一种基于强化学习的配电网重构优化方法

    公开(公告)号:CN116562417A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310204776.4

    申请日:2023-03-06

    Inventor: 周丹 王庆华

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的配电网重构优化方法,本发明所提模型的训练阶段采用深度精神网络的前向传播来预测Q值,使用贪婪算法来选择动作,当动作通过训练环境后深度强化学习代理根据其表现获得奖励(或惩罚),目标Q值根据奖励计算得到,采用均方误差作为损失函数,将错误反向传播以更新DNN的权重,最后使用训练好的DRL代理找到最优配电网结构。本发明基于Q学习的模型用于提高配电网系统的可靠性。DNR可以通过本发明所提模型优化现有资源通过改变分段和联络开关的状态优化重构配电网络的配置,保证配电网的供电可靠性。

    一种含软开关的多目标优化的配电网重构方法

    公开(公告)号:CN116826708A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310632460.5

    申请日:2023-05-30

    Inventor: 周丹 王庆华

    Abstract: 本发明公开了一种含软开关的多目标优化的配电网重构方法,包括:初始化配电网种群;设定模型目标函数,将软开关有功功率和软开关无功功率调节范围、视在功率范围、母线电压范围、线路容量范围作为模型的优化范围,确定有功功率损耗最小和母线电压幅值最小作为优化目标,确定软开关的有功功率和无功功率作为模型优化的决策变量,作为约束条件;将约束条件对NSGA‑II模型进行模型训练,训练完成后得到配电网优化模型;采用配电网模型确定配电网中软开关的有功功率和无功功率参数,根据软开关有功功率和无功功率参数对配电网进行调节,用于提高配电网系统的稳定性。

    一种基于遗传算法的多目标优化的配电网重构方法

    公开(公告)号:CN116565853A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310584839.3

    申请日:2023-05-23

    Inventor: 周丹 王庆华

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的多目标优化的配电网重构方法,本发明建立了包含新能源(光伏)和电动汽车的配电网重构(DNR)模型,提出将联络线开关的位置以及新能源(光伏)和电动汽车的无功功率调节范围作为决策变量,将多目标进化算法应用于该DNR模型,并考虑将线路损耗和电压偏差作为优化目标。DNR可以通过本文所提模型优化现有资源通过改变分段和联络开关的状态优化重构配电网络的配置,保证配电网的供电可靠性。

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