基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法

李宏浩; 张沛; 刘曌

doi:10.7500/AEPS20220307008

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基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法
- Decision-making Method for Transient Stability Emergency Control Based on Deep Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2023年47卷第5期页码：144-152
- 作者机构：
  
  北京交通大学电气工程学院，北京市 100044
- 作者简介：
  
  李宏浩(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：19121445@bjtu.edu.cn
  张沛(1972—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统调度分析、电力系统规划、电力信息化和新能源。E-mail：peizhang166@qq.com
  刘曌(1991—)，男，通信作者，博士，主要研究方向：电力系统稳定性分析与控制、电力-综合能源系统优化调度、人工智能的应用。E-mail：liuzhao1@bjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021JBM027);国家自然科学基金青年基金资助项目(52107068)
- DOI：10.7500/AEPS20220307008
  中图分类号：
- 收稿：2022-03-07，
  
  修回：2022-08-26，
  
  网络出版：2022-12-06，
  
  纸质出版：2023-03-10
- 稿件说明：
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李宏浩,张沛,刘曌.基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法[J].电力系统自动化,2023,47(5):144-152.

LI Honghao,ZHANG Pei,LIU Zhao.Decision-making Method for Transient Stability Emergency Control Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):144-152.
李宏浩,张沛,刘曌.基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法[J].电力系统自动化,2023,47(5):144-152. DOI： 10.7500/AEPS20220307008.

LI Honghao,ZHANG Pei,LIU Zhao.Decision-making Method for Transient Stability Emergency Control Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):144-152. DOI： 10.7500/AEPS20220307008.

摘要

随着广域测量系统在暂态稳定控制中的应用，广域信息的随机性时滞造成了系统受控时状态的不确定性，并且切机和切负荷控制的离散决策变量维度极高，电网在线紧急控制决策面临着挑战。为此，将暂态稳定紧急控制问题建模为马尔可夫决策问题，提出一种深度Q网络(DQN)强化学习与暂态能量函数相结合的紧急控制决策方法，多步序贯决策过程中可应对紧急控制的时滞不确定性影响。奖励函数以考虑控制目标和约束条件的短期奖励函数和考虑稳定性的长期奖励函数构成，并在奖励函数中引入暂态能量函数的势能指数来提高学习效率。以最大化累计奖励为目标，通过DQN算法在离散化动作空间中学习得到最优紧急控制策略，解决暂态稳定紧急控制问题。所提方法通过IEEE 39节点系统验证了模型在紧急控制决策中的有效性。

Abstract

With the application of wide-area measurement systems in the transient stability control

the random time delay of wide-area information during the control process may cause the uncertainty of power system state during control. Moreover

the dimension of discrete decision variables for machine tripping and load shedding is extremely high

and the online emergency control decision-making of the power grid is facing challenge. Therefore

the transient stability emergency control problem is modeled as a Markov decision problem

and an decision-making method combining the deep Q-learning network (DQN) reinforcement learning and transient energy function is proposed

which can deal with the time-delay uncertainty of emergency control through the multi-step sequential decision-making process. The reward function is composed of a short-term reward function considering the control objectives and constraints

and a long-term reward function considering the stability. The potential energy index of the transient energy function is introduced into the reward function to improve the learning efficiency. With the objective of maximizing the cumulative rewards

the optimal emergency control strategy is learned in the discrete action space by DQN algorithm to solve the transient stability emergency control problem. The effectiveness of the proposed method in the emergency control decision-making is verified by an IEEE 39-bus system.

关键词

Keywords

references

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