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深度强化学习在电力系统控制与决策中的应用
摘要:本文介绍了利用深度强化学习方法解决电力系统的控制和决策问题的研究工作。我们利用
InterPSS 仿真平台作为电力系统模拟器,并开发了一个与 OpenAI 兼容的电网动态仿真环境,用于
开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。在该环境下,我们提出了基于深度强化学习的发电
机动态制动和欠压减载应急控制方案,并证明了该方法在不同仿真场景和系统模型参数不确定性的情
况下具有良好的性能和鲁棒性。
关键词:深度强化学习;电力系统;控制和决策;仿真平台;应急控制
1. 引言
随着电力系统的规模和复杂性的不断增加,传统的控制和决策方法面临越来越大的挑战。在传统方法
中,需要对电力系统的模型进行简化和线性化处理,这可能导致系统在复杂情况下性能下降。为了解
决这一问题,我们采用了深度强化学习方法,并利用 InterPSS 仿真平台作为电力系统模拟器进行研
究。
2. 深度强化学习方法介绍
深度强化学习是一种基于神经网络的强化学习方法,可以处理高维特征提取和非线性泛化能力的问题
。在本研究中,我们将深度强化学习方法应用于电力系统的控制和决策问题,以提高系统的性能和鲁
棒性。
3. 电网动态仿真环境
为了开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法,我们开发了一个与 OpenAI 兼容的电网动态仿
真环境。该环境可以模拟真实的电力系统,并提供相应的状态和动作空间供深度强化学习算法使用。
4. 基于深度强化学习的应急控制方案
针对电力系统的应急控制问题,我们提出了基于深度强化学习的发电机动态制动和欠压减载应急控制
方案。该方案利用深度强化学习的高维特征提取和非线性泛化能力,对不同仿真场景和模型参数的不
确定性具有良好的性能和鲁棒性。
5. 辅助电力系统控制的 DRL 算法开发和基准测试
在本研究中,我们还开发了辅助电力系统控制的深度强化学习算法,并进行了基准测试。通过对发电
机动态制动和低压减载应急控制方案的详细介绍和研究,我们证明了所提方案在双区四机系统和
IEEE 39 节点系统中具有优异的性能和鲁棒性。
6. 结论
本文介绍了利用深度强化学习方法解决电力系统控制和决策问题的研究工作。通过在 InterPSS 仿真
平台上开发与 OpenAI 兼容的电网动态仿真环境,并设计了基于深度强化学习的发电机动态制动和欠