基于数据挖掘的无功设备动作次数限值整定方法及系统

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基于数据挖掘的无功设备动作次数限值整定方法及系统
申请号:CN202510004224
申请日期:2025-01-02
公开号:CN120147059A
公开日期:2025-06-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数据挖掘的无功设备动作次数限值整定方法及系统,涉及数据挖掘技术领域。包括获取电网历史运行数据并进行预处理;获取新能源日前负荷预测,通过最优目标函数法确定负荷值;对预处理后的数据进行挖掘分析,得到补偿设备动作次数曲线;采用深度Q网络对动作次数曲线进行强化学习,结合蒙特卡洛方法进行多场景训练;根据收敛条件获取最优动作次数曲线。本发明通过获取新能源日前负荷预测并采用最优目标函数法确定负荷值,使得负荷预测更加准确,通过对预处理后的数据进行挖掘分析并采用深度Q网络进行强化学习,结合蒙特卡洛方法进行多场景训练,提高了补偿设备动作次数的优化效果。
技术关键词
无功设备动作次数 整定方法 补偿设备 蒙特卡洛方法 深度Q网络 历史运行数据 负荷 统计特征提取 多场景 曲线 构建深度神经网络 有功功率 电压越限 更新网络参数 数据挖掘技术 整定系统 分析模块 归一化方法
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