[发明专利]基于深度强化学习的配电网负荷转供方法在审
| 申请号： | 202010974175.8 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112149347A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 张沛;宋秉睿;李家腾;吕晓茜;孟祥飞 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的配电网负荷转供方法。该方法包括：配电网发生故障，开始负荷转供；将配电网的实时状态信息输入到智能体，计算出动作评价向量，基于动作评价向量根据动作策略选取相应的动作；智能体对配电网执行所述动作，对配电网的动作及动作后的状态进行评价,根据约束条件与目标函数计算奖励Reward，根据奖励Reward和结束规则确定Done的值，对智能体进行参数更新；依据结束标志位判断是否结束序列动作。本申请的方法利用深度强化学习来提高配电网的故障应急恢复能力与可靠性，基于深度强化学习的配电网负荷转供算法避免了故障时的大量运算与电网仿真迭代，提高了负荷转供的速度，使配电网具有更高的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 配电网 负荷 方法 | ||
【主权项】：
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