基本信息:
- 专利标题： 一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法
- 申请号：CN202210284930.9 申请日：2022-03-22
- 公开(公告)号：CN114865638B 公开(公告)日：2024-11-08
- 发明人： 杨军 , 裴洋舟 , 王骏东 , 冯华 , 陈晓刚 , 章姝俊
- 申请人： 武汉大学 , 国网浙江省电力有限公司
- 申请人地址： 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
- 专利权人： 武汉大学,国网浙江省电力有限公司
- 当前专利权人： 武汉大学,国网浙江省电力有限公司
- 当前专利权人地址： 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
- 代理机构： 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
- 代理人： 许莲英
- 主分类号： H02J3/14
- IPC分类号： H02J3/14 ; H02J3/00 ; G06N3/042 ; G06N3/092
摘要：
本发明涉及一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法。该方法基于电力系统算例规模设计拓扑变化场景和低压减载策略；采样系统拓扑多时刻观测值构建节点特征矩阵；基于FastGCN‑D3QN图深度强化学习提取有效样本特征，训练并建立电力系统低压减载紧急控制模型；利用训练完成的低压减载模型进行预测获取系统紧急控制方案。现有基于传统深度强化学习的低压减载方法难以适应电网拓扑变化，无法提供准确和可靠的控制方案；而改进的FastGCN方法可对非欧式空间数据进行建模，提取拓扑频繁变化的电网拓扑特征，但是缺乏一定的决策能力。本发明将两者结合优势互补，为拓扑频繁变化的电力系统场景的感知决策问题提供了解决思路，可提供更可靠更经济的控制策略。
公开/授权文献:
- CN114865638A 一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法 公开/授权日：2022-08-05
IPC结构图谱:
| H | 电学 |
| --H02 | 发电、变电或配电 |
| ----H02J | 供电或配电的电路装置或系统；电能存储系统 |
| ------H02J3/00 | 交流干线或交流配电网络的电路装置 |
| --------H02J3/12 | .用于通过改变网络负载的一个特性来调整交流网络中的电压的 |
| ----------H02J3/14 | ..用于把负载接入网络或从网络断开的，例如逐渐平衡的负载 |