[发明专利]基于深度学习双深度Q网络二阶段WECC负荷建模方法在审
| 申请号： | 202210254496.X | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114880918A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 秦晓军 | 申请（专利权）人： | 苏州铂沅电力科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;H02J3/00;G06F113/04 |
| 代理公司： | 深圳泛航知识产权代理事务所(普通合伙) 44867 | 代理人： | 邓爱军 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习双深度Q网络二阶段WECC负荷建模方法，涉及负荷建模技术领域，针对现有的WECC CLM的详细模型结构、控制逻辑和参数设置受到大多数软件供应商的限制，因此对公众不透明，这影响了WECC CLM的推广应用和实用性，调查数据的粒度和准确性完全取决于调查机构，并且存在许多无法确定验证的假设，这些限制都给实际动态响应建模带来了不便的问题，现提出如下方案，包括。本发明的DDQN方法只需要几组瞬态记录即可进行负荷建模，有效克服了数据可用性问题，当WECC CLM使用新的负荷成分(如分布式能源(DER))进行更新时，可以轻松扩展该方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 阶段 wecc 负荷 建模 方法 | ||
【主权项】：
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