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多变量物理信息卷积自编码器用于高分布式能源资源渗透率电力分配系统中的异常检测
本文提出了一种多变量物理信息卷积自编码器（PIConvAE）模型，用于检测具有不平衡配置和高分布式能源资源渗透的电力配电系统中的网络异常。该模型通过定制的损失函数将物理规律嵌入到自编码器的训练过程中，通过对 IEEE 123-bus 系统和
PDFa month ago
CityLearn v2：面向能源灵活、韧性、以居民为中心和低碳的电网互动社区管理
通过扩展 CityLearn v1 并利用美国建筑库数据集中的终端使用负荷剖面，CityLearn v2 提供了一个模拟环境，用于创建具有弹性的多主体分布式能源系统和具有动态住户反馈的客观控制的虚拟网格互动社区。本研究详细介绍了 v2 环境
PDF2 months ago
能源网络的多智能体强化学习：计算挑战、进展与开放问题
电网架构和功能的快速变化以及可再生能源和分布式能源资源的不断增长导致了各种技术和管理挑战。本调研报告探讨了多智能体强化学习（MARL）如何支持能源网络的去中心化和脱碳，并缓解相关的挑战。通过指定管理能源网络中的关键计算挑战，回顾最新的研究进
PDF2 months ago
分布式能源资源的分散协调通过本地能源市场和深度强化学习
该研究通过训练一组深度强化学习智能体来自动化参与 ALEX 社区能源市场，揭示了账单减少与减少净负荷变动之间的明确关联。在使用开源数据集评估净负荷变动的影响时，代理与多个基准进行了比较，显示出有前景的性能水平，接近近似最优动态规划基准。
PDF3 months ago
深度强化学习在负荷、光伏发电和能源价格不确定性下的社区储能调度
本文介绍了一种基于软演员 - 评论家算法的深度增强学习策略，以调度社区电池系统，解决分布式能源资源整合、峰值负荷调控和能源价格波动问题。通过比较不同增强学习算法，结果表明软演员 - 评论家算法在社区电池调度中表现最佳。
PDF7 months ago
机器学习注入的分布式优化用于协调虚拟电厂资产
通过采用多智能体协调、神经网络近似优化及简化后处理等技术，本文提出了一种名为 LOOP-MAC 的多智能体协调方法，用于分布式能源资源的虚拟电厂协调，实验证明该方法在加速优化迭代和减少收敛时间方面更优于传统的集中式和分布式优化方法。
PDF8 months ago
DeepOPF-U: 一个统一的深度神经网络用于解决多网络中的交流最优功率流问题
提出了 DeepOPF-U 模型，利用统一的深度神经网络来解决不同拓扑结构和日益增长的分布式能源资源条件下的交流最优潮流问题，通过弹性输入和输出层，处理不同网络中具有不同长度的负荷和最优潮流解向量。通过对 IEEE 57/118/300 总
PDF9 months ago
虚拟电力厂下基于不确定性的实时能量调度的随机在线预测优化框架
提出了一个实时的、具有不确定性感知的能源调度框架，由深度学习预测和随机优化等关键要素组成，旨在解决分布式能源资源聚合对电力系统带来的不确定性问题，实现最优和鲁棒的调度解决方案，并在智能建筑能源管理领域进行了全面实验证明。
PDF10 months ago
一种新型的多智能体灵活性聚合框架
本文提出了一种新的分布式能源聚合框架，其中包括多智能体架构和各种机制，用于有效管理和高效整合 Smart Grid 中的分布式能源，特别是当使用 CRPS 评分规则作为选择机制时，在与传统商业聚合器比较时，我们的框架导致参与者的平均支付增加
PDFa year ago
智能电网中基于值得信赖的人工智能框架的主动检测和风险解释的网络攻击
本研究针对分布式能源资源在智能电网中所带来的网络安全威胁，提出了基于 Shapley 值解释和 Ward 最小方差公式动态量化分析攻击风险，实现可靠、公平、透明、可重现、有责任的可信人工智能机制，在最新数据集上验证了该机制的有效性。
PDFa year ago
负载聚合中的可预测性与公平性（带死区）
该文章提出使用 Filippov 不变量度量交流模型中的损失和控制器死区对可预测性和公平性的影响。
PDFa year ago
基于主动学习的配电系统 hosting capacity 分析方法
本研究提出了一种数据驱动的托管容量分析（HCA）框架，并引入了 HCA 中的主动学习，以有效探索情景；发现 HCA 及其解释受到社会经济行为等两个因素的显著影响。
PDFa year ago
深度强化学习微电网优化策略考虑优先级灵活需求
在考虑微电网整体环境运营的基础上，本研究针对集中控制的问题，优先考虑各组件响应优先级，利用异步优势演员批评方法模拟优化模型实现多分布式电源的弱耦合调度和灵活负荷供给，保证供电可靠性的同时节约成本。
PDF2 years ago
基于深度强化学习的 TSO-DSO 协同拥堵管理下抗 N-1 攻击的高压电网灵活性估计
本文提出了一个利用多阶段深度强化学习方法来估计 P Q 灵活性 (PQ area) 在 TSO-DSO 接口，以协调高压网格中的分布式能源资源 (DERs) 以提供灵活性以缓解线路拥堵可能性。估计过程中考虑确定性因素和实际网格规划操作需要的
PDF2 years ago
基于前景理论的 Q 学习动态定价自动化 P2P 能源交易
本文设计了一个自动化的 P2P 能源市场，通过应用展望理论模型用户客观感受和制定优化框架来最大化买家感知和满足需求与生产的匹配。提出基于微分进化的算法来交易能源，同时引入一种名为 PQR 的风险敏感 Q 学习算法来为卖家学习最优价格。实验结
PDF2 years ago
基于图论的可解释的仪表 - 变压器映射识别
该论文提出了一种利用谱嵌入方法来解决分布式能源资源对配电网中变压器过载的问题，通过使用电压基拉普拉斯矩阵的前 k 小的特征值辨别电表和母变压器之间的映射关系，该方法通过 IEEE 测试系统和真实饲养器的数字模拟实验证明了其可行性。
PDF2 years ago