基于预测信息修正的配电网运行优化方法及相关装置
Abstract:
本申请提出一种基于预测信息修正的配电网运行优化方法及相关装置,对多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型进行求解的强化学习算法,采用修正的马尔科夫决策模型,将状态空间划分为受动作空间显式影响的状态张量#imgabs0#和不受策略影响的状态特征#imgabs1#其中,不受策略影响的状态特征#imgabs2#由当前状态以及预测状态信息构成,同时对应设置有外部环境未来变化趋势对当前执行策略的影响评价函数#imgabs3#能够对不可控状态迁移单独处理,并提出了对应的策略补偿奖励结构,且该架构在强化学习驱动的电网优化中具有很强的普适性。另外,本申请将多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型拆分为多个具有相同参数结构的单断面数学模型,简化了求解过程。
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