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[發(fā)明專利]一種電網(wǎng)無功電壓控制模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010413883.4 申請(qǐng)日: 2020-05-15
公開(公告)號(hào): CN111666713B 公開(公告)日: 2022-07-08
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 吳文傳;劉昊天;孫宏斌;王彬;郭慶來;夏天 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 清華大學(xué)
主分類號(hào): G06F30/27 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G09B9/00;G06Q50/06
代理公司: 北京知聯(lián)天下知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11594 代理人: 張陸軍
地址: 100084*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 電網(wǎng) 無功 電壓 控制 模型 訓(xùn)練 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種電網(wǎng)無功電壓控制模型訓(xùn)練方法,其特征在于,所述方法包括:

建立電網(wǎng)仿真模型;

根據(jù)電網(wǎng)無功電壓控制目標(biāo),建立無功電壓優(yōu)化模型;

結(jié)合電網(wǎng)仿真模型和無功電壓優(yōu)化模型,搭建基于對(duì)抗馬爾科夫決策過程的交互訓(xùn)練環(huán)境;

通過聯(lián)合對(duì)抗訓(xùn)練算法訓(xùn)練電網(wǎng)無功電壓控制模型;

將訓(xùn)練后的電網(wǎng)無功電壓控制模型遷移到在線系統(tǒng);

所述搭建基于對(duì)抗馬爾科夫決策過程的交互訓(xùn)練環(huán)境,具體包括以下步驟:

A1、構(gòu)建對(duì)抗馬爾科夫決策過程狀態(tài)變量,表達(dá)式如下:

s=(P,Q,V,t)

其中,P,Q分別為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)有功功率、無功功率注入向量,V為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓向量,t為訓(xùn)練中的時(shí)間變量;

A2、構(gòu)建回饋?zhàn)兞浚磉_(dá)式如下:

其中,CV為電壓抑制系數(shù),ReLU為非線性函數(shù),定義為ReLU(x)=max(0,x),Pi(t)為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i有功功率注入,Vi(t)為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i電壓,為設(shè)定的電壓最大值,V為設(shè)定的電壓最小值;

A3、構(gòu)建無功電壓控制模型動(dòng)作變量ap,表達(dá)式如下:

ap=(QG,QC)

其中,QG,QC均為無功功率出力向量;

A4、構(gòu)建對(duì)抗模型動(dòng)作變量ao,表達(dá)式如下:

ao=(G,B)

其中,G,B分別為所有線路電導(dǎo)和電納組成的向量;

所述通過聯(lián)合對(duì)抗訓(xùn)練算法訓(xùn)練電網(wǎng)無功電壓控制模型,具體包括以下步驟:

B1、定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù),表達(dá)式如下:

其中,γ為折合系數(shù),αpo分別無功電壓控制模型和對(duì)抗模型的最大熵乘子,πp為無功電壓控制模型策略,πo為對(duì)抗模型策略,πp(·|st),πo(·|st)分別無功電壓控制模型策略函數(shù)和對(duì)抗模型策略函數(shù),定義為狀態(tài)st下的動(dòng)作概率分布,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合,H為熵函數(shù);

B2、通過再參數(shù)化方法,轉(zhuǎn)換無功電壓控制模型策略函數(shù)和對(duì)抗模型策略函數(shù)的形式,表達(dá)式分別如下:

其中,θ為無功電壓控制模型策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù),ω為對(duì)抗模型策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù),μθ(s)和σθ(s)分別為無功電壓控制模型的均值和方差函數(shù),μω(s)和σω(s)分別為對(duì)抗模型的均值和方差函數(shù),N(0,I)為標(biāo)準(zhǔn)高斯分布函數(shù),ξpo分別無功電壓控制模型和對(duì)抗模型的隨機(jī)變量,s為對(duì)抗馬爾科夫決策過程狀態(tài)變量;

B3、定義聯(lián)合對(duì)抗值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)式如下:

其中,s'為t+1時(shí)刻的對(duì)抗馬爾科夫決策過程狀態(tài)變量,a'p,a'o分別為t+1時(shí)刻的無功電壓控制模型和對(duì)抗模型的動(dòng)作變量,πp(a'p|s'),πo(a'o|s')分別為t+1時(shí)刻的無功電壓控制模型動(dòng)作概率值和對(duì)抗模型動(dòng)作概率值,s為對(duì)抗馬爾科夫決策過程狀態(tài)變量,ap、ao分別為無功電壓控制模型和對(duì)抗模型的動(dòng)作變量;

計(jì)算聯(lián)合對(duì)抗值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)值,如下:

其中,分別為t+1時(shí)刻的無功電壓控制模型和對(duì)抗模型的預(yù)估動(dòng)作變量,r為回饋?zhàn)兞浚?/p>

采用下式對(duì)聯(lián)合對(duì)抗值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練:

其中,φ為參數(shù),πp(·|s'),πo(·|s')分別為t+1時(shí)刻的無功電壓控制模型策略函數(shù)和對(duì)抗模型策略函數(shù);

B4、訓(xùn)練無功電壓控制模型策略網(wǎng)絡(luò),表達(dá)式如下:

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