文档名：基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法
摘要：针对高比例新能源接入的配电网故障恢复问题,提出一种基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法.首先,以故障损失最小为恢复目标、配电网安全运行要求为约束条件,构造主动配电网的故障恢复模型;其次,建立用于故障恢复的强化学习环境,根据状态空间和动作空间特点,提出一种混合强化学习方法,该方法使用竞争架构双深度Q网络算法处理离散动作空间,进行开关动作;然后,使用深度确定性策略梯度算法处理连续动作空间,调节电源出力;最后,通过IEEE33节点系统仿真实验验证所提方法的可行性和优越性.
Abstract：Inresponsetothefaultrecoveryproblemofdistributionnetworkwithhigh-proportionnewenergyconnec-tion,afaultrecoverymethodforactivedistributionnetworkbasedonhybridreinforcementlearningisproposed.First,afaultrecoverymodelofactivedistributionnetworkisconstructedwithminimizingthefaultlossesasitsrecoveryobjec-tiveandthesafeoperationrequirementsofdistributionnetworkasconstraints.Second,areinforcementlearningenvi-ronmentforfaultrecoveryisestablished,andahybridreinforcementlearningmethodisputforwardbasedonthechar-acteristicsofstateandactionspaces.ThismethodusesaduelingdoubledeepQnetwork(D3QN)algorithmtohandlethediscreteactionspaceandperformswitchactions.Inaddition,itusesadeepdeterministicpolicygradient(DDPG)algorithmtohandlethecontinuousactionspaceandadjustthepoweroutput.Finally,asimulationexperimentiscarriedoutonanIEEE33-nodesystem,andtheresultsverifythefeasibilityandsuperiorityoftheproposedmethod.
作者：徐岩 陈嘉岳 马天祥 Author：XUYan CHENJiayue MATianxiang
作者单位：华北电力大学电气与电子工程学院,保定071003国网河北省电力有限公司电力科学研究院,石家庄050021
刊名：电力系统及其自动化学报
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2024, 36(4)
分类号：TM73
关键词：主动配电网 故障恢复 混合强化学习 状态空间 动作空间
Keywords：activedistributionnetwork faultrecovery hybridreinforcementlearning statespace actionspace
机标分类号：TP18TM715TP301.6
在线出版日期：2024年5月10日
基金项目：国家电网有限公司科技项目基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2024, 36(4)徐岩 陈嘉岳 马天祥针对高比例新能源接入的配电网故障恢复问题,提出一种基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法.首先,以故障损失最小为恢复目标、配电网安全运行要求为约束条件,构造主动配电网的故障恢复模型;其次,建立用于故障恢复的...参考文献和引证文献
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基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法 Fault Recovery Method for Active Distribution Network Based on Hybrid Reinforcement Learning
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