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题名一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法
被引量：3
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作者
王申
李文臣
贾培浩
黄彦浩
章姝俊
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机构
北京九章云极科技有限公司
中国电力科学研究院有限公司
国网浙江省电力有限公司
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出处
《电子设计工程》
2022年第16期46-50,共5页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5100-202055003A-0-0-00)。
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文摘
针对传统潮流计算难以满足日趋复杂的电网架构,且计算收敛效果不佳等问题,提出了一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法。详细论述了电网传统潮流计算的方法及计算不收敛的影响因素,利用融合深度学习与深度双Q网络(DDQN)自动调节网络参数,使潮流计算趋于收敛。最终根据收敛后的潮流值分析电网运行状态,并采取转移负荷等措施完成电网调度,保证系统稳定运行。基于PSASP平台对所提方法进行实验论证,结果表明DDQN具有较好的收敛特性,且当系统配置理想时,仅有3%的潮流计算不收敛。同时,经过优化后的电网潮流,轻载变压器由12%上升至19%,部分变电站改由双回路供电,使电网更加稳定可靠。
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关键词
电网潮流分析
深度学习
深度双Q网络
计算收敛
电网调度
传统潮流计算
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Keywords
power flow analysis
deep learning
deep double Q network
calculation convergence
power grid dispatching
traditional power flow calculation
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
TM743
[电子电信—信息与通信工程]
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