摘要：由于SPS仿真软件的内置算法,多管段联合运行模型的边界参数设置对最终计算结果有着较大的影响,目前对长输管道多管段联合仿真模型边界条件参数设置尚无明确研究。文章通过对接入支线后的干线建立模型,依据现场实际工况数据设计边界条件设置运行方案,筛选出最佳边界条件设置方法,为现场管道模型的平稳运行提供借鉴和参考。

摘要：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。