公开(公告)号：CN112507614A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011389571.0

申请日：2020-12-01

Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局

Inventor： 潘斌 ,  陈旗展 ,  徐宝军 ,  李宾 ,  方嵩 ,  余俊杰 ,  阮志杰 ,  张法忠 ,  贺怡 ,  刘国民

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种分布式电源高渗透率地区电网综合优化方法，包括以下步骤：S1：以最小化发电成本为目标，根据系统运行的安全约束，建立输电网综合优化的数学模型；S2：使用马尔科夫过程对输电网综合优化的决策过程进行建模，并定义相应的状态空间、动作空间和奖励函数；S3：使用神经网络拟合价值函数，采用参数冻结、经验回放和渐进贪婪方法进行训练，并初始化神经网络参数和控制参数；S4：在本地进行仿真训练，得到训练后的评估值网络；S5：利用训练后的评估值网络，进行在线运行控制。本发明通过高效的深度强化学习算法，在与仿真模型的交互中学习最优控制策略，缩短在线决策时间，快速获得电网综合优化方案。

公开(公告)号：CN112507614B

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202011389571.0

申请日：2020-12-01

Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局

Inventor： 潘斌 ,  陈旗展 ,  徐宝军 ,  李宾 ,  方嵩 ,  余俊杰 ,  阮志杰 ,  张法忠 ,  贺怡 ,  刘国民

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种分布式电源高渗透率地区电网综合优化方法，包括以下步骤：S1：以最小化发电成本为目标，根据系统运行的安全约束，建立输电网综合优化的数学模型；S2：使用马尔科夫过程对输电网综合优化的决策过程进行建模，并定义相应的状态空间、动作空间和奖励函数；S3：使用神经网络拟合价值函数，采用参数冻结、经验回放和渐进贪婪方法进行训练，并初始化神经网络参数和控制参数；S4：在本地进行仿真训练，得到训练后的评估值网络；S5：利用训练后的评估值网络，进行在线运行控制。本发明通过高效的深度强化学习算法，在与仿真模型的交互中学习最优控制策略，缩短在线决策时间，快速获得电网综合优化方案。