一种基于强化学习的配电网故障场景定值校验方法

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一种基于强化学习的配电网故障场景定值校验方法
申请号:CN202510954484
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120930983A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及配电网保护技术领域,公开了一种基于强化学习的配电网故障场景定值校验方法,包括:构建分层多智能体校验系统;构建分层多智能体校验系统,高层智能体进行故障态势感知并分解全局定值校验目标,将子任务分配给低层智能体执行,通过协同优化实现任务分配和执行;分布式光伏大量接入配电网后,配电网故障场景的复杂性和不确定性增强,故障类型包括两相短路、两相接地短路和三相短路,不同故障位置下的保护行为差异明显,改变了故障特征,产生助增和外汲作用,导致过流保护范围变化、保护失配、越级跳闸及误动,进而扩大停电范围;针对复杂故障场景,本发明采用分层多智能体架构,通过高层协调和底层协商,实现高效的任务分配和执行。
技术关键词
定值校验方法 配电网故障 强化学习模型 任务分配模型 校验系统 配电网保护技术 资源共享协议 合同网协议 电网拓扑结构 分析配电网 长短期记忆网络 分层 接入配电网 定值参数 深度Q网络 分布式光伏 越级跳闸 故障场景 故障特征