摘要
本发明公开了一种基于拓扑安全约束和集成强化学习的配电网重构方法与系统。所述方法包括:电网环境建模,包括系统状态量设计、奖励函数设计、电网约束嵌入和系统潮流解算;构建拓扑安全层,通过检测算法使用拓扑掩码对拓扑重构动作进行矫正;利用集成动作网络、参数掺杂机制和网络删减机制对不同动作进行预判;组建强化学习训练框架对初始的策略网络进行训练,获取网络参数;利用训练后的策略网络根据系统的状态数据获取配电网重构的调度策略。本发明在强化学习的基础上叠加拓扑安全层并引入了动作网络集成等机制,解决了强化学习模型输出策略缺乏安全性问题,并缓解了参数训练过程的波动性,能够实时高效地获取配电网的重构调度策略。
技术关键词
强化学习模型
配电网重构方法
支路
网络
储能
策略
配电网重构系统
机制
树状拓扑
回路
节点
参数
充放电功率
哈希表
网架结构
开关
周期
数据
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神经网络结构
神经网络量化
参数
生成输出数据
推理方法
门控循环单元神经网络
数据
出水口
模块
绿地面积
网络互联方法
生成消息认证码
数据验证
接收方
私钥