【摘 要】
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新型电力系统中，源荷双侧的不确定性使得电网潮流波动大幅增加。电力系统安全校正控制能够消除系统潮流越限，保证电网安全运行。然而，传统安全校正控制方法约束众多、计算复杂，且面对大规模电网时难以进行实时多步决策。为此提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的两阶段训练方法来确定安全校正控制策略。首先，将安全校正控制问题与深度强化学习联系起来，通过设计强化学习的状态、动作和奖励函数，构建了安全校正的马尔
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（5108-202155037A-0-0-00）；
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新型电力系统中，源荷双侧的不确定性使得电网潮流波动大幅增加。电力系统安全校正控制能够消除系统潮流越限，保证电网安全运行。然而，传统安全校正控制方法约束众多、计算复杂，且面对大规模电网时难以进行实时多步决策。为此提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的两阶段训练方法来确定安全校正控制策略。首先，将安全校正控制问题与深度强化学习联系起来，通过设计强化学习的状态、动作和奖励函数，构建了安全校正的马尔可夫决策过程模型。其次，提出了两阶段训练框架来求得最优校正策略。在模仿学习预训练阶段，基于专家策略，利用模仿学习为智能体提供初始神经网络，提高训练速度；在强化学习训练阶段，通过DDPG智能体与环境的不断交互进一步训练智能体。训练好的智能体可以实时应用，获得最优决策。最后，基于中国省级电网的仿真算例验证了所提方法的有效性。
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