控制变参数模型传统模式分配算法即插即用宽度模型通讯故障拓扑结构指令优化最优控制鲁棒性扰动配网停机孤岛替换预测网络

[发明专利]一种统一时间尺度有功实时经济调控松弛深度学习方法-CN201811168674.7在审
发明人：殷林飞;赵陆林;李晟源;代宇;孙帝 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-10-08 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： H02J3/48 文献下载
摘要：本发明提出一种统一时间尺度有功实时经济调控松弛深度学习方法，该方法能解决目前电力系统以“机组组合+经济调度+自动发电控制+机组功率分配”多时间尺度形式的调度与控制方式来经济地控制系统中发电问题难以协调的问题。本发明提出了结合调度与控制“一体化”的实时经济发电调度控制框架，由该框架的发电控制问题提出了松弛深度学习算法，利用深度学习算法对系统进行学习，并利用松弛算子对其结果进行松弛以满足发电调度中各机组的约束。本发明提出统一时间尺度的松弛深度学习算法能替代传统多时间尺度形式的调度与控制算法。
松弛时间尺度学习算法多时间尺度发电调度调度有功自动发电控制机组电力系统发电控制机组功率经济调度控制方式控制框架控制算法控制系统算子调控统一学习发电一体化替代分配协调

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