文档名：基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化
摘要：本文将"深度强化学习"引入配电网无功优化,提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法.首先提出了一种配电网融合特征的提取方法,从配电网运行数据中提取统计特征,然后将统计特征与历史控制策略作为输入,网损与电压偏差分别作为输出,训练了网损评估器与电压偏差评估器.将无功优化问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和电压偏差之和为目标函数,以无功补偿设备的动作指令为策略,并采用基于DoubleDQN的深度强化学习算法进行求解.对改造后的IEEE37节点配电网进行无功优化控制实验.结果表明,本文方法有效降低了节点电压偏移和网络损耗,他与配电网系统的模型和参数无关,在线决策速度快,可以实现在线无功优化控制,提高配电网运行经济性.
作者：李文升 郑志杰 綦陆杰 杨扬 高智 吴俊勇 Author：LIWensheng ZHENGZhijie QILujie YANGYang GAOZhi WUJunyong
作者单位：国网山东省电力公司经济技术研究院,济南250021北京交通大学电气工程学院,北京100044
刊名：电力电容器与无功补偿 PKU
Journal：PowerCapacitor&ReactivePowerCompensation
年，卷(期)：2023, 44(2)
分类号：
关键词：融合特征 无功优化 网损评估器 电压偏差评估器 深度强化学习
机标分类号：TM715TP391TM614
在线出版日期：2023年4月28日
基金项目：国网山东省电力公司科技项目基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化[
期刊论文] 电力电容器与无功补偿--2023, 44(2)李文升 郑志杰 綦陆杰 杨扬 高智 吴俊勇本文将"深度强化学习"引入配电网无功优化,提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法.首先提出了一种配电网融合特征的提取方法,从配电网运行数据中提取统计特征,然后将统计特征与历史控制策略作为输入...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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