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基于机理驱动强化学习的虚拟电厂应急防灾调度方法
1
作者
温琳
宋懿洋
+2 位作者
洪启腾
林俐
王剑晓
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第6期200-207,共8页
应急调度场景下需要应对强不确定性、快速制定灾后应急运行方案,但传统的强化学习求解算法在物理约束的安全保障方面存在不足。考虑台风灾害影响机理,提出基于机理驱动的强化学习算法引导虚拟电厂应急调度策略高效生成。在以虚拟电厂作...
应急调度场景下需要应对强不确定性、快速制定灾后应急运行方案,但传统的强化学习求解算法在物理约束的安全保障方面存在不足。考虑台风灾害影响机理,提出基于机理驱动的强化学习算法引导虚拟电厂应急调度策略高效生成。在以虚拟电厂作为智能体、灾后主网系统作为交互环境的基础下,在多智能体深度确定性策略梯度算法中把线路潮流和日负荷最低需求量的安全约束条件以损失函数的形式内嵌到动作网络和评价网络的学习过程中,利用损失函数值的大小引导神经网络中参数的有效更新方向,若动作越限,则利用相应惩罚令其加速回到安全域内,使其生成的策略可以更好地满足系统物理约束及应急调度的时效性需求。基于改进IEEE 5节点系统和IEEE 30节点系统验证所提算法在加速收敛方面的效果与虚拟电厂的加入对电力系统韧性提升的影响。
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关键词
电力系统韧性
多主体强化学习
物理信息引导
虚拟电厂
应急调度
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题名
基于机理驱动强化学习的虚拟电厂应急防灾调度方法
1
作者
温琳
宋懿洋
洪启腾
林俐
王剑晓
机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
香港大学电气与电子工程学院
思克莱德大学电子电气工程学院
北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第6期200-207,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(52277092)
北京大学-思克莱德大学联合科研基金资助项目
中国科协青年人才托举工程项目(YESS20210227)。
文摘
应急调度场景下需要应对强不确定性、快速制定灾后应急运行方案,但传统的强化学习求解算法在物理约束的安全保障方面存在不足。考虑台风灾害影响机理,提出基于机理驱动的强化学习算法引导虚拟电厂应急调度策略高效生成。在以虚拟电厂作为智能体、灾后主网系统作为交互环境的基础下,在多智能体深度确定性策略梯度算法中把线路潮流和日负荷最低需求量的安全约束条件以损失函数的形式内嵌到动作网络和评价网络的学习过程中,利用损失函数值的大小引导神经网络中参数的有效更新方向,若动作越限,则利用相应惩罚令其加速回到安全域内,使其生成的策略可以更好地满足系统物理约束及应急调度的时效性需求。基于改进IEEE 5节点系统和IEEE 30节点系统验证所提算法在加速收敛方面的效果与虚拟电厂的加入对电力系统韧性提升的影响。
关键词
电力系统韧性
多主体强化学习
物理信息引导
虚拟电厂
应急调度
Keywords
power system resilience
multi-agent reinforcement learning
physics-informed guidance
virtual power plants
emergency dispatching
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机理驱动强化学习的虚拟电厂应急防灾调度方法
温琳
宋懿洋
洪启腾
林俐
王剑晓
《电力自动化设备》
北大核心
2025
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