结合深度强化学习与人工经验的电网输电断面功率调整方法

杨晓东; 严剑峰; 刘佳霖

doi:10.7500/AEPS20220224003

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结合深度强化学习与人工经验的电网输电断面功率调整方法

高比例新能源电力系统电力电量平衡与优化调度技术 | 更新时间：2025-06-16

- 结合深度强化学习与人工经验的电网输电断面功率调整方法
- Power Adjustment Method for Transmission Section in Power Grid Combining Deep Reinforcement Learning and Artificial Experience
- 电力系统自动化 2023年47卷第15期页码：133-141
- 作者机构：
  
  中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
- 作者简介：
  
  杨晓东(1996—)，男，硕士，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：yangxd15@163.com
  严剑峰(1977—)，男，通信作者，博士，教授级高级工程师，硕士生导师，主要研究方向：电力系统在线分析、仿真技术。E-mail：yanjf@epri.ac.cn
  刘佳霖(1998—)，男，硕士，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：ljlzxh@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(5100-202155455A-0-0-00)
- DOI：10.7500/AEPS20220224003
  中图分类号：
- 收稿：2022-02-24，
  
  修回：2022-04-29，
  
  网络出版：2022-06-20，
  
  纸质出版：2023-08-10
- 稿件说明：
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杨晓东,严剑峰,刘佳霖.结合深度强化学习与人工经验的电网输电断面功率调整方法[J].电力系统自动化,2023,47(15):133-141.

YANG Xiaodong,YAN Jianfeng,LIU Jialin.Power Adjustment Method for Transmission Section in Power Grid Combining Deep Reinforcement Learning and Artificial Experience[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):133-141.
杨晓东,严剑峰,刘佳霖.结合深度强化学习与人工经验的电网输电断面功率调整方法[J].电力系统自动化,2023,47(15):133-141. DOI： 10.7500/AEPS20220224003.

YANG Xiaodong,YAN Jianfeng,LIU Jialin.Power Adjustment Method for Transmission Section in Power Grid Combining Deep Reinforcement Learning and Artificial Experience[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):133-141. DOI： 10.7500/AEPS20220224003.

摘要

随着电力系统中新能源比例不断增加，区域间的能量传输变化愈加剧烈，研究大电网断面功率调整方法十分必要。然而，传统算法由于存在潮流不收敛问题以及依赖专家经验等局限性，无法很好地克服在调整目标变化幅度较大时收敛性不佳的困难。为此，提出一种将人工经验和深度强化学习相结合的断面功率调整方法。首先，介绍了深度强化学习的基本概念，并提出了发电机提前筛选和功率补偿机制；然后，设计了深度强化学习模型的状态、奖励函数以及神经网络的结构，并通过在模型训练过程中引入知识经验，有效缩减了智能体的动作空间。最后，利用IEEE 39节点系统和东北电网的实际算例验证了所提方法的有效性。

Abstract

With the increasing proportion of renewable energy in power systems

the energy transmission change between regions is becoming more and more violent. Therefore

it is necessary to study the power adjustment methods for transmission sections in large power grids. However

due to the limitations of the traditional algorithms

such as the problems of the non-convergence of power flow and relying on expert experiences

it cannot well overcome the difficulties of poor convergence when the adjustment target changes greatly. Therefore

a power flow adjustment method for transmission section combining artificial experiences and deep reinforcement learning is proposed. Firstly

the basic concepts of deep reinforcement learning are introduced

and the generator pre-selection and power compensation mechanism is proposed. Secondly

the reinforcement learning state

action space

reward function

and deep neural network framework are designed. The knowledge experience is introduced in the model training process

and the action space of the agents is effectively reduced. Finally

the effectiveness of the method is verified by practical cases of IEEE 39-bus system and Northeast China power grid.

关键词

Keywords

references

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