一种鲁棒强化学习的配网潮流优化方法及计算机可读介质

    公开(公告)号:CN116565876A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310427523.3

    申请日:2023-04-20

    申请人: 武汉大学

    摘要: 本发明公开了涉及一种鲁棒强化学习的配网潮流优化方法及计算机可读介质。本发明选择多节点配电网模型中多个节点作为火力发电、分布式发电、分布式储能、负荷节点。获取多个时刻每个节点的有、无功出力和最大有、无功出力,分布式储能节点的荷电状态;构建配电网的各约束条件,包括节点有功平衡、支路有、无功潮流、发电单元有、无功、分布式储能单元荷电状态和负荷单元有功约束。优化目标为最小化配电网的综合损耗;构建配电网潮流优化主智能体和攻击型智能体的状态、动作、奖励、惩罚集合;通过TA‑Lag‑TRPO算法求解主智能体和攻击型智能体的零和博弈鲁棒强化学习模型。本发明可解决配电网鲁棒性增强的潮流优化问题,提升配电网潮流优化过程中的安全性和抗干扰能力。

    基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统

    公开(公告)号:CN116260143A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310099843.0

    申请日:2023-02-06

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: H02J3/06 H02J3/46

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统,该方法包括:建立Distflow潮流优化约束模型,确定近似动态规划的强化学习算法;获取分布式发电单元的历史出力数据,并建立分布式发电单元输出功率波动及转化模型;确定配电网络拓扑结构,获取分布式发电单元有功出力数据、配电网可控分段开关、联络开关状况信息和Distflow潮流优化约束模型计算结果信息,以及根据分布式发电单元输出功率波动及转化模型、配电网络拓扑结构和获取的各信息建立MDP模型;采用强化学习算法求解MDP模型,并实时输出配电网开关自动控制最优策略。本发明可解决配电网络中分布式发电单元工作波动、失效、故障问题,改善配电系统的供电可靠性,提高配电系统的投资效益。