典型文献
一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法
文献摘要：
针对传统潮流计算难以满足日趋复杂的电网架构,且计算收敛效果不佳等问题,提出了一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法.详细论述了电网传统潮流计算的方法及计算不收敛的影响因素,利用融合深度学习与深度双Q网络(DDQN)自动调节网络参数,使潮流计算趋于收敛.最终根据收敛后的潮流值分析电网运行状态,并采取转移负荷等措施完成电网调度,保证系统稳定运行.基于PSASP平台对所提方法进行实验论证,结果表明DDQN具有较好的收敛特性,且当系统配置理想时,仅有3％的潮流计算不收敛.同时,经过优化后的电网潮流,轻载变压器由12％上升至19％,部分变电站改由双回路供电,使电网更加稳定可靠.
文献关键词：
电网潮流分析;深度学习;深度双Q网络;计算收敛;电网调度;传统潮流计算
中图分类号：
作者姓名：
王申;李文臣;贾培浩;黄彦浩;章姝俊
作者机构：
北京九章云极科技有限公司,北京100085;中国电力科学研究院有限公司,北京100192;国网浙江省电力有限公司,浙江杭州310007
文献出处：
引用格式：
[1]王申;李文臣;贾培浩;黄彦浩;章姝俊-.一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法)[J].电子设计工程,2022(16):46-50
A类：
电网潮流分析,传统潮流计算
B类：
深度强化学习,网架,计算收敛,收敛效果,细论,计算不收敛,DDQN,自动调节,网络参数,流值,电网运行,转移负荷,电网调度,保证系统,系统稳定,PSASP,实验论证,收敛特性,系统配置,轻载,变压器,变电站,改由,双回路供电
AB值：
0.259521
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