电力工业论文_基于深度强化学习的主动配电网高_电力系统装备杂志社投稿

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电力工业论文_基于深度强化学习的主动配电网高

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文章摘要:随着全球极端天气事件频发，电力系统在极端自然灾害下恢复力的研究日益受到关注。本文提出基于深度强化学习的高恢复力决策方法，将极端灾害下配电网运行状态和线路故障状态作为观测状态集合，自学习智能体Agent在当前环境观测状态下寻求可行的决策策略进行动作，定义自学习Agent的回报函数以进行动作评价；采用观测状态数据，开展基于竞争深度Q网络（dueling deep Q network，DDQN）的深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）训练，智能体Agent通过试错学习方式选择动作，试错经验在估值函数Q矩阵中存储，实现状态到主动配电网实时故障恢复策略的非线性映射；最后结合改进的IEEE 33节点算例，基于蒙特卡罗法仿真随机故障场景，对所提出方法生成的故障恢复随机优化决策进行分析。结果表明：通过主动配电网的分布式电源、联络开关和可中断负荷的协调优化控制，可以有效提升极端灾害下供电能力。

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论文分类号:TP18;TM727