基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及系统

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基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及系统
申请号:CN202411483206
申请日期:2024-10-23
公开号:CN119695928B
公开日期:2025-12-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的多目标调度优化方法,包括以下步骤:获取电力系统各节点的历史电压数据;随机生成电源与负荷扰动,通过潮流计算求解后改变各节点电压值,记录系统各支路电流、总网损及总无功补偿容量;利用蒙特卡洛方法计算各电压节点对支路电流、系统总网损、总无功补偿量的灵敏度向量,赋权相加归一化得到总加权灵敏度向量为各节点的“权”;定义节点“权”与其时序运行电压偏移值相乘为节点加权电压偏移值,全局累加后为系统加权电压偏移值;引入系统加权电压偏移值训练近端策略优化强化学习智能体;由此电力系统电压实时优化控制策略。本发明能有效实现电力系统多目标控制,有利于电力系统安全、可靠、经济运行。
技术关键词
优化控制方法 电压 节点 发电机组 有载调压变压器 断路器 优化控制系统 优化控制模型 电容器 电力系统拓扑结构 蒙特卡洛方法 综合控制目标 分布式电源系统 灵敏度矩阵 调度优化方法 档位 支路