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基于深度强化学习的电力系统暂态稳定快关汽门紧急控制策略
1
作者
孙正龙
陈威翰
+4 位作者
耿鑫地
王思璇
杨浩
潘超
蔡国伟
《电力系统保护与控制》
2025年第19期175-187,共13页
快关汽门是提升电力系统暂态稳定性的经典控制方式之一,但其控制变量具有高维度、离散化的特点,且参数整定不合理将引发功角后续摇摆失稳,控制策略制定的复杂性致使快关汽门难以在线应用与实时决策。为此,提出了基于深度强化学习的快关...
快关汽门是提升电力系统暂态稳定性的经典控制方式之一,但其控制变量具有高维度、离散化的特点,且参数整定不合理将引发功角后续摇摆失稳,控制策略制定的复杂性致使快关汽门难以在线应用与实时决策。为此,提出了基于深度强化学习的快关汽门控制决策方法。首先,构建基于深度强化学习的紧急快关汽门决策制定框架。然后,将快关汽门控制问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP),以综合考虑最优稳定控制效果及最小化稳控代价为目标设置奖励函数,并采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解,得到快关策略的合理配置。最后,通过改进的电科院SG-77系统验证所提方法的有效性。仿真结果表明所提方法在保证快关汽门策略有效性与时效性的同时,可实现在预案式失配场景下作出正确决策,提高了电力系统的暂态稳定性和动态响应能力。
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关键词
快关汽门决策
深度强化学习
暂态稳定
近端策略优化算法
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职称材料
题名
基于深度强化学习的电力系统暂态稳定快关汽门紧急控制策略
1
作者
孙正龙
陈威翰
耿鑫地
王思璇
杨浩
潘超
蔡国伟
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《电力系统保护与控制》
2025年第19期175-187,共13页
基金
国家自然科学基金项目资助(52277084)
吉林省国际科技合作项目资助(20230402074GH)。
文摘
快关汽门是提升电力系统暂态稳定性的经典控制方式之一,但其控制变量具有高维度、离散化的特点,且参数整定不合理将引发功角后续摇摆失稳,控制策略制定的复杂性致使快关汽门难以在线应用与实时决策。为此,提出了基于深度强化学习的快关汽门控制决策方法。首先,构建基于深度强化学习的紧急快关汽门决策制定框架。然后,将快关汽门控制问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP),以综合考虑最优稳定控制效果及最小化稳控代价为目标设置奖励函数,并采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解,得到快关策略的合理配置。最后,通过改进的电科院SG-77系统验证所提方法的有效性。仿真结果表明所提方法在保证快关汽门策略有效性与时效性的同时,可实现在预案式失配场景下作出正确决策,提高了电力系统的暂态稳定性和动态响应能力。
关键词
快关汽门决策
深度强化学习
暂态稳定
近端策略优化算法
Keywords
fast valving decision-making
deep reinforcement learning
transient stability
proximal strategy optimization algorithm
分类号
TM712 [电气工程]
TP18 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的电力系统暂态稳定快关汽门紧急控制策略
孙正龙
陈威翰
耿鑫地
王思璇
杨浩
潘超
蔡国伟
《电力系统保护与控制》
2025
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