基于深度强化学习的电网紧急控制策略研究.pdf

：提出一种基于深度强化学习的电网切机控制策略，所 提控制策略依据电网运行环境信息，通过数据分析得到切机 控制策略。首先介绍强化学习框架，阐述学习算法原理，并 详细介绍Q-Learning 方法。然后介绍深度学习基本概念和 深度卷积网络原理，提出利用深度卷积网络提取电网运行特 征，构建切机策略的思路。再结合深度学习和强化学习，构 建深度强化学习框架，其中深度学习采用深度卷积神经网络 模型用于提取特征，强化学习采用双重Q-Learning 和竞争 Q-Learning 模型计算Q 值，通过比较Q 值大小得到切机控 制策略。最后，利用IEEE 39 节点系统验证了方法的正确性。 《基于深度强化学习的电网紧急控制策略研究》一文探讨了一种创新的电网紧急控制策略，该策略利用深度强化学习技术来优化电网的切机控制。深度强化学习是机器学习领域的一个前沿研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，以解决复杂环境下的决策问题。 文章首先介绍了强化学习的基本框架，这是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。强化学习的核心是Q-Learning，它是一种离线学习算法，通过不断更新Q表来逼近最优策略。Q-Learning通过模拟不同的动作并计算其未来奖励来决定当前的最佳行动，从而实现策略的优化。 接着，文章深入讨论了深度学习的概念，特别是深度卷积神经网络（CNN）的原理。深度学习通过多层非线性变换对输入数据进行抽象和特征提取，而深度卷积网络在处理图像和序列数据方面表现出色。在电网控制场景中，CNN可以高效地从电网运行数据中提取关键特征，为决策提供支持。 将深度学习与强化学习相结合，构建了深度强化学习模型。在这个模型中，深度学习部分使用深度卷积神经网络来提取电网的运行状态特征，而强化学习部分则采用了双重Q-Learning和竞争Q-Learning模型来计算Q值。双重Q-Learning通过两个独立的Q网络来减少过拟合，提高策略的稳定性。竞争Q-Learning则是通过多个Q值的竞争来寻找更优的策略，这两者都增强了学习过程的效率和效果。 通过在IEEE 39节点系统上进行的案例研究，验证了所提出的深度强化学习控制策略的有效性和准确性。这表明，该方法能够基于电网实时运行信息，自适应地生成切机控制决策，从而提高了电网的稳定性和安全性。 总结来说，本文提出的基于深度强化学习的电网紧急控制策略，充分利用了深度学习的特征提取能力和强化学习的决策优化能力，为电力系统的紧急控制提供了新的解决方案。这种数据驱动的方法对于应对电网突发状况、提高电力系统的稳定性和应急响应能力具有重要的理论和实践意义。同时，这种方法也预示着未来电力系统智能化和自动化的可能性，有望推动电力行业的发展。