Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度强化学习的配电网过流保护方法
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Application No.: CN202010018729.7Application Date: 2020-01-08
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Publication No.: CN111130053BPublication Date: 2021-02-19
- Inventor: 李嘉文 , 余涛
- Applicant: 华南理工大学
- Applicant Address: 广东省广州市天河区五山路381号
- Assignee: 华南理工大学
- Current Assignee: 华南理工大学
- Current Assignee Address: 广东省广州市天河区五山路381号
- Agency: 广州市华学知识产权代理有限公司
- Agent 裴磊磊
- Main IPC: H02H1/00
- IPC: H02H1/00 ; H02H3/00 ; G06N3/08 ; G06N3/04

Abstract:
本发明公开了一种基于深度强化学习的配电网过流保护方法,包括步骤:启动保护,判断一周波内电流速断保护是否动作:若电流速断保护未动作,则无需进行定值优化;若电流速断保护动作,则进行定值优化;根据训练完成的MA‑DDPG算法确定最优定值;判断当前电流有效值与最优定值的大小关系:若当前定流有效值大于最优定值,则保护出口动作;若当前电流有效值小于等于最优定值,则判断电流与启动值的大小关系:若电流小于启动值,则保护返回;否则返回判断一周波内电流速断保护是否动作的步骤进行循环。本发明首次将深度强化学习的内容应用于继电保护领域,将人工智能技术与传统继电保护技术相结合提高保护的效率。
Public/Granted literature
- CN111130053A 一种基于深度强化学习的配电网过流保护方法 Public/Granted day:2020-05-08
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