一种基于强化学习的自适应集中器配置方法和系统技术方案

技术编号:45649827 阅读:7 留言:0更新日期:2025-06-27 18:53
本发明专利技术公开了电力技术领域一种基于强化学习的自适应集中器配置方法和系统,所述方法包括:集中器通过主控中心获取配置指令,确定电表终端的优先级类别;基于强化学习模块的策略网络,根据电表终端的优先级类别及其当前状态生成初始配置动作,将配置动作对应的参数应用至集中器和电表终端;基于电表终端性能指标的历史表现和实时数据对配置结果进行评估,利用强化学习模块生成优化配置动作,调整相关电表终端的配置参数;结合历史数据和实时反馈训练强化学习模块,不断更新策略网络以优化未来配置动作的生成。本发明专利技术通过强化学习模块的自适应配置方法,能够智能优化电表终端配置,提高系统灵活性、资源利用率和故障应对能力。

【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应集中器配置方法和系本文档来自技高网...

【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,所述强化学习模块定义了状...

【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:

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