基于深度强化学习的非线性电力系统无模型负荷频率控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510558188.X

申请日：

2025-04-29

公开(公告)号：

CN120433247A

公开(公告)日：

2025-08-05

发明(设计)人：

张萌陈晓弟高嵩彭薇管晓宏

申请人：

西安交通大学国网山东省电力公司电力科学研究院

申请人地址：

710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

IPC主分类号：

H02J3/24

IPC分类号：

H02J3/38 G06N3/092 G06N3/045 G06N3/0499 G06N3/084 G06N3/096 G06N3/09 G06N3/048

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

杨晖

法律状态：

公开

国省代码：

陕西省西安市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-05	公开	公开
2025-08-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/24申请日:20250429

共 50 条

[1]

一种利用深度强化学习进行电力系统负荷频率控制的方法 [P].

练红海 ;

刘万太 ;

邓鹏 ;

覃事刚 ;

王芳 ;

周展 ;

罗小丽 .

中国专利 :CN119134338B ,2025-03-14

[2]

一种利用深度强化学习进行电力系统负荷频率控制的方法 [P].

练红海 ;

刘万太 ;

邓鹏 ;

覃事刚 ;

王芳 ;

周展 ;

罗小丽 .

中国专利 :CN119134338A ,2024-12-13

[3]

一种互联非线性电力系统的负荷频率控制方法 [P].

鲁仁全 ;

郭建平 ;

李鸿一 ;

周琪 ;

吴元清 .

中国专利 :CN108695877A ,2018-10-23

[4]

基于深度强化学习的电力系统调控方法 [P].

张艳辉 ;

冯伟 ;

林峰平 ;

孙会新 ;

杨之乐 ;

郭媛君 .

中国专利 :CN115663804A ,2023-01-31

[5]

基于强化学习的电力系统暂态-稳态频率最优控制方法 [P].

王召健 ;

谢泳凯 ;

杨博 ;

关新平 .

中国专利 :CN114784828A ,2022-07-22

[6]

基于强化学习的电力系统暂态-稳态频率最优控制方法 [P].

王召健 ;

谢泳凯 ;

杨博 ;

关新平 .

中国专利 :CN114784828B ,2024-08-16

[7]

基于强化学习的电力系统负荷动态优化方法 [P].

林国辉 ;

江啸 ;

欧阳晶 ;

杜任翔 ;

严龙飞 .

中国专利 :CN120258254A ,2025-07-04

[8]

基于强化学习的电力系统负荷动态优化方法 [P].

林国辉 ;

江啸 ;

欧阳晶 ;

杜任翔 ;

严龙飞 .

中国专利 :CN120258254B ,2025-10-21

[9]

基于深度强化学习的新型电力系统无功电压优化控制方法 [P].

朱子民 ;

刘震 ;

段玉 ;

王小云 ;

吴小芳 ;

段青熙 ;

郭家豪 ;

马健 ;

邓小宇 ;

郭启斌 .

中国专利 :CN121012046A ,2025-11-25

[10]

基于深度强化学习的电力系统调度优化方法及其系统 [P].

周路尧 .

中国专利 :CN121097659A ,2025-12-09

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