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一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2022年第16期30卷 46-50页; 作者：王申李文臣贾培浩黄彦浩章姝俊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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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