[发明专利]一种处理电力系统数据的方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201810166848.X | 申请日： | 2018-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN108520472A | 公开（公告）日： | 2018-09-11 |
| 发明（设计）人： | 刘威;张东霞;李书芳;侯金秀 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;中国电力科学研究院;国家电网公司;国网河南省电力公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种处理电力系统数据的方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于预先训练的深度强化学习模型，获取电力系统运行数据中的学习价值信息；根据所获取的学习价值信息判断所述电力系统的运行状态；根据所述电力系统的运行状态，确定控制决策，其中，所述控制决策用于保障所述电力系统安全稳定运行。通过本发明实施例提供的技术方案，能够直接从电网数据入手，基于预先训练好的深度强化学习模型获取电力系统运行数据中的学习价值信息，根据所获取的学习价值信息来判断电力系统的运行状态并给出合理控制方案；从而能够避免电网分析对物理模型的依赖，且对于不同运行方式不同场景不需要重新调整模型架构，训练效率高，适用性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 价值信息 电力系统 运行状态 装置及电子设备 电力系统数据 电力系统运行 控制决策 强化学习 电力系统安全稳定 学习 电网分析 电网数据 模型获取 模型架构 物理模型 训练效率 运行方式 重新调整 场景 | ||
【主权项】：
1.一种处理电力系统数据的方法，其特征在于，所述方法包括：基于预先训练的深度强化学习模型，获取电力系统运行数据中的学习价值信息；根据所获取的学习价值信息判断所述电力系统的运行状态；根据所述电力系统的运行状态，确定控制决策，其中，所述控制决策用于保障所述电力系统安全稳定运行。
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