基于深度强化学习的新型电力系统无功电压优化控制方法

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基于深度强化学习的新型电力系统无功电压优化控制方法
申请号:CN202511264412
申请日期:2025-09-05
公开号:CN121012046A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明适用于电力系统技术领域,涉及基于深度强化学习的新型电力系统无功电压优化控制方法,包括:S10、构建电网无功电压优化控制模型,确定电网运行周期内的优化目标,建立目标函数,并确定约束条件;S20、基于马尔可夫决策过程,将无功优化问题转化为强化学习序贯决策优化,确定状态空间、动作空间、奖励函数和状态转移策略;S30、利用深度确定性梯度算法对无功电压优化控制模型进行求解,得到最优控制策略,实现电网无功电压的优化控制。本发明流程简单,操作便捷,无功电压优化控制的计算效率和准确性高,有效提高了电网运行的效率、经济性和安全性。
技术关键词
新型电力系统 深度强化学习 无功电压优化控制 电网无功电压 无功补偿设备 静止无功补偿器 分布式电源 节点 表达式 优化控制模型 变压器分接头 控制策略 梯度算法 可再生能源 有功功率 神经网络训练
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