基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法技术

本发明专利技术提供一种基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法，包括以下步骤：获取微电网实际运行的n个数据条，用插补法对实际运行的每个数据条中的缺失值进行处理；对n个数据条中的特征做异常值处理；对n个数据条进行增殖；目标函数构建；基于XGBoost分类器训练微电网控制策略推荐模型。本发明专利技术用插补法对缺失值进行填充，再进行异常值处理，对微电网样本数据进行数据增殖，兼顾数据的数量和质量，形成了相对稳妥、精确的特征描述数据集，解决微电网运行控制场景下数据量庞大、数据质量差、不满足运行控制需求的问题。将XGBoost分类器应用于微电网控制策略推荐模型，提高微电网运行控制的智能化运行控制和能量管理水平。运行控制的智能化运行控制和能量管理水平。运行控制的智能化运行控制和能量管理水平。

【技术实现步骤摘要】
基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法


[0001]本专利技术涉及微电网控制
，特别涉及一种基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法。

技术介绍

[0002]随着我国社会经济发展，我国工商业与居民负荷日益多样化，分布式电源广泛接入，电力电子化特征明显。而微电网既可以满足用户多种能源供给的需求，又可以通过不同形式储能维持用户侧功率平衡与电网电压稳定。但微电网内部采用了多模式自动切换控制方式以适应负荷与电源的随机性波动，而相应的保护控制设备配置较为复杂，需要高水平技术维护队伍，运行成本高，运行技术水平要求高，这造成了微电网难以推广应用。亟待通过人工智能相关新技术在微电网系统运行控制领域的应用，实现系统的辅助调控，甚至全自动无人智能调控，进一步解放和发展生产力，向用户提供更加便捷化、低成本的微电网服务。
[0003]国内外研究人员借助人工智能群体优化算法开展了大量的微电网规划及运行控制应用技术研究，被研究对象从数学上通常可以抽象为含有目标函数和约束条件的数学优化问题，采用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、细菌觅食算法、禁忌算法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取微电网实际运行的n个数据条，用插补法对实际运行的每个数据条中的缺失值进行处理；对n个数据条中的特征做异常值处理；对n个数据条进行增殖；目标函数构建；基于XGBoost分类器训练微电网控制策略推荐模型。2.根据权利要求1所述的基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法，其特征在于，所述用插补法对实际运行的每个数据条中的缺失值进行处理包括：缺失值所在特征用X表示，其他特征用(X1,X2,X3…
X
a
‑1)表示；分别计算缺失值所在的特征X与(X1,X2,
…
,X
a
‑1)的相关系数r；对r(P,X
i
)进行排序，选择最大的r所对应的输入特征X
m
；分别计算每个数据条的最大相关系数r，并分别选择出r对应的输入特征X
m
，将所有的数据条按照输入特征X
m
的大小进行重新排序，每一个数据条中所对应的缺失值即取该数据条的上一个数据条中的相应的特征的值。3.根据权利要求2所述的基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法，其特征在于，所述相关系数r的计算公式为：其中P表示缺失值所在的特征，Cov(P,X
i
)表示P和其他输入特征X
i
的协方差，Var(P)表示P的方差，Var(X
i
)表示其他输入特征的方差，r(P,X
i
)表示缺失值所在特征与其他输入参数之间的线性关系。4.根据权利要求1所述的基于模仿学习的微电网控制策略推荐模型训练方法，其特征在于，所述对n个数据条中的特征做异常值处理包括：取n个数据条中的同一个特征，按照从小到大的顺序排列并组成特征组合P＝(P1,P2,
…

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓锐，吴宁，陈卫东，韩帅，肖静，俞靖一，张凡，黄彦璐，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：