面向调度决策的智能机器调度员研制与应用

被引：59

作者：

孙宏斌 ^{[1
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黄天恩 ^{[1
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郭庆来 ^{[1
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张伯明 ^{[1
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郭文鑫 ^{[3
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刘文涛 ^{[3
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徐泰山 ^{[4
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许涛 ^{[5
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机构：

[1] 清华大学电机工程与应用电子技术系

[2] 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)

[3] 广东电网有限责任公司电力调度控制中心

[4] 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司

[5] 国家电网公司电力调度控制中心

来源：

电网技术 | 2020年 / 44卷 / 01期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

调度决策; 人工智能; 智能机器调度员(AO); 知识发现; 知识管理和应用;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

随着电网运行方式时变性和复杂性日益增强,传统基于人工离线规则的调度决策机制难以为继,成为国内外复杂电网运行迫切需要解决的问题。基于人工智能、立足现有调度机制,研究面向调度决策的智能机器调度员(automatic operator,AO)关键技术及应用。在总结10余年研究的基础上,提出了电网调度运行"邻域知识"模型,构建了AO体系架构,提出了知识自动发现、管理和在线应用的技术路线,研发了复杂电网AO系统,并在多个省级电网调控中心在线投运。AO将"专家智能"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,推动调度决策从"自动化"到"智能化"的跨越。最后,指出了尚待研究的问题。

引用

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[1]

基于深度强化学习的微电网复合储能协调控制方法 [J].