一种混合向量图神经强化学习的超低频振荡阻尼控制方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局

	(12)发明专利说明书
		(10)申请公布号 CN 113937792 A (43)申请公布日 2022.01.14

(21)申请号 CN202111198935.1

(22)申请日 2021.10.14

(71)申请人广西大学;中国科学院合肥物质科学研究院

地址 530000 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号

(72)发明人殷林飞樊柏岭王耀雄高放

(74)专利代理机构 45117 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人裴康明

(51)Int.CI

H02J3/24(20060101)

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种混合向量图神经强化学习的超低频振荡阻尼控制方法

(57)摘要

本发明提出一种混合向量图神经强化学习的超低频振荡阻尼控制方法，该方法将图注意力神经网络和强化学习进行结合，用于超低频振荡的抑制。首先，所提方法中图注意力神经网络方法根据电力系统的拓扑结构，节点以及连线上的信息构建图和矩阵，利用注意力机制更新图中节点特征，对超低频振荡产生的原因进行分类。然后，所提方法中强化学习方法根据设定的奖励函数，使得智能体学习到累积报酬最大化的控制策略，从而发出控制指令，调节阻尼控制装置参数，进而抑制超低频振荡。所提方法能实时快速精确地解决水电机组中超低频振荡问题。

法律状态