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题名基于可迁移强化学习的断面输电极限计算方法
被引量：2
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作者
李康文
邱高
刘挺坚
刘友波
刘俊勇
丁理杰
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机构
四川大学电气工程学院
国网四川省电力科学研究院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期5147-5157,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52307124)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(YJ2021162)
四川省科技厅项目(2021LDTD0016-LH)。
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文摘
断面输电极限是电网安全边界在断面割集的降维投影,其实质是考虑电压无功优化和多类稳定约束的复杂混合整数非凸非线性问题,而新能源的引入进一步扩大了其计算维度,传统方法难以求解。为此,提出一种基于可迁移强化学习的断面输电极限计算方法。首先,考虑暂态功角及电压稳定约束,计及包括电容器组等无功资源,建立含微分代数方程的输电极限混合整数计算模型;然后,将该模型转化为混合整数的马尔科夫决策过程,提出基于混合Categorical分布的近端策略优化求解方法;最后,引入策略分布熵最大化目标,确保智能计算模型在未见运行方式下的迁移能力,实现运行方式或边界条件切换下的输电极限快速分析。IEEE39节点系统的算例结果表明,相比传统元启发式黑盒优化算法,所提方法在几乎不牺牲精度的前提下效率提升了97.15%。
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关键词
输电极限
无功优化
可迁移强化学习
近端策略优化
策略分布熵
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Keywords
transmission limit
reactive power optimization
transferable reinforcement learning
proximal policy optimization
policy distribution entropy
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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