[发明专利]一种基于深度强化学习调整电力系统潮流的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习调整电力系统潮流的方法及系统，涉及大电网潮流自动调整领域。本发明方法包括：以每个目标断面的待调整有功功率范围作为训练目标的输入信息；对电力系统中可调发电机进行初步筛选；随机获取目标断面m编号及目标断面m的传输功率；基于每个回合的训练目标进一步确定可调发电机的精细筛选策略，并实时补偿有功功率的变化；利用深度强化学习算法生成调整策略；执行调整策略调整电力系统潮流状态，直到将传输功率调整至目标值。本发明可以使电力系统运行方式计算的自动化进行成为可能，具有较大的工程应用价值和推广前景。

主权项

1.一种基于深度强化学习调整电力系统潮流的方法，所述方法包括：获取待调整电力系统目标断面集合，对每个目标断面进行编号，确定每个目标断面的待调整有功功率范围并作为训练目标的输入信息；记录任意一个目标断面m的初始功率为并根据断面m的目标功率边界对电力系统中可调发电机进行初步筛选；随机获取目标断面m编号及目标断面m的传输功率；针对目标断面m的传输功率确定可调发电机的精细筛选策略，并实时补偿有功功率的变化；使用基于Actor‑Critic架构的确定性策略梯度算法，以电力系统潮流的状态、目标断面m编号和目标断面m的传输功率作为输入，以精细筛选后的发电机的调整策略作为输出，并对其中的Actor网络和Critic网络进行训练，训练生成预设调整策略；训练完成后，对预设调整策略的Actor网络输入断面编号值m、目标传输功率值和电力系统潮流状态，由Actor网络映射出潮流状态对应的调整策略，并执行调整策略调整电力系统潮流状态，直到目标断面m的传输功率调整至目标值。