【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于超大规模电力发电的优化、新能源、人工智能和大模型领域,涉及一种超大规模多区域互联电力系统经济调度的优化方法,适用于电力系统中的电网能量调度。
技术介绍
1、传统的经济调度模型基本都采用集中式能量调度方法,能量管理中心获取整个系统所有运行设备的所有必要信息,根据需要发电量的数值,对整个系统的信息进行分析和处理,将优化求解后的信息以发电指令的形式反馈到系统的各单元中,此方法存在鲁棒性差、可拓展性不足、速度慢和私密性差的问题。
2、随着系统规模不断增大以及系统复杂度不断提高,分布式能量调度方法越来越受到关注,分布式能量调度方法将每个发电机视为一个独立的智能体,每个智能体只与相邻的智能体交换信息,各个智能体之间通过频繁的信息交换来共同实现系统的求解,分布式能量调度方法虽然能保证隐私性和鲁棒性,但是当规模大到一定程度时,分布式能量调度方法的计算速度会显著降低。
技术实现思路
1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种超大规模多区域互联电力系统经济调度的transforme
...【技术保护点】
1.一种超大规模多区域互联电力系统经济调度的Transformer一致性优化方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的超大规模多区域互联电力系统经济调度的Transformer一致性优化方法,其特征在于,所述省级Transformer模型和所述市级Transformer模型为相同结构,即包括:嵌入层、编码器和解码器;其中,所述编码器包括多个编码器层,每个编码器层包括多头自注意力机制和前馈神经网络;所述解码器包括多个解码器层,每个解码器层包括多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络;所述多头自注意力机制包括多个并行的注意力头,
...【技术特征摘要】
1.一种超大规模多区域互联电力系统经济调度的transformer一致性优化方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的超大规模多区域互联电力系统经济调度的transformer一致性优化方法,其特征在于,所述省级transformer模型和所述市级transformer模型为相同结构,即包括:嵌入层、编码器和解码器;其中,所述编码器包括多个编码器层,每个编码器层包括多头自注意力机制和前馈神经网络;所述解码器包括多个解码器层,每个解码器层包括多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络;所述多头自注意力机制包括多个并行的注意力头,每个注意力头通过查询矩阵、键矩阵和值矩阵对输入进行线性变换,并计算注意力权重;所述编码器-解码器注意力机制允许解码器关...
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