一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法

    公开(公告)号:CN119849797A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411811370.3

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明提出了一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法,包括步骤通过获取电网原始拓扑文件生成甘特图,并确立强化学习的状态判断规则和目标函数;整合下属单位检修计划至甘特图,形成初始检修计划;利用Matlab内置潮流求解器计算初始潮流合集,评估电网运行状态;在智能体训练过程中,采用epsilon‑greedy方法选取检修动作,更新甘特图和拓扑文件,并通过贝尔曼方程更新Q值,以优化检修计划;训练完成后输出最终停电检修计划的甘特图。本发明将电网调度问题抽象为Q学习问题,通过合理约束和目标函数,利用Q学习算法优化停电调度,减轻调度人员工作强度,降低人才培养成本,提高调度效率和可靠性,解决电网调度关键技术难题。

    一种区域电网调度优化系统、方法及存储介质

    公开(公告)号:CN118646012A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202411097826.4

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 一种区域电网调度优化系统、方法及存储介质,属于电力系统技术领域,用于有功实时电力调度辅助决策,解决如何提升源荷不确定性场景下区域电网实时调度策略计算效率,从而提升决策合理性的问题;系统包括协同运行的基本动作生成模块、调制动作生成模块以及样本生成与扩增模块;方法包括:建立含电网拓扑信息、机组物理参数、调度目标、发电计划及调度数据、新能源出力及负荷预测信息在内的电网调度模型;定义调度策略至少包含下一调度时段的机组出力;采用辅助决策对调度策略进行求解,提升了计算效率,实现了源荷不确定性场景下区域电网实时调度策略的有效性及对较长时间尺度发电计划的合理响应,提升了决策的合理性。

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