[發(fā)明專利]一種基于深度強化學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)的故障切除方法和系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010181770.6 | 申請日: | 2020-03-16 |
| 公開(公告)號: | CN111478292B | 公開(公告)日: | 2022-10-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王新迎;李健;張東霞;劉威 | 申請(專利權(quán))人: | 中國電力科學(xué)研究院有限公司 |
| 主分類號: | H02H7/26 | 分類號: | H02H7/26 |
| 代理公司: | 北京安博達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11271 | 代理人: | 徐國文 |
| 地址: | 100192 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 深度 強化 學(xué)習(xí) 電力系統(tǒng) 故障 切除 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于深度強化學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)的故障切除方法,其特征在于,所述方法包括:
根據(jù)電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的狀態(tài)信息確定電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的最優(yōu)故障切除動作;
基于電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的最優(yōu)故障切除動作控制電力系統(tǒng)的運行;
所述根據(jù)電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的狀態(tài)信息確定電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的最優(yōu)故障切除動作,包括:
將電力系統(tǒng)當前故障切除時刻的狀態(tài)信息作為故障切除動作生成模型中電力系統(tǒng)的初始狀態(tài)信息;
根據(jù)電力系統(tǒng)的初始狀態(tài)信息,計算故障切除動作生成模型中各迭代過程中電力系統(tǒng)狀態(tài)的Q值;
將具有最大Q值的電力系統(tǒng)狀態(tài)所對應(yīng)的故障切除動作作為電力系統(tǒng)當前故障切除時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)故障切除動作;
所述故障切除動作生成模型是基于電力系統(tǒng)各歷史故障切除時刻的狀態(tài)信息和故障切除動作,利用深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的;
所述故障切除動作生成模型是基于電力系統(tǒng)各歷史故障切除時刻的狀態(tài)信息和故障切除動作,利用深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的,包括:
將獲取的各歷史故障切除時刻電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息代入電力系統(tǒng)分析綜合程序仿真工具中,得到各歷史故障切除時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)所有可能發(fā)生的故障切除動作以及對電力系統(tǒng)執(zhí)行所有可能發(fā)生的故障切除動作之后電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息;
根據(jù)代入電力系統(tǒng)分析綜合程序仿真工具之前的電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息和對電力系統(tǒng)執(zhí)行所有可能發(fā)生的故障切除動作之后電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息構(gòu)建狀態(tài)集;根據(jù)狀態(tài)集中各電力系統(tǒng)狀態(tài)所有可能發(fā)生的故障切除動作構(gòu)建動作集;
基于所述狀態(tài)集、動作集以及利用暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標模型計算得到的暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標值,對深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,得到故障切除動作生成模型。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息包括:電力系統(tǒng)內(nèi)各負荷節(jié)點的狀態(tài)信息和電力系統(tǒng)內(nèi)各發(fā)電節(jié)點的狀態(tài)信息;其中,電力系統(tǒng)內(nèi)各負荷節(jié)點的狀態(tài)信息包括:電力系統(tǒng)內(nèi)各負荷節(jié)點的電壓和功率;電力系統(tǒng)內(nèi)各發(fā)電節(jié)點的狀態(tài)信息包括:電力系統(tǒng)內(nèi)各發(fā)電節(jié)點的電壓、發(fā)電機電磁功率、發(fā)電機機械功率、發(fā)電機無功功率、發(fā)電機轉(zhuǎn)速和發(fā)電機功角。
3.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述歷史故障切除時刻為在電力系統(tǒng)各歷史故障時段內(nèi)等間隔抽取的歷史時刻,并將所述歷史時刻作為歷史故障切除時刻。
4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述狀態(tài)集、動作集以及利用暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標模型計算得到的暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標值,對深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,得到故障切除動作生成模型,包括:
基于第i個歷史故障切除時刻每一次迭代過程中電力系統(tǒng)的當前狀態(tài)信息和與當前狀態(tài)信息對應(yīng)的當前動作,利用暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標模型獲得第i個歷史故障切除時刻每一次迭代過程中電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標值;
基于第i個歷史故障切除時刻每一次迭代過程中電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度指標值,采用Q學(xué)習(xí)算法計算第i個歷史故障切除時刻每一次迭代過程中電力系統(tǒng)狀態(tài)的Q值;
當滿足迭代結(jié)束條件時,選擇Q值最大的電力系統(tǒng)狀態(tài)所對應(yīng)的動作作為第i個歷史故障切除時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)所對應(yīng)的最優(yōu)故障切除動作;
重復(fù)上述全部步驟,直至得到所有歷史故障切除時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)所對應(yīng)的最優(yōu)故障切除動作,則獲得故障切除動作生成模型;
所述每一次迭代過程包括初始迭代過程和非初始迭代過程;
所述初始迭代過程中電力系統(tǒng)的當前狀態(tài)為從所述狀態(tài)集中隨機選取的一個狀態(tài);所述初始迭代過程中與當前狀態(tài)相對應(yīng)的當前動作為在所述動作集中從初始狀態(tài)所有可能發(fā)生的故障切除動作中隨機選取的一個動作;
所述非初始迭代過程中電力系統(tǒng)的當前狀態(tài)為對電力系統(tǒng)執(zhí)行上一次迭代過程中的故障切除動作之后電力系統(tǒng)的狀態(tài);所述非初始迭代過程中電力系統(tǒng)的當前動作為根據(jù)當前狀態(tài)在所述動作集中從當前狀態(tài)所有可能發(fā)生的故障切除動作中隨機選取的一個動作。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國電力科學(xué)研究院有限公司,未經(jīng)中國電力科學(xué)研究院有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010181770.6/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 根據(jù)用戶學(xué)習(xí)效果動態(tài)變化下載學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)及方法
- 用于智能個人化學(xué)習(xí)服務(wù)的方法
- 漸進式學(xué)習(xí)管理方法及漸進式學(xué)習(xí)系統(tǒng)
- 輔助學(xué)習(xí)的方法及裝置
- 基于人工智能的課程推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)
- 基于強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)移動學(xué)習(xí)路徑生成方法
- 一種線上視頻學(xué)習(xí)系統(tǒng)
- 一種基于校園大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法、裝置及設(shè)備
- 一種學(xué)習(xí)方案推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)
- 游戲?qū)W習(xí)效果評測方法及系統(tǒng)





