(19)国家知识产权局
(12)发明 专利
(10)授权公告 号
(45)授权公告日
(21)申请 号 202211017105.9
(22)申请日 2022.08.24
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号 CN 115099115 A
(43)申请公布日 2022.09.23
(73)专利权人 国网江西省电力有限公司电力科
学研究院
地址 330096 江西省南昌市青山湖区民营
科技园民强路8 8号
专利权人 国家电网有限公司
(72)发明人 伍发元 汤锦慧 钱志永 代小敏
毛梦婷 罗益辰
(74)专利代理 机构 南昌丰择知识产权代理事务
所(普通合伙) 36137
专利代理师 吴称生
(51)Int.Cl.
H04L 43/022(2022.01)
G06F 30/23(2020.01)
G06F 30/27(2020.01)G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
H01F 27/08(2006.01)
H01F 27/33(2006.01)
G06F 119/10(2020.01)
(56)对比文件
CN 112347705 A,2021.02.09
CN 113109794 A,2021.07.13
CN 114091538 A,202 2.02.25
CN 111209958 A,2020.0 5.29
CN 106873359 A,2017.0 6.20
CN 114297335 A,2022.04.08
CN 114116061 A,202 2.03.01
WO 02059497 A2,2002.08.01
CN 113221413 A,2021.08.0 6
李斌等.小 波神经网络阈值自学习在信号去
噪中的应用. 《中国测试技 术》 .2006,(第02期),
(续)
审查员 李华
(54)发明名称
一种户内变电站通风降噪深度强化学习设
计方法
(57)摘要
本发明属于变电站 通风系统设计技术领域,
公开了一种户内变电站通风降噪深度强化学习
设计方法, 基于有限元仿真软件建立户内变电站
的温度场、 空气流场和噪声场的仿真模型; 利用
仿真模型对不同进风口设计参数组合的通风降
噪效果进行仿真计算得到样本数据集; 基于获得
的样本数据集对 卷积神经网络进行学习训练, 构
造出户内变电站监测点处温度预测模型和噪声
预测模型; 在户内变电站噪声满足约束前提下,
以户内变电站监测点平均温度最低为目标, 构建
进风口参数优化模型并采用基于最大熵的SA C深
度强化算法求解, 实现对变电站进风口参数的优
化设计。 本发 明可利用温度预测模 型和噪声预测模型和SAC深度强化算法对进风口参数优化设
计。
[转续页]
权利要求书3页 说明书8页 附图3页
CN 115099115 B
2022.12.30
CN 115099115 B
(56)对比文件
徐强, 吴望冰, 毛西吟, 吴妃, 曾添.城市变电站中变压器噪声的来源、 检测方法及降噪措施.
《自动化应用》 .202 2,(第2期),2/2 页
2[接上页]
CN 115099115 B1.一种户内变电站通 风降噪深度强化学习设计方法, 其特 征是, 步骤如下:
S1: 基于有限元仿真软件建立户内变电站的温度场、 空气流场和噪声场的仿真模型;
S2: 利用仿真模型对不同进风口设计参数组合的通风降噪效果进行仿真计算, 得到样
本数据集;
S3: 基于获得的样本数据集对卷积神经网络进行学习训练, 构造出户内变电站监测点
处温度预测模型和噪声预测模型; 以温度预测模型和噪声 预测模型表述进风口设计参数与
监测点温度和噪声之间的映射关系;
温度预测模型如下:
(1)
(2)
噪声预测模型如下:
(3)
式中:Xin、Zin分别为进风口左下角X轴坐标、 Z轴坐标; Lin、Hin分别为进风口宽度和高度;
T1、T2、T3、T4、T5分别为变压器表面第1、 2、 3、 4、 5个监测点处 的温度,Taverage为基于温度 预测
模型所得的变压器表面 预测平均温度; Nin为基于噪声预测模型所得的进风口噪声监测点处
的预测A声压级;
表示温度预测神经网络模型;
表示噪声预测神经网络
模型;
S4: 基于温度预测模型和噪声预测模型, 在户内变电站噪声满足约束前提下, 以户内变
电站监测点平均温度最低为目标, 构建进风口参数优化模型如下:
(4)
(5)
(6)
式中
、
、
、
和
、
、
、
分别为Xin、Zin、Lin、Hin的取值范围
上下限;
为进风口监测点处的最大允许A声压级;
S5: 采用基于最大熵的SAC深度强化算法对进风口参数优化模型进行求解, 实现对变
电站进风口参数的优化设计。
2.根据权利要求1所述的一种户内变电站通风降噪深度强化学习设计方法, 其特征是,
步骤S1中建立户内变电站的温度场、 空气流场和噪声场的仿真模型的过程如下:
首先建立户内变电站温度场、 空气流场的仿真模型: 在Design Modeler软件中建立户权 利 要 求 书 1/3 页
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CN 115099115 B
3
专利 一种户内变电站通风降噪深度强化学习设计方法
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