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考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法
1
作者
冯昌森
李邗邺
+2 位作者
汤飞霞
文福拴
张有兵
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第8期156-163,共8页
随着间歇性分布式发电渗透率不断提高,电压越限等问题出现得更加频繁,且现有的电压控制方法无法有效考虑配电系统拓扑变化。提出一种考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法。考虑到配电系统运行状态复杂多样和通信成本等问题...
随着间歇性分布式发电渗透率不断提高,电压越限等问题出现得更加频繁,且现有的电压控制方法无法有效考虑配电系统拓扑变化。提出一种考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法。考虑到配电系统运行状态复杂多样和通信成本等问题,将电压控制问题建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程;以降维注意力网络为基础,构建长时特征提取网络,增强智能体对长时间序列的特征提取能力,自注意力机制可使智能体有效感知配电系统的拓扑变化;为保证智能体学习到安全的控制策略,将迭代投影法作为安全校验机制加入策略网络中。以改进的IEEE 141节点配电系统为例,对所提方法的有效性和鲁棒性进行验证。
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关键词
配电系统
电压控制
拓扑变化
深度强化学习
降维注意力
长时特征提取
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职称材料
题名
考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法
1
作者
冯昌森
李邗邺
汤飞霞
文福拴
张有兵
机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江大学电气工程学院
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第8期156-163,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52107129)
国家自然科学基金联合基金资助项目(U22B20116)。
文摘
随着间歇性分布式发电渗透率不断提高,电压越限等问题出现得更加频繁,且现有的电压控制方法无法有效考虑配电系统拓扑变化。提出一种考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法。考虑到配电系统运行状态复杂多样和通信成本等问题,将电压控制问题建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程;以降维注意力网络为基础,构建长时特征提取网络,增强智能体对长时间序列的特征提取能力,自注意力机制可使智能体有效感知配电系统的拓扑变化;为保证智能体学习到安全的控制策略,将迭代投影法作为安全校验机制加入策略网络中。以改进的IEEE 141节点配电系统为例,对所提方法的有效性和鲁棒性进行验证。
关键词
配电系统
电压控制
拓扑变化
深度强化学习
降维注意力
长时特征提取
Keywords
distribution system
voltage control
topology change
deep reinforcement learning
dimensionality reduction attention
long-term feature extraction
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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1
考虑配电系统拓扑变化的电压控制深度强化学习方法
冯昌森
李邗邺
汤飞霞
文福拴
张有兵
《电力自动化设备》
北大核心
2025
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