【摘 要】
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极端事件下,合理利用微网盈余电力供应配电系统中的关键负荷,可有效提升电网弹性.基于深度强化学习(DRL)技术,提出一种考虑微网参与的配电系统动态关键负荷恢复(DCLR)方法,支持以无模型的方式求解复杂问题,以提升在线计算效率.首先,分析含微网的配电系统DCLR问题,并在此基础上构建其马尔可夫决策过程,其中考虑了配电系统运行、微网运行和用户满意度等约束条件.其次,基于OpenDSS构建DCLR模拟环境,形成DRL应用所需的智能体-环境交互接口,进一步采用深度Q网络算法搜寻关键负荷恢复的最优控制策略,并定义收
【机 构】
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西安交通大学电气工程学院,陕西省西安市 710049
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极端事件下,合理利用微网盈余电力供应配电系统中的关键负荷,可有效提升电网弹性.基于深度强化学习(DRL)技术,提出一种考虑微网参与的配电系统动态关键负荷恢复(DCLR)方法,支持以无模型的方式求解复杂问题,以提升在线计算效率.首先,分析含微网的配电系统DCLR问题,并在此基础上构建其马尔可夫决策过程,其中考虑了配电系统运行、微网运行和用户满意度等约束条件.其次,基于OpenDSS构建DCLR模拟环境,形成DRL应用所需的智能体-环境交互接口,进一步采用深度Q网络算法搜寻关键负荷恢复的最优控制策略,并定义收敛性、决策能力指标分别用于评价智能体的训练和应用表现.最后,基于改进的IEEE测试系统验证了所提方法的有效性.
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