20、智能电网与离心泵：基于模型的高效选择与强化学习应用

智能电网与离心泵：基于模型的高效选择与强化学习应用

1. 智能电网与智能设备概述

电力已经彻底改变了人类社会，电力的生产、传输和分配从一种商品演变成了人类的基本需求。电力通过多种方式产生，如机电、地热、太阳能等，用户通过输电和配电网络获取电力。随着去中心化供电和需求的增加，智能电网的建模和控制方法也在不断发展。

信号处理技术的应用催生了“智能设备”，例如智能电力路由器（IPR）。IPR 受 IP 路由的影响，具备一定的“智能”，能够实现线路切换和负载共享。配备 IPR 的电力配电系统（EPDS - IPR）具有自主服务恢复能力，当出现扰动时，能够通过预编程的规则集控制和重新配置网络，实现生存能力和系统资源的优化利用。

2. 离心泵的高效选择

在离心泵的选择方面，靠近 SBEP 线的泵更接近其自身的最佳效率点（BEP），这意味着这些泵可以有效地应用于相应系统，实现高效选择。这一研究结果对于选择合适的离心泵高效选择策略具有重要意义。

3. 智能电力路由器的建模与分析

3.1 建模方法

将 IPR 建模为概率布尔网络（PBN）是一种有效的方法。PBN 是一种自适应的建模结构，具有自组织和弹性等特性。它由一组具有概率权重的 N - K 网络（布尔网络，BN）组成，每个 N - K 网络代表一个可选的“上下文”。

构建 IPR 的 PBN 模型时，首先确定每个子组件的状态（0 表示开启，1 表示关闭）。对于特定节点，通过执行布尔预测函数来评估设备在 t + 1 时刻的状态。具体操作步骤如下：
1. 构建代表 IPR 的 PBN，确定每个子组件的两种状态。
2.