文档名：基于强化学习的灾后配电网应急抢修决策方法
摘要：灾后故障配电网的应急抢修及重构需求,面临着灾情的不确定性、多抢修队调配特性、抢修与重构耦合等多个挑战.本文基于强化学习构建了灾后多抢修队的抢修调配模型,设计了状态粗筛机制以固定强化学习状态及动作空间大小,搭建了配电网抢修恢复测试环境.在不同恢复模式、多个故障场景下的测试结果表明:强化学习在提出的多个评价指标下综合表现稳定,可以作为灾后动态抢修的可选方案.
作者：田启东 张家琦 陈颖 聂欢欢 林长盛 Author：TIANQidong ZHANGJiaqi CHENYing NIEHuanhuan LINZhangsheng
作者单位：深圳供电局有限公司,广东深圳518048清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(3)
分类号：TM73
关键词：韧性 配电网 强化学习
机标分类号：TM732F224.5C934
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：中国南方电网深圳市供电局电网智能AI调度技术与应用研究项目基于强化学习的灾后配电网应急抢修决策方法[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(3)田启东 张家琦 陈颖 聂欢欢 林长盛灾后故障配电网的应急抢修及重构需求,面临着灾情的不确定性、多抢修队调配特性、抢修与重构耦合等多个挑战.本文基于强化学习构建了灾后多抢修队的抢修调配模型,设计了状态粗筛机制以固定强化学习状态及动作空间大小,搭建...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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