基于强化学习理论的静态电压稳定裕度评估

被引：36

作者：

李京 ^{[1
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刘道伟 ^{[2
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安军 ^{[1
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李宗翰 ^{[2
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杨红英 ^{[2
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赵高尚 ^{[2
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杨少波 ^{[1
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郑恒峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北电力大学电气工程学院

[2] 中国电力科学研究院有限公司

来源：

中国电机工程学报 | 2020年 / 40卷 / 16期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

静态电压稳定; 裕度评估; 强化学习; 知识萃取; 智能体;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

针对电力系统静态电压稳定评估问题,提出一种基于强化学习理论的单智能体稳定裕度评估方法。首先,从静态电压稳定评估的基本问题出发,形式化定义裕度指标为系统运行点至稳定边界的最短距离;其次,以强化学习为切入视角,在其理论框架下完成了稳定裕度评估各要素的系统性建模,进而构造了具备边界点探测能力的智能体,通过该智能体在复杂高维参数空间所习得动作决策轨迹信息,可以实现对稳定裕度的有效评估,并且经该轨迹信息萃取所得知识,可为运行调度人员提供电网辅助运行依据;最后,经仿真算例验证了所提方法有效性,具有一定的工程应用价值。

引用

页码：5136 / 5148

页数：13

共 27 条

[1]

基于幂级数展开的电力系统戴维南等值参数跟踪算法 [J].