典型文献
基于近端策略优化算法的灾后配电网韧性提升方法
文献摘要：
台风灾害易导致配电网线路断线,并解列成多个孤岛运行.如何高效实现配电网网络重构、分布式发电调度以促进灾后负荷恢复这一问题亟待解决.文中提出了一种基于深度强化学习近端策略优化(PPO)算法的灾后配电网韧性提升方法.首先,以灾后配电网的节点电压偏差、负荷损失和发电成本最小为目标,构造了内层优化模型.其次,将灾后配电网韧性提升策略转化为多阶段马尔可夫决策过程,并构建了外层强化学习优化模型.以联络线开关的投切指令为控制变量,最大化负荷恢复为优化目标,并采用PPO算法进行求解.然后,分析了PPO算法的样本数据处理方法,并对PPO算法训练过程进行测试以验证该算法的收敛性.最后,采用改进的IEEE 33节点、IEEE 118节点配电网进行算例分析,验证了所提优化方法的可行性.
文献关键词：
配电网;韧性;近端策略优化;深度强化学习;灾害
中图分类号：
作者姓名：
王子昊;王旭;蒋传文;龚开;白冰青;邓晖
作者机构：
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 200240;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江省杭州市 310014;国网浙江省电力有限公司电力市场仿真实验室,浙江省杭州市 310014
文献出处：
引用格式：
[1]王子昊;王旭;蒋传文;龚开;白冰青;邓晖-.基于近端策略优化算法的灾后配电网韧性提升方法)[J].电力系统自动化,2022(21):62-70
A类：
B类：
近端策略优化算法,配电网韧性,韧性提升方法,台风灾害,配电网线路,断线,解列,列成,孤岛运行,网网,网络重构,分布式发电,发电调度,后负荷,负荷恢复,深度强化学习,PPO,节点电压,电压偏差,发电成本,内层,多阶段,马尔可夫决策过程,外层,学习优化,联络线,控制变量,优化目标,数据处理方法,算法训练,训练过程,试以,收敛性,IEEE,算例分析
AB值：
0.330101
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