【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于强化学习的自适应集中器配置方法和系统,属于电力。
技术介绍
1、集中器是智能电网中的核心设备,承担着数据采集、传输以及系统控制的重要功能。传统集中器的配置方法采用静态预设参数,在面对电网负荷波动、数据采集需求变化以及网络连接状况不稳定等复杂条件时,往往难以及时响应,从而导致数据采集延迟、网络拥塞和系统能耗增加等问题,影响系统的整体性能和稳定性。
2、因此,如何实现集中器的自适应配置,动态地根据实际网络状况和采集需求优化配置,是一个亟待解决的问题。当前的集中器配置方法多依赖于基于经验规则的动态调整策略。然而,这些策略通常仅限于简单的规则推断,缺乏对数据深层次关系的挖掘,无法实现精细化、实时的动态优化。此外,在面对复杂多变的电网环境时,这些方法难以有效应对多种场景下的动态需求。另一方面,现有方法在资源分配和能耗控制上往往缺乏整体性考虑,难以在系统性能和能耗之间取得有效平衡。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种基于强化学习的自适
...【技术保护点】
1.一种基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,所述集中器持续监测电表终端的身份信息和当前状态,当电表终端的身份信息或者当前状态发生变化时,动态调整电表终端的优先级类别。
3.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,还包括:
4.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,调整相关电表终端的配置参数,包括:
5.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,所述集中器持续监测电表终端的身份信息和当前状态,当电表终端的身份信息或者当前状态发生变化时,动态调整电表终端的优先级类别。
3.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,还包括:
4.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,调整相关电表终端的配置参数,包括:
5.根据权利要求1所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,所述强化学习模块定义了状态空间、动作空间和奖励函数,其中状态空间包括网络环境参数、集中器性能指标和电表终端的运行状态,动作空间包括配置参数调整选项,奖励函数根据配置动作的效果定义。
6.根据权利要求5所述的基于强化学习的自适应集中器配置方法,其特征在于,基于电表终端性能指标的历史表现和实时...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴甲,祝永晋,厉文婕,王云峰,于怡,李剑,孔峥,于广荣,丁毅,陈辉,龙玲莉,杨颖,
申请(专利权)人:江苏方天电力技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。